مروری بر کاربرد مدل های یادگیری عمیق و ترنسفورمرها در مدیریت ریسک بازارهای مالی

با افزایش پیچیدگی، نوسانات و پویایی در بازارهای مالی مدرن، مدیریت ریسک به یکی از حیاتی ترین چالش های نهادهای مالی، بانکی و بیمه ای تبدیل شده است. روش های آماری کلاسیک که عمدتا بر فرض ایستایی داده ها و روابط خطی استوار هستند، در مواجهه با رفتارهای غیرخطی و رژیم های متغیر بازار کارایی محدودی از خود نشان می دهند. در این راستا، مدل های یادگیری عمیق و معماری های مبتنی بر مکانیزم توجه، به ویژه ترنسفورمرها، به عنوان ابزارهایی توانمند برای تحلیل داده های مالی با ابعاد بالا مطرح شده اند. این مقاله مروری به بررسی نقش مدل های پیشرفته یادگیری عمیق در شناسایی، ارزیابی و پیش بینی ریسک بازارهای مالی می پردازد. در این مطالعه، عملکرد معماری های هیبریدی نظیر CNN-LSTM در مدل سازی نوسانات بازار، نقش مکانیزم خودتوجهی در درک وابستگی های زمانی بلندمدت، و کاربرد ترنسفورمرهای دوطرفه در تخمین ریسک های مالی نظیر ریسک اعتباری و حق بیمه بررسی می شود. همچنین، استفاده از هوش مصنوعی در حوزه هایی چون سیستم های ضد پولشویی، حسابرسی هوشمند و آزمون فشار مالی (Stress Testing) مورد بحث قرار می گیرد. یافته های این مرور نشان می دهد که اگرچه مدل های یادگیری عمیق دقت پیش بینی ریسک را به ویژه در دوره های بحرانی افزایش داده اند، اما چالش هایی نظیر عدم تفسیرپذیری، رانش مفهوم و ملاحظات اخلاقی همچنان از موانع اصلی پیاده سازی عملی این مدل ها محسوب می شوند. در پایان، مسیرهای پژوهشی آینده برای توسعه سیستم های مدیریت ریسک مالی هوشمند، شفاف و تاب آور پیشنهاد می شود

کلیدواژه ها:

مدیریت ریسک مالی ، یادگیری عمیق ، ترنسفورمر ، خودتوجیهی ، بازارهای مالی