Прогнозирование операционных финансовых рисков с помощью машинного обучения включает несколько процессов:

1. Автоматизация и улучшение процесса принятия решений. 1 Алгоритмы машинного обучения анализируют большие объёмы данных о прошлых событиях, тенденциях в отрасли и финансовых показателях, чтобы предсказать возможные риски и их влияние на бизнес. 1
2. Выявление скрытых зависимостей и тенденций. 1 Алгоритмы анализируют неструктурированные данные, такие как тексты, изображения и видео, чтобы выявлять паттерны и тренды, которые могут указывать на потенциальные риски для бизнеса. 1
3. Анализ крупных объёмов данных. 1 Алгоритмы машинного обучения могут обрабатывать большие объёмы данных быстро и эффективно, что позволяет компаниям выявлять риски и возможности в реальном времени. 1
4. Предотвращение мошенничества и кибератак. 1 Алгоритмы машинного обучения анализируют данные и выявляют аномалии и необычные паттерны, которые могут указывать на мошенническую деятельность или кибератаки. 1

Для прогнозирования операционных финансовых рисков методами машинного обучения могут использоваться, например, следующие методы:

• Логистическая регрессия. 4 Модель на основе исторических данных и характеристик заёмщиков позволяет эффективно оценивать вероятность дефолта и потенциальные потери. 4
• Линейная регрессия. 4 Используется для предсказания портфельных показателей, что позволяет оценивать общие риски по кредитным портфелям. 4
• Методы кластеризации. 4 Применяются для сегментирования данных, помогают выявлять группы заёмщиков с похожими характеристиками. 4