Организация современной системы анализа и контроля кредитного риска коммерческого банка

в статье исследуется трансформация системы анализа и контроля кредитного риска в коммерческом банке под влиянием различных факторов современных условий. Актуальность работы обусловлена необходимостью перехода от отстающих традиционных методов управления рисками к проактивным, прогнозным подходам на основе анализа больших данных. Цель статьи – разработать концепцию современной системы анализа кредитного риска, интегрирующей передовые технологии искусственного интеллекта на всех этапах кредитного жизненного цикла. Научная новизна заключается в предложении комплексной архитектуры гибридной интеллектуальной системы, сочетающей прогнозную аналитику и генеративные модели для автоматизации процессов принятия решений и повышения их точности. Проведенное исследование демонстрирует, что организация современной системы анализа и контроля кредитного риска в коммерческом банке неразрывно связана с интеграцией передовых технологий искусственного интеллекта. Предложенная в статье архитектура гибридной системы, сочетающей прогнозную аналитику машинного обучения и операционные возможности генеративного ИИ, позволяет перейти от реактивного к проактивному риск-менеджменту. Наибольший синергетический эффект достигается при сквозном применении ИИ на всех этапах кредитного жизненного цикла: от скоринга с использованием альтернативных данных до автоматизации мониторинга и взыскания с помощью генеративного ИИ.

кредитный риск, искусственный интеллект, машинное обучение, анализ данных, финансовые риски, банковское дело, управление рисками