印度 BFSI 通过 AI 驱动的预警系统重塑风险检测

快速阅读: 据《印度分析杂志》最新报道，印度银行业面临非不良资产难题，传统方法难以及时预警。AI驱动的早期预警系统通过分析多源数据，提升风险识别能力，助力金融机构主动管理风险。

非不良资产（NPAs）长期以来一直是印度银行业和金融服务行业的一大难题。传统的信用风险管理方法往往无法及时发现借款人困境的早期迹象。随着信贷组合规模和复杂性的持续增长，也迫切需要考虑自动化和预测智能，这与其他许多行业类似。Cypher 2025早鸟票有限，批量预订最高可享30%折扣立即注册 > ×

基于人工智能的早期预警系统（EWS）已经开始通过自动化监控和在违约发生前采取主动行动来改变银行、金融和保险（BFSI）行业的风险管理，从而帮助借款人。AI驱动的财务洞察与风险管理

在与AIM的对话中，BCT Digital首席执行官贾亚·瓦伊德亚纳坦表示：“虽然传统系统可能会标记个别异常情况，但人工智能模型擅长在看似无关的数据点之间建立联系，以检测信用压力的早期迹象。”瓦伊德亚纳坦补充说，在人工智能方面，数据流保持一致。然而，基于人工智能的EWS引入了宝贵的智能层次。该系统不仅处理大量内部和外部数据，还能识别出几乎不可能由人工检测到的复杂模式。

Innefu Labs联合创始人兼首席执行官塔伦·维格告诉AIM，新冠疫情后客户财务行为发生了巨大变化，表现为以数字化互动为主、多收入来源和新的消费模式。“人工智能通过采集实时高频数据，而不是仅仅依赖静态财务报表或过去的还款记录来弥合这一差距。”这使得早期预警系统能够不断学习并更新风险画像，比传统模型更早地识别出新兴的压力信号。

他认为，人工智能系统可以通过利用市场特定指标，如货币波动、地缘政治新闻、监管变化和行业动态来检测早期压力信号。例如，通过新闻源和社交情绪分析可以识别供应链中断或行业衰退。通过将这些非常规数据点与核心财务信息相结合，人工智能提供了对信用度的更全面的视角，特别是在波动性较大的市场中。

瓦伊德亚纳坦认为，银行正在越来越多地采用流式架构，同时承认其复杂性。BCT Digital的rt360 EWS设计具有灵活性，整合了传统方法（如ETL、数据库链接和扁平文件）和现代方法（如应用程序编程接口（API）和流媒体数据）。

BCT Digital开发了一个实时监控系统（RTMS），以增强低延迟警报。该系统通过API、机器人和流媒体管道实现接近实时的数据摄入，这对于及时警报至关重要，她补充道。RTMS包括适用于所有银行组合的可扩展警报库，并设有可定制的阈值。此外，它使用内存处理在毫秒内检测可疑交易，促进立即行动和低延迟警报。

BCT Digital开发了一个实时监控系统（RTMS），以增强低延迟警报。该系统通过API、机器人和流媒体管道实现接近实时的数据摄入，这对于及时警报至关重要，她补充道。

Encora是一家数字产品和软件工程提供商，认为人工智能和机器学习正在显著重塑传统的信用风险模型，尤其是在新冠疫情后消费者行为发生变化的情况下。Encora还与BFSI客户合作，利用云原生架构开发可扩展的AI驱动的EWS和实时数据管道。通过利用行业特定的人工智能加速器，我们提供可解释且符合监管要求的模型，准备好投入生产，确保有效的主动决策。

Encora的执行副总裁钱纳姆·马哈斯卡尔告诉AIM。谈到一家著名国有银行实时EWS部署的一个实例，瓦伊德亚纳坦表示，BCT Digital专门设计了额外的场景，以检测资金中转账户，鉴于欺诈性金融活动威胁的上升。在推出后的三个月内，该系统成功通过实时数据模式和行为分析识别了超过8000个资金中转账户。这些账户被实时标记并冻结，帮助银行防止潜在的财务损失和监管违规。

Encora利用人工智能增强客户洞察力并有效管理战略风险。我们的解决方案使用机器学习进行行为建模，预测违约和续保风险，并根据政策和支付模式对流失率进行评分。

马哈斯卡尔强调，该公司使用自然语言处理（NLP）分析数字互动，了解客户行为。通过整合信用风险和投资组合管理，Encora将违约风险转化为可衡量的信用敞口。其产品包括预训练的人工智能模型、用于风险评分的实时MLOps管道，以及通过信用和保险系统之间的API互操作性支持的合并客户体验/用户体验数据与政策历史的统一风险视图。

非结构化数据的挑战

数字银行和新银行的兴起带来了新的机遇，同时也伴随着数据速度和复杂性的挑战，传统系统难以应对。马哈斯卡尔倡导采用人工智能驱动的EWS来解决诸如非结构化数据、碎片化的生态系统和实时分析需求等问题，同时还面临着历史数据有限和持续的数据质量问题。

Encora通过开发针对金融科技生态系统的AI就绪数据网格框架来缓解这些挑战，并通过端到端MLOps编排确保可靠性。“我们共同开发了针对金融科技生态系统的实时AI就绪数据网格框架。我们的NLP和行为模型从数字信号中提取见解，比如挫败事件或会话中断，包括预构建的API连接器、薄文件信用评分模板和可定制的EWS仪表板，”马哈斯卡尔强调。

同样，rt360-EWS旨在接收结构化、半结构化和非结构化数据，并将它们转换为统一格式以便于处理。瓦伊德亚纳坦表示，金融机构运行在复杂的非标准IT生态系统中，这些系统表现出不同水平的数据成熟度。因此，他们实施了多样化的数据采集策略，以适应每种特定类型的数据和用例。

应对其他挑战

维格补充说，确保公平性始于在不同地理区域和人口统计数据中收集多样化数据。定期的偏见审计和公平意识算法有助于识别和减少歧视。此外，透明的治理和人工审查对于防止自动化决策不成比例地影响任何社区并维持道德人工智能实践至关重要。

瓦伊德亚纳坦认为，在监管环境中，透明度至关重要。BCT Digital的EWS通过为每个警报提供清晰的解释并保留详细的审计轨迹，确保利益相关者理解决策过程。“这种透明度使信贷人员不仅知道一个警报被触发，而且知道为什么被触发——从而建立对系统输出的信心，并促进更好的决策。”

“人工智能驱动的EWS在风险管理方面具有变革性的潜力，但对于传统金融机构而言，采用过程中面临现实世界的复杂性。金融机构并非缺乏意愿；他们正努力克服人才、流程和平台方面的深层障碍，”马哈斯卡尔总结道。

(以上内容均由Ai生成)