ارائه چارچوب یکپارچه هوشمندسازی مدیریت ریسک مالی با بهرهگیری از تحلیل پیشبینانه، یادگیری ماشین و دادههای بلادرنگ
کلمات کلیدی:
هوشمندسازی مالی, مدیریت ریسک مالی, تحلیل پیشبینانه, یادگیری ماشین, دادههای بلادرنگ, حکمرانی الگوریتمیچکیده
هدف پژوهش حاضر ارائه چارچوبی یکپارچه برای هوشمندسازی مدیریت ریسک مالی با اتکا بر تحلیل پیشبینانه، الگوریتمهای یادگیری ماشین و دادههای بلادرنگ در بنگاههای مالی و اقتصادی شهر تهران بود. این پژوهش با رویکرد کیفی و روش تحلیل مضمون انجام شد. مشارکتکنندگان شامل ۲۲ نفر از مدیران مالی، مدیران ریسک، تحلیلگران داده، متخصصان فناوری مالی، حسابرسان داخلی و خبرگان سامانههای هوشمند مالی در شهر تهران بودند که بهصورت هدفمند و گلولهبرفی انتخاب شدند. دادهها از طریق مصاحبههای نیمهساختاریافته گردآوری شد و فرایند مصاحبه تا دستیابی به اشباع نظری ادامه یافت. برای تحلیل دادهها از کدگذاری باز، محوری و انتخابی با کمک نرمافزار NVivo استفاده شد. اعتبارپذیری دادهها از طریق بازبینی مشارکتکنندگان، مقایسه مستمر دادهها، بازبینی همکار پژوهشی و ثبت مسیر تحلیل تضمین شد. تحلیل دادهها به استخراج پنج مقوله اصلی منجر شد: زیرساخت دادهمحور و بلادرنگ ریسک، مدلسازی پیشبینانه و یادگیری ماشین، حکمرانی الگوریتمی و توضیحپذیری مدل، یکپارچگی سازمانی و تصمیمگیری ریسکمحور، و چابکی پاسخ به ریسکهای نوظهور. یافتهها نشان داد که هوشمندسازی مدیریت ریسک مالی صرفاً به استقرار الگوریتمهای پیشرفته محدود نیست، بلکه نیازمند پیوند همزمان میان کیفیت داده، معماری فناوری، قابلیت تفسیر مدلها، فرهنگ تصمیمگیری دادهمحور و نظارت انسانی است. چارچوب پیشنهادی پژوهش نشان میدهد که مدیریت ریسک مالی هوشمند زمانی اثربخش خواهد بود که تحلیل پیشبینانه، یادگیری ماشین و دادههای بلادرنگ در قالب یک نظام حکمرانیپذیر، قابل توضیح و سازمانمحور ادغام شوند. چنین چارچوبی میتواند شناسایی زودهنگام ریسک، کاهش خطای انسانی، بهبود سرعت واکنش و افزایش تابآوری مالی بنگاهها را تسهیل کند.
کلیدواژهها: هوشمندسازی مالی؛ مدیریت ریسک مالی؛ تحلیل پیشبینانه؛ یادگیری ماشین؛ دادههای بلادرنگ؛ حکمرانی الگوریتمی.
دانلودها
مراجع
Arrieta, A. B., Díaz-Rodríguez, N., Del Ser, J., Bennetot, A., Tabik, S., Barbado, A., García, S., Gil-López, S., Molina, D., Benjamins, R., Chatila, R., & Herrera, F. (2020). Explainable artificial intelligence: Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI. Information Fusion, 58, 82–115. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2019.12.012
Basel Committee on Banking Supervision. (2013). Principles for effective risk data aggregation and risk reporting. Bank for International Settlements.
COSO. (2017). Enterprise risk management: Integrating with strategy and performance. Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commission.
Financial Stability Board. (2024). The financial stability implications of artificial intelligence. Financial Stability Board.
Gandomi, A., & Haider, M. (2015). Beyond the hype: Big data concepts, methods, and analytics. International Journal of Information Management, 35(2), 137–144. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2014.10.007
Hadji Misheva, B., Osterrieder, J., Hirsa, A., Kulkarni, O., & Lin, S. F. (2021). Explainable AI in credit risk management. Frontiers in Artificial Intelligence, 4, 779847. https://doi.org/10.3389/frai.2021.779847
Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The elements of statistical learning: Data mining, inference, and prediction (2nd ed.). Springer.
Jorion, P. (2007). Value at risk: The new benchmark for managing financial risk (3rd ed.). McGraw-Hill.
Kaplan, R. S., & Mikes, A. (2012). Managing risks: A new framework. Harvard Business Review, 90(6), 48–60.
Kou, G., Chao, X., Peng, Y., Alsaadi, F. E., & Herrera-Viedma, E. (2019). Machine learning methods for systemic risk analysis in financial sectors. Technological and Economic Development of Economy, 25(5), 716–742. https://doi.org/10.3846/tede.2019.8740
Leo, M., Sharma, S., & Maddulety, K. (2019). Machine learning in banking risk management: A literature review. Risks, 7(1), 29. https://doi.org/10.3390/risks7010029
McNeil, A. J., Frey, R., & Embrechts, P. (2015). Quantitative risk management: Concepts, techniques and tools (Revised ed.). Princeton University Press.
Molnar, C. (2022). Interpretable machine learning: A guide for making black box models explainable (2nd ed.). Christoph Molnar.