Foto: NBS

Ako lepšie a rýchlejšie analyzovať dáta

Kedysi možno hudba vzdialenej budúcnosti alebo niečo nemožné sa dnes s pomocou najmodernejších technológií stáva skutočnosťou. Umelá inteligencia, strojové učenie či analýza sentimentu ponúkajú nové, efektívne a účinné metódy, ako analyzovať množstvo dát. Vďaka nim môžu vzniknúť kvalitnejšie rozhodnutia či prognózy.

Mnohí ľudia si pojmy, ako umelá inteligencia alebo strojové učenie, spájajú najmä s výpočtovou technikou, telekomunikačnými technológiami alebo s internetovými vyhľadávačmi. Najmodernejšie poznatky z oblasti informatiky sú však veľmi užitočné aj pre národné banky, v ich zlepšovaní skvalitňovaní zberu a analýze údajov. Napríklad pri lepšom odhade toho, či klient zlyhá pri splácaní úveru.

Partner témy

Skôr identifikujú nepovolené činnosti

Riešenia, ktoré vyvíjajú experti z Fakulty elektrotechniky a informatiky STU v spolupráci s Národnou bankou Slovenska, im pomôžu napríklad identifikovať nepovolené činnosti na finančnom trhu. Veľkú časť nepovolených činností dnes totiž NBS a iné centrálne banky riešia len na základe podnetov, sťažností alebo náhodne.

Algoritmy strojového učenia a umelej inteligencie dokážu účinnejšie spracovávať informácie uvedené na webových stránkach a porovnávať ich so zoznamom subjektov, ktoré majú povolenie NBS alebo iných orgánov dohľadu v EÚ. Spotrebitelia sa tak rýchlejšie dostanú k informáciám o podozrivých subjektoch a NBS bude mať lepšiu predstavu o stave finančného trhu.

Aplikácia algoritmov umelej inteligencie bude tiež vedieť presnejšie odhadnúť pravdepodobnosť zlyhania klienta pri splácaní úveru. Toto pomôže pri bankovom dohľade, ako aj pri komunikácii s bankami a zlepšovaní ich modelov. Predpokladá sa tiež zlepšenie identifikácie anomálií, neplatných a chybných hodnôt, ktoré do Registra bankových úverov a záruk NBS poskytujú komerčné banky. Umelá inteligencia bude pomáhať odhaľovať nedostatky v údajoch, ktoré NBS štandardnými postupmi neraz odhaliť nedokáže.