روش های مورد استفاده در مدیریت ریسک بانک ها، به نسبت پیشرفت فناوری در حال تکامل هستند. فناوری های هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشینی با تجزیه و تحلیل داده ها، ابزارهای قدرتمندی را در اختیار بانک ها قرار داده اند تا توانایی خود را در پیش بینی، ارزیابی و مدیریت ریسک ها افزایش دهند. مدل های مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند حجم عظیمی از داده های ساختاریافته و بدون ساختار را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کنند و پیش بینی های ریسک دقیق تری را امکان پذیر سازند و فرآیندهای تصمیم گیری در حوزه بانکداری را بهبود بخشند. قدرت این روش ها در کشف الگوهای پنهان در داده ها، سیستم های بانکی سنتی را متحول کرده است، به ویژه در زمینه هایی مانند تشخیص کلاهبرداری، ارزیابی ریسک اعتباری، پیش بینی ریسک بازار و امنیت سایبری. بر این اساس با نظارت و هشدار سریع به بانک ها می تواند قبل از وقوع خطرات وارد شده و ضررها را کاهش و به حداقل برساند. در این مقاله با توجه به اهمیت ریسک های اعتباری در بانکداری به مطالعه روش های مختلف هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و کاربرد آنها پرداخته و با دسته بندی این روش ها مقایسه کاملی از آنها ارائه گردیده است.

جهت مطالعه متن کامل مقاله کلیک کنید