Peter Plochan, SAS’ta EMEA Baş Risk Yönetimi Danışmanı – Röportaj Serisi

Peter Plochan is the SAS’ta EMEA Baş Risk Yönetimi Danışmanı who helps financial institutions to deal with their challenges around finance and risk regulations, enterprise risk management, risk governance, forward looking risk analysis, stress testing, model risk management, risk modelling and climate change risk management.

Peter, finans alanında (Bankacılık yüksek lisansı) bir geçmişe sahiptir ve finansal risk yöneticisi (FRM) sertifikasına sahip olup, finans sektöründe risk yönetiminde 19+ yıllık deneyime sahiptir. İç ve dış (PwC) risk yönetimi danışmanı olarak çalışırken, çeşitli banka ve sigorta kurumlarına büyük ölçekli risk yönetimi uygulamalarında yardımcı olmuştur. 2014 yılında SAS’a katıldıktan beri, Peter küresel bir alan uzmanı olarak görev yapmaktadır – risk analitiği ve teknoloji alanındaki en yeni trendleri, derin risk yönetimi ve finans uzmanlığıyla birleştirerek.

PwC, ABN AMRO, Atradius ve şu anda SAS dahil olmak üzere büyük finans kurumları ve danışmanlık firmalarında çalıştınız; banka düzenlemeleri, kurumsal risk yönetimi ve finansal stres testleri konularında geniş deneyime sahipsiniz. Kariyerinize bakarak, bankaların jeopolitik riske yaklaşımındaki hangi yapısal zayıflıklar şaşırtıcı bir şekilde çözülmemiştir?

Jeopolitik risk uzmanlarıyla yakın zamanda bir webinar düzenliyordum. Bir banka baş risk sorumlusu, “Yavaş risk yönetimi kötü risk yönetimidir.” diyerek mevcut zorluğu güzel bir şekilde özetledi. Jeopolitik şoklarla karşılaştıklarında, bankaların genellikle ani ve hızlı bir yanıt vermesi gerekir.

Dünya ekonomisi giderek daha fazla birbirine bağlı hâle geliyor. Bu da jeopolitik bir şoktan kaynaklanan bulaşmanın hızının da artması anlamına geliyor.

Elbette, jeopolitik şoklar çeşitlidir; petrol fiyatlarındaki değişikliklerden ticaret savaşları ve tarifelere, hatta silahlı çatışmalara kadar.

Bankalar ve finans hizmeti kurumları, bu tür şokların bilanço üzerindeki etkisini değerlendirmek için çok uzun süre bekleyemez. Hız hâlâ krallıktır.

Son 10 yılda, finans hizmetleri sektörü risk hesaplamalarını her zamankinden daha hızlı yapma yeteneğini geliştirdi. Ancak stres testleri, finans kurumlarında hâlâ en yoğun hesaplama ve süreç gerektiren faaliyetlerden biri olmaya devam ediyor.

Bankalar, kredileri ve varlıkları için bir envanter oluşturmalı, ardından bilanço bölümlerinin hangi kısımlarının belirli şoklara duyarlı olduğunu değerlendirmelidir. Bu çabada başarının ana sürücüsü, bankaların bu envanterleri ne kadar ayrıntılı ve eksiksiz kurduğu ve risk analizlerini ne kadar titiz yaptığıdır.

Örneğin, bankalar sadece jeopolitik şoklara bakmakla kalmayıp, aynı zamanda bu şokların dolaylı etkilerine de bakmalıdır; bu etkiler bazen şoklardan daha az belirgin ve daha yavaş gelişir. Bir petrol fiyat artışı sadece benzin pompasında değil, tüm tedarik zincirinde ne gibi etkiler yaratır? Ve petrol fiyatlarındaki artış sadece benzin, dizel ve diğer ulaşım maliyetlerini değil, aynı zamanda belirli bir ülke ya da bölgede üretilen gübre, plastik ve hatta ilaçların maliyet ve fiyatlarını da nasıl etkiler?

Birçok durumda, bankaların müşterileri ve müşterilerinin tedarik zincirleri üzerindeki jeopolitik şokların potansiyel etkileri konusunda derin bir anlayışı yoktur; bu da jeopolitik risk yönetimini daha zor hâle getirir.

Jeopolitik risk yönetimi aracılığıyla, bankalar şokların müşterileri ve müşterilerin kredileri üzerindeki etkisini daha iyi anlamaya ve değerlendirmeye çalışır; bu krediler bankaların bilançosunun büyük bir kısmını oluşturur. Bankalar için jeopolitik risk yönetimi, yüzeyde basit ama altında karmaşık bir soruya yanıt arar: Bu şok her bir banka müşterisi ve onların kredi geri ödeme yeteneği için ne anlama gelecek?

İklim risk yönetimi (jeopolitik risk yönetimiyle birçok paralelliği olan) gibi, her banka normalden çok daha derine inmelidir. Doğru verileri toplayıp analiz ederek ve stres testi gibi metodolojileri uygulayarak, bir banka müşterilerinin bir şoka maruz kalışını ve kendi bilanço riskini daha iyi anlayabilir.

Jeopolitik risk, iklim riski, kredi riski, likidite riski ve benzeri tüm risk yönetimini yalnızca bir uyum faaliyeti olarak görmek yerine, bankalar temel iş planlamasını yönlendirebilecek içgörüler ortaya çıkarabilir.

Güçlü bir risk yönetimi programından (stres testleri dahil) elde edilen analitik içgörülerle, banka jeopolitik ve diğer riskleri azaltmak ve operasyonel direncini güçlendirmek için daha iyi iş kararları alabilir.

Terime aşina olmayan okuyucular için, bankacılıkta “stres testi” tam olarak nedir ve neden günümüz jeopolitik ve ekonomik ortamında giderek daha önemli hâle gelmiştir?

Stres testi, senaryo analizinin bir biçimidir. İleriye dönük simülasyonlar kullanarak, bir banka ya da diğer finans hizmeti firması ekonomik bir durumu (örneğin, enflasyonun düşmesi, vergilerin veya elektrik maliyetlerinin artması) ya da bir değişikliği inceleyebilir ve bunun bankanın finansal ve risk göstergeleri ve performansı üzerindeki etkisini değerlendirebilir.

Stres testi, bir finans kurumunda en karmaşık ve yoğun hesaplama gerektiren faaliyetlerden biridir; birçok karmaşık hesaplama gerektirir. Temel “eğer‑olursa” sorularına yanıt vermek ve jeopolitik, iklim ve diğer risklerin etkilerini daha iyi anlamak için, bankaların müşterileri, ekonomik trendler (kamu ve özel kaynaklardan) ve değerlendirmek istedikleri belirli risklere karşı duyarlılıkları hakkında veri toplaması gerekir. Ardından bu verileri analiz ederek kredi portföyleri ve bilanço üzerindeki potansiyel etkileri keşfetmelidirler.

Jeopolitik stres testi, savaş, ticaret kısıtlamaları, tarifeler ve yaptırımlar gibi şokların etkilerine dayanarak bir bankanın gelecekteki performansını belirlemeye odaklanır. Jeopolitik stres testi, iklim şoklarının (örneğin, sel veya sürekli artan sıcaklıklar) etkilerine odaklanan iklim stres testiyle birçok ortak özelliği paylaşır.

Stres testi, temel bir risk yönetimi aracı ve karar verme motorudur. Hiçbir bankanın kristal küresi olmadığı için, hangi senaryo ya da şokun bir sonraki gerçekleşeceğini bilmezler. Ancak bankalar, olası senaryolara dayalı “eğer‑olursa” analizleri yaparak müşterileri ve kendi operasyonları için gelecekteki riskleri, olasılıkları – hatta fırsatları – belirleyebilir ve bu çıktıları kullanarak buna göre hazırlıklara başlayabilir.

Jeopolitik risk artıyor; şoklar her zamankinden daha hızlı ve sık sık üst üste geliyor. Jeopolitik olaylar piyasaları, ticareti ve tedarik zincirlerini aynı anda etkilediğinden, stres testi bankaların gelecekteki senaryoları daha erken simüle etmelerine ve potansiyel yanıtları hazırlamalarına yardımcı olur.

Yakın zamanda bir panelde bir başka CRO’nun bana belirttiği gibi, “Eylemsiz içgörü değersizdir.” Analitik içgörüler uygulandığında, stres testi daha iyi iş kararlarını destekler. Sonuç? Bankalar jeopolitik şokları yönlendirmek için bilinçli adımlar atabilir ve iş stratejilerini ince ayar yapabilir.

Günümüzde jeopolitik şoklar, ticaret, enerji, emtialar, siber tehditler ve tedarik zincirleri boyunca aynı anda ortaya çıkmaktadır. Geleneksel banka risk modelleri hâlâ bu tür birbirine bağlı sistemik riskleri yönetebilecek kapasitede mi?

Kısmen.

Geleneksel banka risk modellemesini ve bunun birbirine bağlı ve sistemik riskleri yönetme yeteneğini düşündüğümüzde, bankaların jeopolitik şokların portföylerine etkisini değerlendirdiği iki katman vardır.

İlk katman makroekonomik seviyedir. Örneğin bir petrol fiyatı şoku varsa, banka müşterisinin bulunduğu bölgesel ya da yerel ekonomi üzerindeki yüksek seviyeli etkiyi anlamaya çalışacaktır.

Dolayısıyla, bir bankanın müşterisi büyük bir Teksas merkezli üretici ise, bu eyaletin ekonomisi bir petrol şoku sırasında aslında iyileşebilir, çünkü petrol üretir. Bankanın makroekonomik risk modellemesi, örneğin işsizlik düşerken ve yerel iş hacmi artarken Teksas’taki şirketlerin daha fazla büyüme olasılığı olduğunu gösterebilir. Öte yandan, diğer çoğu ekonomi olumsuz etkilenir ve bu da tüm Teksas şirketlerinin iş faaliyetlerini olumsuz etkiler.

Bugün, makroekonomik seviyede, çoğu bankanın modelleme konusunda sağlam bir temeli vardır. Stres testlerinde, jeopolitik şokları makroekonomik göstergelere (eyalet, ülke ya da bölge seviyesinde) dönüştürebilirler.

Örneğimizi kullanarak, bir banka, eyaletin GSYİH’sı belirli bir yüzde artarsa, Teksas’taki imalat sektörünün temerrüt olasılığı açısından ne olacağını tahmin eden bir modele sahip olacaktır.

Dolayısıyla banka risk modelleri, jeopolitik şokların bankanın müşterileri (ve borçlular) üzerindeki makroekonomik etkilerini analiz etmeye zaten hazırdır.

Ama ikinci katman hâlâ bir zorluktur.

Micro seviyede, bir banka belirli bir müşterinin belirli bir jeopolitik şoka duyarlılığını ve bu müşterinin temerrüt riskini değerlendirmek için yakınlaştırma yapmalıdır.

Gübre üretiminde %50’lik bir düşüş bir otomobil üreticisini ne kadar etkiler? Pek bir şey, en azından doğrudan değil (ancak bu üretici muhtemelen yüksek enflasyonun etkilerini hisseder). Ancak müşteri bir tarım üreticisi ise, bu büyük bir gelir düşüşü anlamına gelebilir.

Micro seviyede, bankaların stres testi ve risk modellemesinde veri granülerliği ve özgüllüğe ihtiyacı vardır. Portföylerindeki iş sektörlerine, bölgelere ve bireysel karşı taraflara yakınlaştırma yapmalı ve hangi müşterilerin hangi jeopolitik risk türlerine duyarlı olduğunu anlamalıdırlar. Sonuçta bankalar, belirli bir şokun her bir müşteriyi ve kredi geri ödeme yeteneğini nasıl etkileyeceği konusunda içgörülere ihtiyaç duyar; ayrıca kredi verme, koşulları değiştirme ya da kredi vermemeyi seçme kararlarını desteklemek için de bu içgörüler gereklidir.

Micro modellemenin özellikle zorlayıcı olmasının nedeni, genellikle bir sektör ya da bölge genelinde genelleme yapılamamasıdır. Bankanın bir tarım müşterisi, hiçbir gübre kullanmayan yeşil bir üretici olabilir. Bu yüzden bir müşterinin sektörü ya da alanına dayalı varsayımlar yapmak hatalı bilgi ve kararlara yol açabilir.

Bankalar genellikle bir müşterinin operasyonları hakkında granüler verilere sahip olmadığından, bu ayrıntılı verileri toplama maliyetini ve çabasını (örneğin anketler ve soru formlarıyla) modellerindeki daha fazla granülerlikten elde ettikleri faydalarla dengelemeleri gerekir.

Bazen bu verileri elde etmek zordur. Örneğin bir bankanın müşterisi, gübresinin Hormuz Boğazı’ndan geçip geçmediğini bilemeyebilir.

Bir banka ne kadar granüler veri toplarsa, o kadar çok potansiyel içgörü elde edebilir. Ancak derinleştikçe, bu bilgiyi toplamak zaman ve çaba açısından daha pahalı olur.

Bu zorluğun üstesinden gelmek için, bankalar genellikle Pareto yaklaşımını benimser – eski 80/20 kuralı hâlâ geçerlidir. Bankaların risk ya da maruziyetlerinin %80’i portföylerinin ya da müşterilerinin %20’sinde bulunur. Bu yüzden en büyük maruziyetlerine odaklanıp geri kalanını basitleştirmeye çalışabilirler. Basitleştirme, bireysel müşteri seviyesinde değil, (alt) bölge ve/veya (alt) sektör seviyesinde analiz yapmayı içerir.

İklim stres testi gibi, sınırlı ya da hiç veri olmaması bu risk değerlendirmelerinden kaçınmak için bir mazeret değildir.

Avrupa Merkez Bankası’nın iklim riski konusundaki rehberliğinden alınan temel mesaj, jeopolitik risk için de geçerlidir. ECB, bankaların iklim stres testi yapmak için gereken tüm verilere genellikle sahip olmadığını kabul etti. Sınırlı verilere dayalı hareketlerin zorluklar ve hatalar getireceğini belirtti. Ancak ECB, hiçbir şey yapmamanın daha yüksek bir risk olduğunu vurguladı. Bu yüzden bankalar, sınırlı veriyle bile harekete geçmelidir. Aynı mantık jeopolitik risk analizi için de geçerlidir.

Bankalar, gerçek zamanlı jeopolitik gelişmeleri izlemek ve bunları uygulanabilir risk değerlendirmelerine dönüştürmek için yapay zeka ve büyük dil modellerini nasıl kullanmaya başlıyor?

Bankalar, yapısal olmayan verileri analiz etmek için AI ajanlarını kullanmaya başlıyor; bu AI için tipik bir kullanım senaryosudur.

Örneğin, bankalar AI ajanlarını haber portallarına uygulayarak, jeopolitik bir şokun geleceğini gösterebilecek önceden tanımlanmış metinleri arayabilir ve kurum içinde alarm zilleri çalabilir.

Ve daha önce tartışıldığı gibi, bankalar kilit müşterilerini ve operasyonlarının ve tedarik zincirlerinin coğrafi dağılımını daha iyi anlamak istiyor. Bazı bankalar, AI ajanlarını müşterilerin açıklamalarını ve diğer kamu bilgilerini tarayarak bir şirketin kilit fabrikalarının ve tedarikçilerinin nerede bulunduğunu anlamak için kullanıyor. Belirli bir bölgede bir şok meydana geldiğinde, banka bu müşteriye etkisini daha iyi anlayabilir.

Portföylerinde yüzlerce şirket bulunan bankalar bu analizleri ölçekli olarak yürütmek zorundadır. AI ajanları, stres testi hesaplamalarının bazı bölümlerini otomatikleştirmeye yardımcı olabilir. Böylece belirli jeopolitik olaylar bankanın belirlediği önceden tanımlanmış eşikleri aştığında, ajan makroekonomik senaryolar hazırlayabilir ve stres testi hesaplamasını otomatik olarak yürütür.

Başka bir örnekte, AI ve büyük dil modelleri (LLM’ler), stres testinin sonuçlarını iş kullanıcılarına ve üst yöneticilere açıklamaya yardımcı olabilir. Önceden tanımlanmış oyun kitaplarına dayanarak, AI ajanları belirli düzeltici eylemleri bile önerebilir.

Dolayısıyla AI, stres testi sürecinin farklı bölümlerinde zaten kullanılmaktadır, ancak hâlâ erken aşamalardayız.

Birçok finans kurumu, risk ve uyum ekiplerinde personel ve kaynak kısıtlamalarıyla zaten karşı karşıya. AI şu anda en büyük operasyonel avantajı nerede sağlıyor?

Banka risk ve uyum ekipleri için AI, veri toplama, senaryo oluşturma, hesaplama yürütme ve yorumlamayı otomatikleştirir. Bu, bu ekiplerin model analiz sonuçlarını yorumlamak ve liderliği risk stratejisi konusunda bilgilendirmek için daha fazla zaman harcamasını sağlar.

Geleneksel, üretken ve ajan tabanlı AI, jeopolitik stres testinde birçok aktiviteyi de destekler. Bu, müşterilerin (ve operasyonlarının, tedarik zincirlerinin vb.) ve banka portföylerinin jeopolitik şoklara duyarlılığını veri toplama ve analiz etmeyi içerir. Daha önce belirtildiği gibi, LLM’ler ve AI ajanları stres test sonuçlarını liderliğe açıklamaya yardımcı olarak daha iyi kararları destekleyebilir.

Kararlar için AI ve analitik modellerin kullanılması ek riskler getirir; çünkü model yanlış ya da yeterince doğru olmayabilir.

Bankalar, on yıldan fazla bir süredir model risk yönetimi yapmaktadır. Ve birçok model risk yöneticisinin sıkça söylediği gibi, “Tüm modeller yanlıştır, ancak bazıları faydalıdır.”

Modeller gelecekteki bir durumu basitleştirdikleri için, tanım gereği tamamen doğru değildir. Bankalar ve finans hizmeti kuruluşları, stres testi ve risk yönetimi için AI destekli modelleri devreye alırken model riskinin farkında olmalı ve bunu yönetmelidir.

AI yönetişimi, bankalar ve finans hizmeti firmaları için kritik öneme sahiptir. Hassas verileri korumalarına ve yönetmelerine, düzenlemelere uyum sağlamalarına, şeffaflığı sağlamalarına ve riski yönetmelerine yardımcı olur.

Yönetişim, doğru tahminler yapabilen ancak beklenmedik durumlara uygunsuz yanıt verebilen ve kötü kararlara yol açabilen AI ve makine öğrenimi (ML) modelleri için özellikle önemlidir. AI ve ML modelleri, sık sık performans izleme ve veri incelemesi gerektirir. AI yönetişimi ve model risk yönetimi aracılığıyla denetim, şeffaflığı sağlar; banka, düzenleyicilere ve üst yönetime AI modellerinin nasıl çalıştığını ve bu modellerden kaynaklanan kararları açıkça açıklayabilir.

Finans kurumları için iklim riski ve sürdürülebilirlik çerçeveleri üzerinde yıllar çalıştınız. Jeopolitik risk stres testinin iklim riski analizine eşit derecede stratejik öneme sahip olacağını düşünüyor musunuz?

Evet. Jeopolitik risk yönetimi, bankalar ve finans hizmeti firmaları için giderek sıradan bir iş haline gelecektir. Bu riskler, bankacılık ve finans hizmetleri sektöründeki genel risk yönetimi çabalarının standart bir parçası haline geldikçe, geleneksel kredi ve piyasa risk modellerine daha fazla entegre edilecektir.

İklim riski, karmaşıklığı ve finansal performans üzerindeki potansiyel büyük etkisi nedeniyle bankaları stres testi çerçevelerini modernize etmeye zorladı.

Benzer şekilde, jeopolitik risk – olayların ve şokların hızı ve sıklığı – bankaların finansal sonuçlarını önemli ölçüde etkileyebilir. Bu, bankaları bu riski (stres testi yoluyla) değerlendirmeye, hafifletmeye ve hesaba katmaya zorlar.

Her ikisi de stratejik açıdan önemli olmaya devam edecek; bankalar İran’daki çatışma ve sonuçları gibi jeopolitik şoklarla ve bu yıl için öngörülen “Süper” ya da “Godzilla” El Niño gibi iklimle ilgili etkilerle başa çıkacak.

Birçok kuruluş, stres testini hâlâ öncelikle bir düzenleyici gereklilik olarak görüp stratejik bir araç olarak değerlendirmiyor. Bu yaklaşım bankaların hangi fırsatları kaçırmasına neden oluyor?

Bir bankanın stres testine öncelikle düzenleyici uyumu sağlamak için odaklanması kısa görüşlü bir yaklaşımdır. Düzenlemelere uymak kritik olsa da, stres testi finans hizmeti kuruluşlarının sadece uyumluluktan çok daha fazlasını yapmasına yardımcı olabilir.

Stres testine daha stratejik bir yaklaşım benimseyerek, bankalar jeopolitik şoklar ve iklim değişikliği için olası senaryoları ve alternatif yanıtların etkisini değerlendiren “eğer‑olursa” analizleri yapabilir.

Bu “eğer‑olursa” analizlerinin sonuçları, bir bankanın en uygun yolu seçmesine, yeni iş fırsatlarını tanımasına, kredi stratejisini ayarlamasına ve risk yönetimi çabalarıyla rekabet avantajı elde etmesine yardımcı olabilir.

Veri ve modeller zaten mevcut. Bunları tam olarak kullanmamak kaçırılmış bir fırsattır.

Elbette, bir bankanın temel stres testi süreçleri ve sistemlerinin verimliliği, esnekliği ve olgunluğu, bankanın neler başarabileceğini belirleyecektir. Ve stres testinin sadece düzenleyici uyum için bir yanıt mı yoksa daha kapsamlı bir karar destek motoru mu olduğu da buna bağlıdır.

O CRO’nun bana söylediği gibi, “Eylemsiz içgörü değersizdir.”

Son rapor, İklim Stres Testi Metodolojileri: Mevcut Uygulamalar, Zorluklar ve Gelecek Yol Haritası, mevcut uygulamaları kıyaslar; modelleme, yönetişim ve altyapıdaki boşlukları belirler; ve iklim stres testini temel risk çerçevelerine entegre etmek için pratik tavsiyeler sunar. Birleşmiş Milletler Çevre Programı Finans Girişimi (UNEP FI) ve SAS tarafından hazırlanan rapor, 21 küresel bankanın girdilerine dayanmaktadır.

Finans kurumları giderek daha fazla AI destekli sistemlere ve otomatik modellere dayandıkça, bankacılık altyapısında yeni model risk türlerinin ortaya çıkması konusunda endişeli misiniz?

Daha önce belirtildiği gibi, model risk yönetimi bankalarda 10 yıldan fazla süredir temel bir süreç olmuştur. AI ve analitik modellerin hızla benimsenmesi ek riskler getirir; çünkü bunlar hatalı olabilir.

Yakın zamanda, model risk yönetimi (MRM) başkanlarını içeren bir sanald panel tartışması yönettim. Uzmanlar ve küresel izleyiciler tarafından teyit edilen temel sonuçlardan biri, AI risklerinin klasik model risklerinden çok daha yüksek olduğuydu.

Bankalar ve finans hizmeti şirketleri, hassas verileri korumak ve yönetmek, düzenlemelere uymak ve şeffaflığı ve etkili risk yönetimini sağlamak için kapsamlı AI yönetişimini benimsemeli ve uygulamalıdır.

Finans sektörü tarafından şu anda en çok hangi jeopolitik risk faktörlerinin (siber çatışma, ticaret parçalanması, egemen borç baskısı, enerji kesintisi, tedarik zinciri istikrarsızlığı veya başka bir şey) küçümsendiğini düşünüyorsunuz?

Bunların hepsi jeopolitik olaylardan kaynaklanabilecek risk sürücüleridir. Ve bankalar için en çok baş ağrısına neden olanın tedarik zinciri kesintisi olduğunu söyleyebilirim.

Bu, daha önceki makro ve mikro-ekonomik faktörler tartışmamıza bağlanıyor.

Örneğin bir petrol fiyatı şoku varsa, banka makro rakamları analiz ederek ortaya çıkan piyasa volatilitesini ve kredi ve likidite üzerindeki baskıyı görebilir.

Ancak bankalar için portföy üzerindeki etkiyi değerlendirmek daha zordur; çünkü çoğu banka, böyle bir şokun her müşteriyi ve operasyonlarını nasıl etkilediği konusunda granüler mikro düzeyde bilgiye sahip değildir.

Bankalar için, jeopolitik olayların ve iklim değişikliğinin kredi portföylerini ve her müşterinin geri ödeme yeteneğini nasıl etkilediğini daha iyi belirlemek için stres testini kullanmak gerekir.

Elbette, çoğu zaman bu risk sürücüleri izole olarak değil, bir kombinasyon içinde ortaya çıkar. Bu yüzden bankaların herhangi birini küçümsediği söylenemez. Stres testinin güçlü aracı sayesinde, bankalar birden fazla sürücü ve faktörün operasyonları ve genel risk maruziyeti üzerindeki etkisini daha iyi değerlendirebilir.

Önümüzdeki beş yıl içinde, AI destekli stres testinin bankaların sermaye tahsisini, risk değerlendirmesini ve gelecekteki krizlere hazırlığını nasıl değiştireceğini görüyorsunuz?

Önümüzdeki beş yıl içinde, AI bankaların gelecekteki senaryoları çok daha iyi görmelerine yardımcı olacak. Ve AI destekli stres testi, periyodik bir egzersiz olmaktan çıkıp sürekli bir yetenek haline gelecek.

Bankalar daha fazla senaryo, daha sık çalıştıracak ve bunları iş kararlarını bilgilendirmek için kullanacak.

AI destekli içgörüler üzerine hızlı hareket edebilen finans hizmeti firmaları, özellikle hızlı gelişen jeopolitik krizlerde belirgin bir rekabet avantajına sahip olacaktır.

Bankalar ve teknoloji ekipleri ile ortakları, AI destekli hesaplamalara daha fazla güven inşa edecek süreçler yaratmaya bağlı kalmalıdır.

Dolayısıyla bir banka, örneğin Varlık & Yükümlülük Yönetimi (ALM) sistemiyle bir üretken AI aracı kullandığında, sonuçlara güvenebilir ve halüsinasyonlar konusunda aşırı endişe duymaz.

Veya jeopolitik ya da iklim risk stres testi yaptığında, banka analiz sonuçlarına ve bu sonuçlardan doğan iş kararlarına daha da fazla güven duyabilir.

Harika röportaj için teşekkür ederiz. Peter Plochan’ın çalışmaları ve düşünce liderliği hakkında daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular, PeterPlochan.com adresini ziyaret edebilir veya SAS tarafından sunulan risk yönetimi, analitik ve AI çözümlerini keşfedebilir.