OK, computer? Hurdles remain for machine learning in credit risk
Concerns over cost, applicability and oversight give pause to banks’ use of ML techniques in credit risk
A technology that enables banks to make instant lending decisions. A technology that weighs up credit risk based on large amounts of available data and with little need for human intervention. A technology that, crucially, can learn for itself.
Banks are understandably keen to harness the perceived benefits of machine learning for credit risk. But as many firms are discovering, the technology is
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Op risk data: FIS pays the price for Worldpay synergy slip-up
Also: Liberty Mutual rings up record age bias case; Nationwide’s fraud failings. Data by ORX News
平均的に、銀行は流動性バッファーの73％を現金およびレベル1資産で保有している
最新の分析によりますと、最大手金融機関が中央銀行準備金のバッファーにおいて最も高いシェアを占めています。
EBAはグローバルオペリスクタクソノミーを支持しているが、近い将来に実現する見込みはない
新たなEU枠組みは、銀行による採用を容易にすることを目的として設計されております。他の管轄区域では、異なる優先事項がございます。
資金調達コストの配分：集中型 vs 分散型
サチン・ラナデ氏は、特に担保付融資において、集中化は資本効率と自己資本利益率（ROE）の向上に寄与し得ると述べています。
EVEとNIIがIRRBBの制限設定を主導
ALMベンチマーキング調査によりますと、大多数の銀行がハードリスクリミットに依存しており、少数派が早期警戒指標で補完していることが判明しました。
各銀行、AIリスク管理に関し意見が分かれる
モデルチームが主導権を握っていますが、AIは企業リスクであるという意見もあります。
Collateral velocity is disappearing behind a digital curtain
Dealers may welcome digital-era rewiring to free up collateral movement, but tokenisation will obscure metrics
新たなEBAタクソノミーは、新たなオペリスクの統合に役立つ可能性がある
専門家によれば、追加の損失フラグにより、銀行は地政学や人工知能といった横断的なリスクを追跡できるようになるでしょう。
