В последние годы технологии, такие как блокчейн и глубокое обучение, начали оказывать серьезное влияние на многие отрасли, в том числе на финансовый сектор. Новый исследовательский проект, проведенный учеными из Университета Тунглин в Китае, представляет собой яркий пример такого влияния. Ученые разработали модель, которая объединяет блокчейн и глубокое обучение для повышения безопасности и точности обмена финансовыми данными и идентификации рисков в компаниях. Результаты их работы могут радикально изменить подход к управлению финансовыми рисками. Традиционные методы обмена финансовой информацией часто сопряжены с уязвимостями, такими как утечки данных, несанкционированный доступ и манипуляции.
Эти слабости приводят к значительным проблемам доверия среди организаций, особенно в условиях, когда происходит обмен значительными объемами финансовой информации. В ответ на эти вызовы исследование предлагает децентрализованную блокчейн-структуру, призванную трансформировать традиционные централизованные финансовые сети в более безопасные и прозрачные системы. Блокчейн — это технология, основанная на децентрализации, неизменности и прозрачности. Эти характеристики делают её мощным решением для преодоления проблем доверия и повышения безопасности финансовых транзакций. Разработанная модель не только защищает финансовые данные, но и улучшает общую эффективность обмена финансовой информацией.
Децентрализация хранения и управления данными гарантирует, что финансовая информация остается защищенной от подделок, что способствует повышению доверия между участниками. Ключевым аспектом данного исследования является создание сложной модели идентификации финансовых рисков, которая интегрирует сети двунаправленной долговременной краткосрочной памяти (BiLSTM) с трансформерными моделями. Этот гибридный подход позволяет модели обрабатывать текстовые и визуальные данные, предоставляя более комплексное понимание финансовой ситуации. Компонент BiLSTM особенно эффективен в захвате временных зависимостей в финансовых данных, что крайне важно для точной оценки рисков. В то же время трансформерная модель увеличивает способность системы управлять и анализировать сложные финансовые последовательности, что позволяет с высокой точностью выявлять потенциальные риски.
Модель классифицирует финансовые риски на пять различных уровней, начиная от отличного до очень высокого. Эта стратификация позволяет предприятиям лучше понимать свои финансовые позиции и принимать проактивные меры для снижения потенциальных рисков. Экспериментальный анализ показал, что предложенная модель превосходит существующие алгоритмы, такие как алгоритм терпимости к сбоям Байцанина (BFT) и стандартные рекуррентные нейронные сети (RNN) по нескольким ключевым параметрам. Например, модель демонстрирует значительно более высокую пропускную способность, что особенно важно для предприятий, которым необходимо эффективно обрабатывать большие объемы финансовых данных. Кроме того, исследование продемонстрировало, что модель сохраняет низкие показатели утечки данных и потерь пакетов, даже при увеличении объема данных.
Это свидетельствует о том, что новая модель не только более безопасна, но и надежна по сравнению с существующими решениями. Ученые сообщили, что точность модели в идентификации финансовых рисков превышает 94%, а значение площади под кривой (AUC) составляет более 0,95. AUC является критическим показателем для оценки эффективности модели идентификации рисков, так как он измеряет способность модели различать разные уровни риска. Дополнительно время, необходимое для идентификации рисков, сокращено примерно на 10 секунд по сравнению с традиционными методами, что является значительным улучшением для процессов принятия финансовых решений, которые часто требуют быстрой и точной оценки. Важные последствия этого исследования оказывают огромное влияние на сферу финансового менеджмента в компаниях.
Объединив преимущества блокчейн-технологий с современными моделями глубокого обучения, данное исследование предлагает мощный инструмент для повышения безопасности и эффективности обмена финансовыми данными. Это особенно актуально в условиях быстро развивающейся цифровой экономики, где способность эффективно управлять финансовыми рисками может стать решающим фактором для успеха или провала многих организаций. Тем не менее, исследование также признает некоторые ограничения, такие как необходимость дальнейшей валидации обобщаемости модели для различных отраслей и её работы в реальных условиях. Ученые предполагают, что будущие исследования должны сосредоточиться на улучшении интерпретируемости модели и уточнении её параметров, чтобы лучше соответствовать специфическим потребностям различных типов предприятий. В целом данное исследование представляет собой значительный шаг вперёд в области управления финансовыми данными и идентификации рисков.
Подход, основанный на блокчейне и глубоких нейронных сетях, не только решает многие проблемы безопасности и эффективности, которые преследуют традиционные финансовые системы, но и предоставляет основу для будущих исследований и разработок в этой области. Ожидается, что предприятия, принимающие эту модель, смогут получить выгоду от улучшения своих финансовых возможностей принятия решений, большей операционной безопасности и повышения доверия среди заинтересованных сторон. С ростом цифровой экономики необходимость принятия таких инновационных решений будет становиться все более актуальной для поддержания конкурентоспособности и достижения устойчивого роста. Таким образом, новаторский подход к управлению финансовыми рисками, предложенный учеными из Университета Тунглин, может задать новые стандарты в данной области и изменить правила игры для многих компаний, стремящихся улучшить свои финансовые стратегии.
