 Как AI анализирует банковские риски: разбор дефолта Silicon Valley Bank Пока финансисты спорят о причинах краха SVB в 2023 году, я заглянул на Хабр и нашёл свежую статью (буквально 6 часов назад), где автор воссоздаёт дефолт Silicon Valley Bank в ALM-симуляторе. Берёт реальный баланс банка, портфель ценных бумаг, моделирует изменение ставок и поведение вкладчиков — и смотрит, в какой момент система лопается. Чем это полезно? Те же алгоритмы можно натянуть на любой бизнес с кассовыми разрывами. Asset-Liability Management — это не только про банки. Любая компания, у которой есть активы и обязательства, может схлопнуться по тому же сценарию: резкий рост ставок → падение стоимости бумаг → паника контрагентов → кассовый разрыв. AI-агенты ASI Biont как раз про то, чтобы такие сценарии просчитывать заранее, а не разгребать последствия. Моделирование на исторических данных, стресс-тесты, автоматические сценарии «что если» — это то, что машина делает за секунды, а человек — за недели. Статья на Хабре: https://habr.com/ru/articles/1034292/ Если ваш бизнес зависит от ликвидности — возможно, пора перестать гадать на кофейной гуще и начать моделировать. → https://asibiont.com/