ニューラルネットワーク入門とその活用法

複雑なモデルの結果を正確に予測するために必要なツールであるニューラルネットワークは、リスクマネジメントにおいてますます重要性を増してきています。ニューラルネットワークは、人間の脳の働きを模して設計されており、各ノードやニューロンは、入力値と出力値の間の接続を表しています。このブログでは、ニューラルネットワークとは何か、そしてモデルのリスク管理にどのように使用できるかを見ていきます。

ニューラルネットワークのしくみ

ニューラルネットワークは、ニューロンの層を連結することで機能する。各層は前の層から入力を受け取り、それを独自の重みのセットに通して、つまり基本的には加重和を作り、出力を生成して次の層に渡します。ニューラルネットワークの層の数は、解決しようとする問題の複雑さに依存する。複雑な問題では、入力層と出力層の間に複数の隠れ層が必要になることもあるが、単純な課題では隠れ層が1つしか必要ない場合もある。

また、ニューロン間の接続は学習中に調整することができ、失敗から学び、時間の経過とともに精度を向上させることができる。このプロセスはバックプロパゲーションと呼ばれ、誤差がネットワークを通じて逆伝播され、全体の誤差を減らすために各重量を修正することができます。学習が完了すると、ニューラルネットワークは、学習した知識に基づいて将来の出来事や結果を予測するために使用することができます。

ニューラルネットワークの用途

ニューラルネットは、不正行為の検出や信用スコアリングなど、モデルリスク管理において多くの実用的なアプリケーションを持っています。これらのモデルは、潜在的な詐欺行為や信用リスクの高い顧客を示すパターンを正確に識別するために、多くの変数を持つ大規模なデータセットを利用します。さらに、ニューラルネットワークは予測分析にも使用でき、企業は顧客のニーズや市場動向をより的確に予測し、競合他社に先んじることができます。さらに、自動化されたシステムにデータを入力し、人間が直接介入することなく、あらかじめ決められた基準に基づいて意思決定を行うことで、自動意思決定にも利用することができます。

つまり、ニューラルネットワークは、正確な予測と信頼性の高い自動意思決定機能を必要とするモデルリスクマネージャーやその他の専門家に強力なツールを提供します。適切なトレーニングと重みのチューニングにより、これらのモデルは時間とともに精度を高め、顧客ニーズの予測や不正行為の検出に関して、企業が時代の最先端を行くのを支援します。ニューラルネットがモデルリスク管理においてユビキタスになるにはまだ多くの課題が残されていますが、従来の手法だけでは不可能だった、より高い精度で結果を予測する強力なツールとしての可能性は否定できません。

この記事のような?

電子メール
Facebookでシェアする
LinkedInで共有する
XINGで共有する

専門家に相談する

「は必須項目

サポートを求めているのでしょうか?

製品サポートをご希望の方は、こちらからサポートセンターにログインしてください。

まず、お名前をお聞かせください。*
このフィールドは検証のためのものであり、変更しないままにしておく。

プライシングリクエストを送信する

「は必須項目

まず、お名前をお聞かせください。*
このフィールドは検証のためのものであり、変更しないままにしておく。

RFPリクエストの送信

「は必須項目

まず、お名前をお聞かせください。*
RFPでは、どのソリューションについての回答が求められているのでしょうか。*
ここにファイルをドロップするか
使用可能なファイル形式:pdf、doc、docx、最大ファイルサイズ:1MB、最大ファイル数:1.4.
    このフィールドは検証のためのものであり、変更しないままにしておく。

    リアルクッキーバナーでGDPRクッキーコンセントを実現 本文へスキップ