Natixis e INESC desenvolvem sistema que facilita análise de risco no setor bancário

Neste sentido, o Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência (INESC TEC) anuncia em comunicado que colaborou com o banco francês de investimentos a operar em Portugal, com vista a encontrar uma solução para corrigir séries financeiras através de algoritmos.

O banco francês de investimentos Natixis decidiu explorar novas técnicas para a deteção de erros na avaliação de graus de risco do investimento.

Neste sentido, o Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência (INESC TEC) anuncia em comunicado que colaborou com o banco francês de investimentos a operar em Portugal, com vista a encontrar uma solução para corrigir séries financeiras através de algoritmos.

A análise do risco em sistemas bancários “requer um trabalho exaustivo e repetitivo de avaliação de milhões de indicadores económicos e financeiro – um processo que os analistas de risco são obrigados a realizar para tomar decisões em operações de crédito ou gestão de património”, refere o comunicado.

“As transações do mercado estão sujeitas a diferentes riscos, devido a flutuações existentes no mercado, como os preços das ações, as taxas de juro, diferentes moedas, etc. No Natixis, como em qualquer banco, a monitorização dos riscos do mercado envolve o processamento de vastos conjuntos de dados, sendo que parte desses dados pode conter anomalias”, refere a instituição.

De forma a melhorar a nossa capacidade para detetar e corrigir essas anomalias, juntámo-nos ao INESC TEC para explorar soluções inovadoras que possam apoiar as tarefas diárias dos analistas”, refere no comunicado Florent Soland, diretor do departamento de Informática do Natixis, em Portugal.

“Até agora, os dados eram apresentados ao analista sequencialmente, num website, e posteriormente analisados individualmente. Sempre que o analista se deparava com valores estranhos, era obrigado a interromper essa análise, para tentar perceber a origem desses valores. Nesse sentido, procurámos automatizar a deteção de erros nos denominados valores de vega, ou seja, valores de ativos voláteis, e perceber a causa desses erros, com o intuito de facilitar o trabalho dos analistas na avaliação dos graus de risco do investimento”, explicou João Mendes Moreira, investigador do INESC TEC e professor na Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP), responsável pelo projeto.

“Para tal, os investigadores recorreram a técnicas de data mining e machine learning, que plicaram aos sistemas de avaliação de risco do Natixis”, conclui a nota.

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