Azərbaycanda yeni nəsil risk meneceri - Fuad Əmirquliyevlə EKSKLÜZİV MÜSAHİBƏ

"Report"un müxbiri hazırda ABŞ-ın Peys Universitetində təhsilini davam etdirən maliyyə risklərinin idarə edilməsi sahəsində mütəxəssis - Fuad Əmirquliyevdən müsahibə alıb. O, söhbət zamanı risklərin idarə edilməsində son tendensiyalar haqqında fikirlərini bölüşüb və qeyd edib ki, süni intellekt və maşın öyrənməsi kredit risklərinin idarə edilməsi sahəsində əhəmiyyətli dəyişikliklər edir.

- Bu gün biz kredit risklərinin idarəedilməsi sahəsində tanınmış data elmi üzrə mütəxəssis və ekspert Fuad Əmirquliyev ilə müsahibə aparacağıq. Fuad bəy, bizimlə görüşdüyünüz üçün təşəkkür edirik. Öz təhsiliniz və ixtisaslaşma sahənizdə uğurunuz üçün bu təhsilin necə töhfə verdiyini danışa bilərsinizmi?

- Məni qəbul etdiyiniz üçün təşəkkür edirəm. Mən riyaziyyata və onun maliyyədə tətbiqinə olan həvəsimin arxasınca getmək imkanına malik olduğum üçün özümü şanslı hesab edirəm. Hal-hazırda Nyu-Yorkdakı Pace Universitetində Data Elmi üzrə magistr təhsili alıram ki, bu da mənim statistik model yaratmaq, proqramlaşdırma bacarıqlarımı və məlumat vizuallaşdırma sahələrində bilik və bacarıqlarımın genişlənməsinə əhəmiyyətli təsir edir. Buna qədər bakalavr təhsilimi Azərbaycanda Qafqaz Universitetində Maliyyə ixtisası üzrə almişam. Daha sonra isə Böyük Britaniyada Essex Universitetində Mühasibatlıq və Maliyyə ixtisası üzrə magistr dərəcəmi fərqlənmə ilə almisam. Təhsilimdə aldığım dərslər mənə kredit risklərinin idarə edilməsi və data elmi üzrə karyeram üçün güclü bir təməl təmin etdi.

- Kredit risklərinin idarə olunmasında ixtisaslaşmağa necə qərar verdiniz və sizi Maliyyə Risklərinin İdarəedilməsi (FRM) sertifikatı almağa nə təşviq etdi?

- Magistr təhsilimi başa vurduqdan sonra, kredit risklərinin idarə olunmasının riskləri qiymətləndirmək və azaltmaq üçün yenilikçi həllər hazırlaya biləcək mütəxəssislərə artan tələbatı olan və sürətlə inkişaf edən bir sahə olduğunu başa düşdüm. Öz bacarıqlarımı real dünya problemlərinə tətbiq etmək və maliyyə sahəsində risklərin idarə edilməsi təcrübələrinin inkişafına töhfə vermək istəyirdim.

Öz təcrübə və biliklərimi artırmaq üçün dünya miqyasında risklərin idarə olunması sahəsində hörmətli kredensial kimi tanınan FRM sertifikatını almağa qərar verdim. Ciddi tədris planı və imtahan prosesi kredit riskinin qiymətləndirilməsi, maliyyə bazarları və tənzimləmə tələbləri barədə anlayışımı dərinləşdirdi. Sertifikatlaşdırma karyera inkişafımda dəyərli oldu və mənə bu sahədə əhəmiyyətli təsir göstərmək üçün imkanlar verdi.

- Bizə öz peşə təcrübəniz və xüsusilə kredit skorinqi sahəsində işlədiyiniz əsas layihələr haqqında danışa bilərsinizmi?

- Mən Azərbaycanın bəzi böyük maliyyə qurumunda çalışmışam. İlk olaraq mən Risk Analisti vəzifəsində çalışmışam, burada statistik modelləri hazırlayıb, stress testlərini aparmışam və müəyyən proqramlaşdırma dillərindən (Python, R və s.) istifadə edərək kreditlər üzrə ehtiyatlarının yaradılması prosesini avtomatlaşdırmışam. Bu avtomatlaşdırma bankın risklərin qiymətləndirilməsinin dəqiqliyini yaxşılaşdırardı və vaxt və resurslarına qənaət etmək imkanı yaratdı.

Kredit Riskləri Bölməsində Menecer vəzifəsində işlədiyim vaxtlarda mənim komandam və mən müxtəlif kredit seqmentləri üçün mürəkkəb kredit skorinqi modellərinin hazırlanması üzərində çalışmışıq. Maşın öyrənməsi texnikalarından istifadə edərək və onları zəngin tarixi məlumat məcmusu ilə təlim etdirərək əksər kredit müraciətləri üçün qərar qəbul etmə prosesini avtomatlaşdıran güclü skorinq çərçivəsi yaratdıq.

Bu modellər bankın daha məlumatlı qərarlar qəbul etməsinə və qiymətlandırməni risk profilləri ilə daha yaxşı uyğunlaşdırmasına kömək etdi. Maşın öyrənməsi modelləri, ənənəvi üsullar kimi, yüksək riskli borcalanları müəyyən etmək qabiliyyətimizdə əhəmiyyətli bir inkişaf nümayiş etdirdi.

- Bu təsirlidir. Bu layihənin əhəmiyyətini və onun təşkilatınıza və müştərilərinizə necə fayda gətirdiyini izah edə bilərsinizmi?

- Dəqiq kredit skorinqi maliyyə institutları üçün vacibdir, çünki o, rentabelliyə, risklərin idarə edilməsinə və müştəri məmnuniyyətinə birbaşa təsir göstərir. Daha dəqiq və səmərəli skorinq modelləri hazırlayaraq, biz kredit proseslərimizi sadələşdirə, defolt dərəcələrini azalda və az riskli borcalanlara daha rəqabətli faiz dərəcələri təklif edə bilmişik.

Kredit müraciətlərimizin əhəmiyyətli bir hissəsi üçün qərar qəbuletmə prosesinin avtomatlaşdırılması bizim orta kredit buraxılış vaxtımızı azaldıb və bu bizə öz müştərilərimizə daha sürətli və məhsuldar şəkildə xidmət etməyə imkan verib. Üstəlik, fərdi borcalanın risk profilləri ilə faiz dərəcələrini daha yaxşı uyğunlaşdıraraq, biz yüksək riskli borcalanlara kkreditləşməni azaldaraq, aşağı riskli müştərilərə daha aşağı dərəcələr təklif edə bildik, bu isə krediti daha əlçatan və sərfəli etdi.

- Kredit skorinqi üzrə işinizlə yanaşı, Gözlənilən Kredit Zərəri (GKZ) modelləşdirilməsi sahəsinə də əhəmiyyətli töhfələr verdiyinizi başa düşürəm. Bunun haqqında bizə daha çox məlumat verə bilərsinizmi?

- Bəli, üzərində işlədiyim başqa bir layihə inkişaf etmiş Gözlənilən Kredit Zərəri (GKZ) metodologiyasının hazırlanması və tətbiqi idi. Bu yanaşma, Azərbaycanda yeni bir tətbiq idi və o, bankın GKZ-ni hesablamaq üsulunu çox təkmilləşdirmiş və sənaye üçün yeni bir standart təyin etmişdir.

Bu model borcalanların ödəməmə vaxtını modelləşdirmək üçün güclü bir çərçivə təklif edir. Həm zamandan asılı və zamandan asılı olmayan risk faktorlarını əhatə etməklə, bu yanaşma kredit riskinin kredit müddəti ərzində daha dinamik və dəqiq qiymətləndirilməsinə imkan verir. Bu metodologiyanın tətbiqi bankın kredit riskini dəqiq qiymətləndirmək və idarə etmək bacarığını əhəmiyyətli dərəcədə artırdı.

- Azərbaycanda kredit riskinin idarə olunması sahəsindəki töhfəniz həqiqətən diqqətçəkicidir. Süni intellektin və maşın təliminin bu sahədəki rolunun necə inkişaf edəcəyini bildirin və gələcəkdə biz hansı maraqlı inkişafları gözləyə bilərik?

- Süni intellekt və maşın təlimi kredit riskinin idarə olunması sahəsini köklü surətdə dəyişdirir. Məlumat daha çox əhatəli olduqca və hesablama gücü artdıqca, biz daha dəqiq risk qiymətləndirmə modelləri hazırlamaq imkanına sahib oluruq. Bu texnologiyalar bizə borcalan məlumatlarında adi statistik üsulların qaçırıb buraxa biləcəyi mürəkkəb əlaqələri müəyyən etməyə imkan verir.

İşlədiyim qurumda biz artıq kredit reytinqimizi daha da inkişaf etdirmək üçün dərin öyrənmə modellərinin və alternativ məlumat mənbələrinin potensialını araşdırırıq. Maraqlı bir tədqiqat sahəsi real vaxtda dəyişən bazar şərtlərinə və borcalan davranışına uyğunlaşa bilən dinamik hesablama modellərinin hazırlanmasıdır.

Nəticə etibarilə, süni intellekt və maşın təliminin kredit riskinin idarə olunmasına inteqrasiyası maliyyə institutlarına daha məlumatlı, məlumatlara əsaslanan qərarlar qəbul etməyə imkan verərək həm banklara, həm də istehlakçılara fayda gətirəcəkdir. Modellərimizi daim təkmilləşdirmək və yenilikçi texnologiyaları qəbul etməklə daha inkluziv, səmərəli və davamlı bir kreditləşdirmə ekosistemini qurmuş oluruq.

- Bu çox maraqlıdır. Bununla bağlı, siz böyük dil modellərinin (LLM) maliyyə və risk idarəçiliyi sahəsində rolu ilə bağlı fikirlərinizi bölüşə bilərsinizmi?

- GPT-4 və onun varisləri kimi böyük dil modelləri (LLM) maliyyə və risk idarəçiliyinin müxtəlif sahələrində inqilab yarada bilər. Bu inkişaf etmiş AI modelləri avtomatlaşdırılmış hesabat yaratma və sənəd xülasəsindən tutmuş chatbotlar və virtual assistentlərə qədər geniş tətbiq sahələrinə imkan verərək, insanabənzər mətnləri emal edə və yarada bilir.

Kredit riskinin idarə olunması kontekstində, LLM-lər kredit hesabatlarının təhlili, kredit sənədlərinin işlənməsi və müştəri ünsiyyəti kimi vəzifələri avtomatlaşdırmaq üçün istifadə edilə bilər. Bu modelləri çox miqdarda maliyyə məlumatları və sahəyə xas biliklər üzərində təlim etməklə, müvafiq məlumatları tez bir zamanda çıxara bilən, potensial riskləri müəyyən edən və həm kreditorlara, həm də borcalanlara fərdiləşdirilmiş tövsiyələr təqdim edən ağıllı sistemlər yarada bilərik.

Bizim komandamız daxili proseslərimizi düzgünləşdirmək və müştəri xidmətimizi artırmaq üçün LLM-lərin istifadəsini araşdırmağa başladı. Məsələn, biz kredit müraciətləri, ödəniş şərtləri və kredit balları ilə bağlı ümumi müştəri sorğularını idarə edə bilən AI-əsaslı chatbot hazırlayırıq. Bu chatbot ani, dəqiq, kontekstli cavablar verərək müştəri dəstək işçilərinin üzərindəki iş yükünü xeyli azalda və ümumi istifadəçi təcrübəsini yaxşılaşdıra bilər.

Bundan əlavə, LLM-lər kodun avtomatik yaradılması, məlumatların əvvəlcədən emalı və hiperparametr tənzimləməsi ilə digər AI və maşın təlimi modellərinin inkişafına kömək edə bilər. Bu modelin inkişaf həyat dövrünü xeyli sürətləndirə və komandamıza modelin interpretasiyası kimi daha yüksək səviyyəli tapşırıqlara diqqət yetirməyə imkan verə bilər.

İnanıram ki, LLM-lər digər AI texnologiyaları ilə birlikdə gələcəkdə maliyyə və risk idarəçiliyində getdikcə daha vacib rol oynayacaqdır. Bu modellər daha inkişaf etmiş və sahəyə uyğunlaşdıqca, maliyyə institutlarına daha sürətli, daha məlumatlı qərarlar qəbul etməyə, əməliyyat səmərəliliyini artırmağa və müştərilərinə daha fərdi xidmətlər göstərməyə imkan yaradacaqdır.

- Bu sahədə bacarıqlı bir mütəxəssis kimi, risk menecment və data analitikası ilə bağlı karyera qurmaq istəyənlərə hansı tövsiyələri verərdiniz?

- Risk menecerləri və data science ilə maraqlananlara məsləhətim davamlı öyrənməyə və bacarıqların inkişafına diqqət yetirmələri olardı. Kredit riskinin idarə edilməsi və süni intellekt sahələri daim inkişaf edir, yeni texnologiyalar, metodologiyalar və ən yaxşı təcrübələr müntəzəm olaraq ortaya çıxır. Son tendensiyalar ilə tanış olmaq və bilik bazanızı genişləndirmək üçün aktiv şəkildə fürsətlər axtarmaq vacibdir.

Tələbələrə və yeni başlayanlara Python və R kimi proqramlaşdırma dilləri, eləcə də TensorFlow və PyTorch kimi müasir AI çərçivələri sahəsində möhkəm bir baza yaratmağı tövsiyə edərdim. Bu bacarıqlar sahədə uğur qazanmaq üçün getdikcə daha vacib hala gəlir, çünki bunlar böyük məlumat dataları ilə işləməyə, inkişaf etmiş modellər yaratmağa və kompleks tapşırıqları avtomatlaşdırmağa imkan verir.

Üstəlik, LLM-lər kimi yeni yaranan texnologiyalar və onların maliyyə və risk idarəçiliyində potensial tətbiqləri barədə maraqlı və qərəzsiz qalmağı məsləhət görərdim. Bu yeni alətləri və texnikaları aktiv şəkildə araşdırmaqla, gələcək mütəxəssislər öz mövqelərini innovasiyanın ön cəbhəsində möhkəmləndirə və daha inkişaf etmiş, səmərəli və müştəriyə yönəlmiş həllərin inkişafına öz töhfələrini verə bilərlər.

Nəhayət, effektiv ünsiyyət, əməkdaşlıq və sahə təcrübəsinin əhəmiyyətini vurğulamaq istərdim. Risk menecmenti və süni intellekt texniki mütəxəssislər, biznesin maraqlı tərəfləri və tənzimləyici orqanlar arasında sıx əlaqə tələb edən fənlərarası sahələrdir. Mürəkkəb konsepsiyaları aydın və qısa bir şəkildə ifadə etmək, əsas tərəfdaşlarla möhkəm əlaqələr qurmaq və maliyyə sahəsini dərindən anlamaq uğur üçün vacib bacarıqlardır.

- Fuad, dəyərli bilik və təcrübənizi bizimlə bölüşdüyünüz üçün təşəkkür edirik. İnnovasiyaya, davamlı öyrənməyə olan həvəsiniz və kredit riskinin idarə edilməsi sahəsinə verdiyiniz əhəmiyyətli töhfələr həqiqətən təqdirəlayiqdir. Bu gün bu vacib mövzuları bizimlə müzakirə etməyə vaxt ayırdığınız üçün təşəkkür edirik.

- Fikirlərimi və təcrübəmi bölüşmək imkanı verdiyiniz üçün təşəkkür edirəm. Karyeram boyu həyəcanverici layihələr üzərində işləmək və istedadlı insanlarla əməkdaşlıq etmək şansına sahib olduğum üçün şanslıyam. Kredit risklərinin idarə edilməsi sahəsinə töhfə vermək olsam da, inanıram ki, hələ çox iş görülməlidir. Öyrənməyə, böyüməyə və bu dinamik sahənin inkişafına töhfə verməyə davam etməyi və LLM-lər kimi ortaya çıxan texnologiyaların maliyyə və risk idarəçiliyinin gələcəyini necə formalaşdıracağını gözləyirəm. Bir daha məni dəvət etdiyiniz üçün təşəkkür edirəm.