不良资产(NPAs)长期困扰着印度的银行和金融服务业。传统信用风险管理方法往往无法及时发现借款人的财务困境征兆。随着信贷组合规模和复杂性不断增长，自动化和预测性智能的需求变得愈发迫切。
人工智能驱动的预警系统(Early Warning Systems, EWS)正在改变银行、金融服务和保险(BFSI)行业的风险管理模式。通过自动化监控和预警机制，金融机构能够在违约发生前采取主动预防措施。
风险管理科技公司BCT Digital的首席执行官贾雅·维德亚纳坦(Jaya Vaidhyanathan)表示："相比传统系统仅能发现单一异常，人工智能模型能够将看似无关的数据点关联分析，有效识别信用风险早期信号。"
人工智能预警系统通过处理海量内外部数据，识别出人工难以发现的复杂风险模式。系统采用实时数据分析，而非仅依赖静态财务报表和历史还款记录，从而更好地适应后疫情时代客户行为的变化。
BCT Digital开发的实时监控系统(RTMS)实现了毫秒级的风险识别。该系统具备：
在一家公共部门银行的实际应用中，系统在三个月内成功识别超过8,000个可疑账户，及时预防了潜在的金融损失和合规风险。
数字银行的兴起带来新的机遇和挑战。金融机构需要解决：
为确保系统公平性，开发团队注重：
