Napjaink gyorsan változó gazdasági környezetében a központi bankok szerepe a pénzügyi rendszer stabilitásának felügyelete miatt kiemelten fontos. Az MNB átfogóan elemzi a hazai pénzügyi szereplők tevékenységét, kockázatokat tár fel, jogszabályalkotásban vesz részt, felelőssége és felvigyázói feladatai vannak a pénzforgalom működését illetően. Ehhez nemcsak szimplán adatokra, hanem rendkívül jó minőségű adatokra van szükség: a hitelek esetében például a granulált adatokat tartalmazó adatbázis megléte kulcsfontosságú. 

Magyarországon a Hitelregiszter (HITREG) egy adatszolgáltatás, melyben a hitelintézetek havonta egyed szinten kötelesek beküldeni a vonatkozási időszakban kihelyezett és megszűnő hiteleiket egy 22 táblát és közel 500 dimenziót tartalmazó szerkezetben. 

Hogyan lehet javítani az adatok minőségét a mesterséges intelligencia segítségével? Berndt Mihály kollégánk ebben a kiváló szakmai cikkben foglalja össze a projektet, melynek során a HITREG-ben gépi tanulás által korábban nem ismert anomáliákat detektáltunk az adatminőség növelése és az elemzők munkájának segítése érdekében: ⬇ Adatminőség-javítás MI alapon