Он используется в банковской, инвестиционной и страховой отраслях.

Машинное обучение — это уже не просто модный термин. Он широко используется и стал играть неотъемлемую роль во многих частях финансовой экосистемы. Будь то одобрение кредитов, управление активами, проверка кредитных рейтингов или оценка рисков и угроз для системы, машинное обучение и искусственный интеллект (ИИ) действительно сделали жизнь намного лучше и создали большую ценность в повседневной жизни. -дневные финансовые операции и деятельность.

Здесь мы рассмотрим некоторые секторы финансовой индустрии, где использование машинного обучения наиболее распространено.

Финансовый консалтинг

Финансовая отрасль подвержена различным рискам, особенно при инвестировании. Методы искусственного интеллекта уникальны тем, что с помощью алгоритмов аналитики данных, глубокого обучения и машинного обучения могут помочь принимать более обоснованные решения об инвестициях и прогнозировать возможные риски, присущие системе. .

Одним довольно известным продуктом и новой тенденцией в настоящее время является появление Robo-Advisers. В то время как ваши традиционные советники стоят дорого и не подходят для типичного поколения миллениалов, у которых в любом случае нет большой суммы для инвестирования, эти роботы-консультанты могут стать отличным решением. Вы можете ввести данные и тип распределения активов, который вы ищете, в зависимости от ваших обстоятельств и жизненной ситуации, и на основе определенных математических вычислений и математического моделирования роботы-консультанты предоставят вам индивидуальное решение.

Робо-консультанты на базе искусственного интеллекта используют обработку исторических данных и используют алгоритмы оценки рисков для предоставления решения. Эти решения обычно варьируются от инвестиционных решений до студенческих кредитов до вашей торговой психологии и даже планирования выхода на пенсию.

Обнаружение мошенничества

Мошенничество — очень чувствительный термин для финансовой системы — банковской, инвестиционной и страховой. Мошенничество с кредитными картами приходит на ум, когда речь идет о краже и компрометации данных. Люди потеряли миллионы долларов по всему миру из-за кражи кредитных карт.

Поскольку транзакции становятся все более и более простыми, а простота транзакций становится приоритетом, банки не могут позволить себе использовать механизм обнаружения мошенничества на основе правил, и поэтому на этом этапе в борьбу вступают обнаружение мошенничества на основе ИИ и машинного обучения.

Системы машинного обучения проверяют достоверность данных и проверяют в фоновом режиме любые конкретные типы транзакций, которые могут быть необоснованными. Они также могут обнаруживать необычные покупки и автоматически отправлять клиенту запрос на подтверждение, чтобы подтвердить, действительно ли он инициировал транзакцию.

Mastercard является одним из крупнейших кейсов в этой области. Они используют решение Vocalink для проверки новых транзакций клиентов и, таким образом, могут предотвратить мошенничество на ранней стадии. Это также может помочь предотвратить отмывание денег и предоставить компании комплексное решение для анализа данных, позволяющее принимать более обоснованные решения.

Анализ настроений

Анализ тональности — это методология, которая использует и анализирует текст по предложениям и, таким образом, может различать положительное, отрицательное и нейтральное значение. В трейдинге эти настроения могут играть огромную роль с точки зрения модных словечек, названий компаний и портфелей инвесторов, будь то в новостях или в социальных сетях.

Я нахожу это действительно невероятным, когда сразу после твитов Трампа фондовые рынки могут так лихорадочно двигаться. Некоторые хедж-фонды и компании по управлению активами используют анализ настроений — этот анализ предсказывает тенденции для трейдеров и инвесторов.

Хотя это неполный список, машинное обучение и искусственный интеллект можно использовать в финансовой отрасли по-разному — будь то автоматизация страховых случаев, проверка кредитоспособности, чат-боты, распознавание изображений, управление портфелем, обслуживание клиентов. — это 3 наиболее перспективных варианта использования, упомянутых выше. Это только начало движения к цифровой революции, и это очень приветствуется в современном мире, где существует беспощадная конкуренция за долю клиентов на рынке.

Бизнес-расходы на ИИ и машинное обучение растут во всем мире, и можно наблюдать только усиление этой тенденции. Банковское дело входит в число второй по величине отрасли, внедряющей решения на основе ИИ, и планирует потратить колоссальные 5,6 млрд долларов США к 2022 году на оптимизацию своих операций.

На этом пути возникнут проблемы с точки зрения того, как эти банки будут внедрять эти технологии, поскольку на данный момент неясны результаты с точки зрения правил защиты данных, качества данных и эффективности этих данных для конечного использования.

Это интересный и увлекательный сектор, в котором будет работать все больше и больше людей, способных адаптироваться и изучать эти новые и перспективные технологии.