金融领域的机器学习

机器学习是这个数字时代最受欢迎的技术之一。它是人工智能的一个子领域，它允许机器在没有太多人工干预的情况下进行学习和准确预测。它几乎被应用于各个领域，包括金融、市场营销、交易、医疗保健、银行、基础设施、教育等。每个行业都希望通过机器学习和相关技术来推动其业务发展。

由于机器学习在全球的普及，所有组织都在采用这项技术。与许多其他行业一样，金融行业在使用机器学习应用方面也看到了指数级的增长，以期为消费者和企业带来更好的成果。在本主题“金融中的机器学习”中，我们将讨论使用机器学习算法与金融行业相关的各种重要概念、机器学习在金融领域的优势、机器学习在金融领域的用例等。在开始这个主题之前，首先，我们将理解机器学习的基本介绍及其与金融领域的关系。

什么是机器学习？

机器学习是人工智能（AI）的一个子集，它允许计算机软件或算法进行学习并对未来进行准确预测。它使机器能够从过去的经验或旧数据中学习，并在此基础上进行结果预测。

机器学习类型

根据不同的学习方法，机器学习主要分为 4 种类型。它们如下：

• 监督式学习
• 无监督式学习
• 半监督学习
• 强化学习

金融业中的机器学习

在最近几年，机器学习在金融领域的应用呈指数级增长，并被认为是各种金融服务和应用的关键因素，例如信用评分计算、个人贷款、抵押贷款、客户风险分类等。

最初，只有少数金融服务提供商采用了机器学习，但在最近几年，机器学习及其应用已在金融行业的多个领域得到应用，如银行、金融科技、银行监管机构、保险业、交易等。

此外，随着大数据的发展，机器学习在金融领域的应用变得更加突出，因此领先的银行和其他金融服务公司正在部署机器学习技术来优化投资组合、简化业务流程并管理全球金融资产。

为什么在金融领域使用机器学习？

机器学习是一种帮助机器实现自动化，从而能够准确学习和预测的技术。此外，通过与大数据集成，它被用于处理金融行业中大量复杂的数据。

在金融领域，机器学习算法用于欺诈检测、洗钱活动、交易活动以及为投资者提供各种金融咨询服务。它可以在短时间内分析数百万个数据集，在无需明确编程的情况下改进结果。

以下是机器学习在金融行业中使用的一些原因：

• 通过提高生产力和改善用户体验来增加收入。
• 由于机器学习是一个自动过程，因此其运营成本非常低。
• 它提供了增强的安全性并提高了合规性。

机器学习在金融领域的用例

机器学习正在金融行业中使用，以实现业务自动化和更安全。

以下是机器学习算法在金融行业中使用的一些重要用例：

1. 金融监控
2. 流程自动化
3. 安全交易
4. 风险管理
5. 算法交易
6. 金融监管和咨询
7. 客户数据管理
8. 决策和投资预测
9. 客户服务改进
10. 客户留存计划
11. 营销

1. 金融监控

金融监控是一个监控过程，通过该过程金融分析师可以预防洗钱，增强网络安全，检测异常信号等。因此，机器学习有助于分析师为客户提供改进的金融监控服务。

2. 流程自动化

机器学习通过智能流程自动化来自动化重复性任务，从而取代了金融领域的大部分手动工作，提高了业务生产力。此外，通过自动化，组织实现了改善的客户服务体验并降低了成本。

聊天机器人、自动填写表单、员工培训游戏化等是金融领域流程自动化的几个热门示例。

3. 安全交易

由于所有银行和金融活动大多通过数字支付系统进行，因此交易欺诈的可能性也在近几年有所增加。机器学习降低了交易欺诈的风险以及虚假拒绝的数量。

4. 风险管理

金融行业是最敏感的行业之一，如果管理不当，可能会涉及许多风险情况。金融行业涉及机构或银行及其客户之间的许多现金或信贷交易。因此，存在各种被滥用的可能性。

然而，为了减少此类风险情况，机器学习通过分析大量数据源为机构提供安全性。为此，机器学习系统会经历不同的级别，并且还会分析用户的个人信息以降低风险的可能性。

我们可以通过一个贷款的例子来理解金融风险中的机器学习。向个人或组织发放贷款首先会经过一个机器学习过程，其中系统会分析用户或组织的先前数据和个人信息，从而可以防止欺诈性借款人获得贷款。

5. 算法交易

算法交易是机器学习在金融领域最好的用例之一。事实上，算法交易（AT）已成为全球金融市场的主导力量。

机器学习允许交易公司在分析交易结果并实时密切监控资金和新闻后做出决策。通过实时监控，它可以检测到股市上涨或下跌的模式。

算法交易的一些其他优势包括：

• 它提高了准确性，并降低了出错的可能性。
• 机器学习解决方案允许同时自动检查不同的市场状况。
• 它大大减少了人为错误。

6. 金融监管和咨询

机器学习还为金融领域的客户提供各种机器学习驱动的应用程序，这些应用程序可以通过提供建议和指导的优势来帮助客户。

这些应用程序中使用的机器学习算法使客户能够通过应用程序关注他们的日常开销，还可以让他们分析这些数据以找出他们的消费模式和可以省钱的领域。

此类机器学习应用程序的一个伟大例子是机器人顾问，它是该领域增长最快的应用程序之一。这些顾问充当常规顾问，专门针对资源有限且希望高效管理资金的投资者。这些基于机器学习的机器人顾问使用传统的、数据处理技术来为用户构建财务投资组合和解决方案，例如交易、投资、退休计划等。

7. 客户数据管理

对于每个银行和金融机构来说，数据是最关键的资源之一。高效的数据管理有助于企业取得成功并实现增长。

但如今，由于社交媒体活动、交易详情、移动交易和市场数据等不同来源，金融数据已变得非常庞大。因此，金融专家很难手动管理如此庞大的数据量。

为了解决这个问题，可以将不同的机器学习技术集成到金融系统中，这些系统可以管理如此庞大的数据量，并能够从中提取真正的智能。不同的 AI 和 ML 工具，如 NLP（自然语言处理）、数据挖掘等，可以帮助从数据中获得洞察，使业务更具盈利性。

8. 决策和投资预测

银行和金融机构可以借助机器学习算法分析结构化和非结构化数据。数据包括客户请求、社交媒体互动、公司内部的各种业务流程等。这种数据分析有助于发现评估风险的趋势，并帮助客户准确做出明智的决策。

9. 客户服务改进

如今，智能聊天机器人几乎在所有领域都被广泛使用，因为它们可以改善客户服务并为公司带来效益。在金融领域，借助这些聊天机器人，客户可以立即获得大多数查询的答案，包括查找月度支出、贷款资格、客户特定保险计划等等。

此外，还有各种与支付系统相关的基于机器学习的应用程序，它们可以分析客户的账户，并告知他们如何储蓄和增加资金。

各种机器学习算法帮助公司分析客户的交易行为，并可以为特定客户生成定制的优惠。我们可以通过一个例子来理解，假设一个客户正计划对某个金融计划进行投资；那么，在机器学习算法的帮助下，公司可以在分析了他现有的财务状况后，为他提供个性化的投资优惠。

10. 客户留存计划

大多数公司都会实施客户留存计划，以防止客户转向其他竞争对手。在这种情况下，机器学习也有各种应用。例如，信用卡公司使用机器学习系统来预测有流失风险的客户，并特别留住其中一些。根据用户的交易活动和过去的表现，他们可以轻松地为这些客户设计特定的优惠。

使用二进制分类模型来确定有风险的客户，然后跟随一个推荐器。

11. 市场营销

由于人工智能和机器学习模型可以根据过去/历史数据做出更好的预测，这使得它们成为营销的最佳工具。这些机器学习工具使用不同的算法，可以帮助金融公司分析移动应用程序的使用情况、网络活动、对先前广告活动的响应等，从而制定稳健的营销策略。

结论

在本主题中，我们已经了解了机器学习目前是如何被使用并造福金融行业的。机器学习在金融领域的应用价值日益增加。然而，真正的长期价值可能会出现在未来几年。由于机器学习工具在金融领域的大量应用，各种银行和金融机构正在向这项技术投资数十亿美元。通过这些投资，公司获得了多种收益，包括降低运营成本、增加收入、提升客户体验等等。