Финансы - это то, без чего не может жить ни один человек на земле. Это основная жизненная необходимость, так как каждому нужны деньги, чтобы есть, путешествовать и покупать вещи. Хотя по мере того, как технологии становятся умнее, люди тоже. Нынешний финансовый рынок уже состоит из людей и машин. Люди находят все больше и больше способов дефолта по кредитам, кражи денег с чужих счетов, создания фальшивого кредитного рейтинга и т. Д.
Сегодня машинное обучение играет неотъемлемую роль на многих этапах финансовой экосистемы. От утверждения кредитов до управления активами и оценки рисков. Тем не менее, лишь несколько технически грамотных профессионалов имеют точное представление о том, как машинное обучение находит свое место в их повседневной финансовой жизни. В настоящее время обнаружение мошенничества стало простым благодаря машинному обучению. Последние достижения в области технологий позволили финансовым учреждениям изучить возможности применения методов машинного обучения в таких областях, как обслуживание клиентов, личные финансы и управление капиталом, а также мошенничество и управление рисками.
Что такое машинное обучение?
Многие люди, вероятно, слышали о машинном обучении, но на самом деле не знают, что это такое, какие бизнес-проблемы оно может решить или какую ценность оно может добавить для их бизнеса.
Машинное обучение - это наука о разработке и применении алгоритмов, которые могут учиться на исторических данных. Он родился из аспектов распознавания образов. ML исследует исследование. И создание алгоритмов, которые могут учиться на данных и делать прогнозы на их основе. Это позволяет программам машинного обучения реагировать на различные ситуации, даже если они не запрограммированы явно.
Машинное обучение дало нам множество вариантов использования, таких как беспилотные автомобили, двигатели рекомендаций по продуктам, предиктивная аналитика, распознавание речи и многие другие. Снижение человеческих усилий - основная цель специалистов по данным, внедряющих машинное обучение. Машинное обучение сегодня настолько распространено, что вы, вероятно, используете его десятки раз в день, даже не подозревая об этом. Он хочет сократить время, которое люди тратят на чтение, понимание и анализ больших данных, до нескольких секунд.
Характеристики машинного обучения в финансах
Человеческий мозг, если его довести до крайности, может одновременно выполнять лишь несколько задач. А машины, не имеющие границ, могут сосредоточиться на нескольких тысячах задач. Вот несколько причин, по которым мы должны использовать машинное обучение в финансах:
Надежность. Когда дело доходит до работы с финансами, очень важно установить доверие к человеку. Поскольку банки, инвестиционные фирмы, фондовые рынки не совершают сделки на несколько долларов каждый день, совершенно необходимо, чтобы мы доверяли фирме или лицу, занимающемуся этим. Машины, на которых встроено ML, не подвержены коррупции и будут выполнять предоставленные запросы.
Скорость. Скорость важна для зарабатывания денег при торговле акциями на фондовом рынке. Промах всего несколько секунд приведет к миллионным потерям. Алгоритмы машинного обучения способны обеспечить точный и глубокий анализ тысяч наборов данных за доли секунды.
Безопасность: с учетом недавней атаки программы-вымогателя WannaCry становится ясно, что мы по-прежнему склонны к взлому и кражам с помощью кибербезопасности. Машинное обучение помогает решить эту проблему, распределяя данные по трем категориям. Затем строит модели, которые являются важным шагом для прогнозирования мошенничества или аномалий в наборах данных.
Точность. Человеческая природа показывает, что выполнение одних и тех же повседневных задач приводит к снижению целенаправленности и качества работы. Более того, машины могут выполнять повторяющиеся задачи в течение бесконечного количества времени. Алгоритмы машинного обучения выполняют грязную работу по анализу данных и доводят решения до людей только тогда, когда их ввод добавляет понимание. Также они помогают находить полезные даже самые мелкие шаблоны.
Преимущества машинного обучения в финансах:
Обнаружение мошенничества:
Поставщики финансовых услуг несут большей ответственности, чем защита своих клиентов от мошенничества. Финансовое мошенничество обходится только американцам в 50 миллиардов долларов ежегодно.
Процесс обнаружения мошенничества с использованием машинного обучения начинается со сбора и сегментации данных на три разных сегмента. Затем в модель машинного обучения добавляются обучающие наборы для прогнозирования вероятности мошенничества. Эти наборы данных получены из исторических данных. Наконец, мы строим модели как важный шаг в прогнозировании мошенничества или аномалии в наборах данных. Сравнивая каждую транзакцию с историей учетной записи, алгоритмы машинного обучения могут оценить вероятность мошенничества.
Необычные действия, такие как покупки за пределами штата или снятие крупных сумм наличных, поднимают флаги, которые могут заставить систему предпринять шаги, чтобы отложить транзакцию до тех пор, пока человек не сможет принять решение. Поскольку машинное обучение по-прежнему мало и продолжает расти, через несколько лет оно значительно расширится и сможет обнаруживать сложные виды мошенничества.
Служба поддержки:
Плохое обслуживание клиентов по-прежнему остается одной из основных жалоб, независимо от отрасли. Первоначально жалобы касались медленного обслуживания клиентов, но с повсеместным использованием автоматической поддержки по телефону клиенты разочарованы тем, что не могут поговорить с человеком.
Теперь мы можем использовать чат-ботов в нескольких сферах услуг. Например, финансовые компании могут снизить нагрузку на службу поддержки клиентов, попросив бота отвечать на Часто задаваемые вопросы и другие вопросы. Кроме того, бот сможет обрабатывать миллионы запросов одновременно, и это тоже будет работать 365 дней в году. Таким образом, чат-боты - это хорошая возможность для небольших компаний сократить свои расходы и помочь в росте доходов компании.
Прогноз фондового рынка:
Каждый хочет разбогатеть, просто покупая акции. Но вы покупаете правильные акции? Те, которые на самом деле будут увеличиваться? Что ж, да, это очень сложно знать, если вы не провели тщательный технический анализ каждой акции, которую хотите купить.
Чтобы решить эту проблему, алгоритмы машинного обучения используют исторические данные о компании, такие как балансы, отчеты о прибылях и убытках и т. Д. И, наконец, анализируют их, чтобы найти значимые признаки относительно будущего компании.
Кроме того, алгоритм также может искать новости о компании. И узнайте из источников по всему миру, как рынок думает о компании. Кроме того, с обработкой естественного языка он может сканировать новостные каналы и видеотеки социальных сетей, чтобы найти больше данных о компании. Тем самым помогая людям, обладающим знаниями об акциях, безопасно накапливать богатство.
Виртуальные помощники:
Все мы нуждаемся в чьей-либо помощи для выполнения необходимых нам задач, будь то с помощью Google или человека. Машинное обучение позволило цифровым помощникам, руководителям и менеджерам выполнять свою работу с большей легкостью, чем когда-либо прежде.
Google Allo, популярная Siri от Apple, M от Facebook и Cortana от Microsoft в настоящее время представляют собой новейшие цифровые помощники. Технологии машинного обучения включают в себя несколько функций, которые могут быть полезны для разработки специального цифрового помощника, например, распознавание речи, доступ к большим данным, мощные аналитические возможности и возможность взаимодействия в социальных сетях и т. Д.
Независимо от того, решит ли финансовая компания инвестировать в разработку платформы виртуального помощника для своей собственной работы или с целью предложить платформу как часть пакета услуг для своих клиентов, окупаемость инвестиций, вероятно, будет значительной.
В заключение. Хотя машинное обучение - более новая технология, существует множество академиков и отраслевых экспертов, среди которых машинное обучение очень популярно. Можно с уверенностью сказать, что в этой области будет гораздо больше инноваций. Кроме того, внедрение машинного обучения имеет свои недостатки из-за чувствительности данных, требований к инфраструктуре, гибкости бизнес-моделей и т. Д. Но преимущества перевешивают недостатки и помогают решить множество проблем с помощью машинного обучения.
Финансы - это очень важный вопрос для всех стран мира, и их защита от угроз и улучшение операций поможет всем быстрее расти и процветать. Следовательно, улучшение финансов с помощью технологий имеет решающее значение для более безопасного и надежного экономического мира.
