Машинное обучение в финансах: настоящее и будущее приложений ИИ
Гостевой блог Dan Faggella, основателя TechEmergence
Машинное обучение имело плодотворные применения в финансах задолго до появления мобильных банковских приложений, опытных чат-ботов или поисковых систем. Учитывая большие объемы, точные исторические записи и количественный характер финансового мира, немногие отрасли лучше подходят для искусственного интеллекта.
Случаев использования машинного обучения в финансах больше, чем когда-либо прежде, и эта тенденция поддерживается более доступными вычислительными мощностями и более доступными инструментами машинного обучения (такими как Tensorflow от Google).
Сегодня машинное обучение стало играть неотъемлемую роль на многих этапах финансовой экосистемы, от утверждения кредитов до управления активами и оценки рисков. Тем не менее, немногие технически подкованные профессионалы имеют точное представление о том, сколько способов машинного обучения находит свое применение в их повседневной финансовой жизни.
В TechEmergence основателю Dan Faggella посчастливилось поговорить с сотнями руководителей и исследователей ИИ и машинного обучения, чтобы собрать более информированную информацию о текущем использовании и приложениях.
В этом специальном гостевом посте FinTech Pulse Дэн исследует текущие и будущие применения искусственного интеллекта в финансах. Обратите внимание, что эта статья задумана как краткий обзор, а не подробный обзор всех приложений в этой области, с выделением некоторых из наиболее часто используемых и наиболее перспективных вариантов использования, а также ссылками для дополнительного исследования.
Читайте полную статью Дэна в блоге Strands FinTech Pulse.
