AI时代的金融行业:机器学习的应用

大家好,我是Lucy@FinTech 社区。

由于金融行业每分钟都需要处理大量的数据,机器学习已被证明有益于提升金融领域的服务和操作。很难再想象金融界没有使用机器学习。很多金融机构正在利用人工智能技术(包括机器学习)为他们的日常操作提升效率。下面是一些机器学习在现代金融领域的应用。

 

1. 投资组合管理和优化

 

为了更有效的管理客户们的投资组合,许多金融机构都已经在使用智能投顾(机器人顾问)。与它的名字相反,它不使用机器人来执行其服务。相反,它是作为一个在线应用程序为管理客户的投资组合提供指导。相较于费用高昂的人工投资顾问来说,使用成本更低的智能投顾和基于机器学习的投资组合管理在当今变得越来越流行。


 


 

2. 欺诈防范和检测

 

银行和金融机构的欺诈行为会对所有的行业带来深远的负面影响,且恢复欺诈活动的成本将远高于欺诈活动造成的损失。而机器学习对预防和检测金融领域的欺诈行为有巨大的帮助,因为复杂的算法可以准确发现并确定欺诈模式从而阻止欺诈活动的发生。


 

3. 算法交易

 

算法交易是在没有人工干预的情况下通过算法程序进行订单管理的一种交易模式。交易员会对算法设置一系列的参数(例如交易价格,交易量,和具体的交易时间)。然后,计算机会基于前述设定的算法自动化的下单交易。它通过自动化简化了决策过程从而节省了时间。现阶段,很多机构正在开发调整更好的机器学习算法从而辅助交易决策。


 


 

4. 市场营销中的预测分析

 

市场营销是金融学的一个重要方面。它还涉及大量数据,可用于金融领域的深度学习。机器学习软件可以通过分析以前的广告宣传,网络活动,和顾客的手机应用使用率预测一个营销策略的有效性。这非常有助于创建更好的广告宣传和营销策略。


 

5. 贷款和保险承保

 

保险公司在承销融资方面也会受益于机器学习。通过使用算法,公司可以预测申请人是否有资格购买保险。他们还可以计算风险,确定保险费,通过机器学习匹配数据记录。它还适用于贷款承销。


 

6. 风险管理

 

金融机构会尽可能避免会影响他们的风险和危机,这是为什么金融风险管理广泛使用机器学习的原因。除了预测信誉,金融业也用机器学习分析预测当前的市场情况,高影响力的事件,和关键的信息。这有助于金融机构理即将到来的风险并预测金融危机发生的概率情况。


 

7. 数字助理

 

现如今虚拟助手很受欢迎,他们可以出色的完成工作。但是在金融领域,数字助理也会对市场的发展推波助澜。一些最知名数字助理包括亚马逊的Alexa,苹果的Siri,微软的Cortana。机器学习在金融工程中的应用允许数字助理分析用户的需求和行为,这样他们就可以有效地运作。他们在任何一分钟都很容易与客户进行即时连接。


 

8. 客户服务

 

出色的客户服务是一个金融机构成功的关键指标之一。当一个银行的客户服务很糟糕的时候,客户往往会抛弃他们从而寻找更好的服务机构。机器学习在客户服务领域当中也有具体的应用。普通的聊天机器人的信息量有限,不能有效地解决客户的问题。然而,机器学习能够让聊天机器人基于客户的行为学习和解决客户查询的问题。


 

9. 文本分析

 

深度学习彻底革新了金融机构在法律方面的工作方式。曾经需要数千小时的人工工作,现在通过机器学习都可以在几秒钟内完成。美国摩根大通银行 (J.P. Morgan Chase) 曾经投资智能合同系统 (COiN)用于文本分析,使它可以在仅仅几秒钟之内翻译分析很多文档,从而为他们的律师大幅地减轻了工作负担。


 

10. 交易失败分析

 

交易结算是一个转移支付货币和股票证券的过程。这个过程是完全电子化的。然而,交易失败的发生仍然需要人工手动去解决。为了避免交易失败,机器学习同样可以被广泛的使用。机器学习可以在几秒内确定交易失败的具体原因,提供解决方案,并预测未来的交易失败情况,不再需要花费更多的时间去等待人工查明交易失败的问题。


 


 

11.  机器学习在金融业的未来是什么?

 

虽然现今的机器学习的应用正在改变着银行业既定的发展方式,但机器学习在这个领域的提升和改进仍然是可能的。这里列举一些机器学习可以为未来的一些应用和创新做出贡献的地方。

更强大的金融系统网络安全将成为可能。未来将使用更强的安全特征方法,这包括面部识别、生物识别技术、或者语音识别,而不是使用过去在网上银行的用户名和密码。

智能投顾同样很有可能在未来被提升和改进。他们将能够比以前更好的分析客户的目标,消费趋势,以及储蓄趋势。从而,可以提供更准确的推荐和更精致的服务。