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机器学习如何改变金融服务的面貌

格兰妮·麦克基弗

(AI) has become integrated into our everyday lives. 人工智能 (AI) 已融入我们的日常生活。 what we see in our social media newsfeeds, activates facial recognition (to unlock our smartphones), and even suggests music for us to listen to. 它增强 了我们在社交媒体新闻源中看到的内容,激活了面部识别(以解锁智能手机),甚至还建议音乐供我们收听。 achine learning, a subset of AI, is progressively integrating into our everyday and changing how we live and make decisions. 机器学习是AI的一个子集,它正在逐步融入我们的日常生活,并改变了我们的生活和决策方式。

金融学中的机器学习

业务一直在变化,但是当今技术的进步加快了变化的步伐。 机器学习分析历史数据和行为以预测模式并做出决策。 事实证明,它具有为客户量身定制产品和服务的能力,在零售领域非常成功。 毫不奇怪,零售银行业务和机器学习也是完美的结合。 借助机器学习,欺诈检测和信用评分等功能现已实现自动化。 银行还利用机器学习和预测分析为客户提供更加个性化的用户体验,推荐新产品以及为聊天机器人设置动画,以帮助进行诸如帐户检查和支付账单之类的日常交易。

机器学习也正在扰乱保险业。 随着越来越多的互联设备提供对客户行为的更深刻洞察,使保险公司能够设置保费并根据数据做出支出决策。 保险科技公司正在通过利用新技术为客户开发增强型解决方案来进行调整。 麦肯锡认为,变革的潜力是巨大的,“ 保险业正处于由技术驱动的剧烈变化的边缘 。”

金融交易

很少有行业比金融服务行业拥有更多的历史和结构化数据,这使其成为机器学习技术的理想竞争场所。 as early as the 1980s . 投资银行 最早是 AI技术的先驱, 早在1980年代就开始 使用机器学习如今,交易员和基金经理依靠AI驱动的市场分析来制定投资决策,这为金融科技公司开发用于金融交易的新数字解决方案铺平了道路。 innovations available on the market today. 人工智能驱动的解决方案(例如基于模式匹配的股票排名和用于制定投资策略的深度学习)只是 当今市场上可用的 一些 创新

尽管有这些技术上的进步,但是机器学习代替人类交互进行金融交易的概念并不是一件容易的事。 equity trading , recent poor performance has exposed weaknesses in the pattern matching model on which investing strategies are based and demonstrates that, no matter how fancy the math, computers are still no replacement for the human mind when it comes to capturing the nuances of financial markets. 尽管指数和定量投资占全部 股权交易的 一半以上 ,但近期的糟糕表现暴露了投资策略所基于的模式匹配模型的弱点,并表明,无论数学多么花哨,计算机仍无法替代人类。在捕捉金融市场的细微差别时要牢记。 至少还没有。

数据分析的安全性和合规性

管理大量数据使合规性和安全性成为金融组织面临的最大挑战两个。 它不足以保护您的网络边界免受攻击,因为数据呈指数增长,并且对数据的合法访问增加,增加了内部破坏的可能性。 此外,银行正在混合和多云环境中存储大量数据,这为网络犯罪分子提供了更多获取有价值资产的机会。 简而言之,为业务发展带来新机遇的相同数据会增加金融公司的安全风险。

使用机器学习的数据分析在帮助公司克服这些挑战方面发生了变革,因为它可以发现异常的用户行为以检测可疑活动,并最大程度地减少欺诈,洗钱或违规的风险。 同样,数据分析技术可以应用于合规性活动,例如数据库审核流程,从而减少了人工干预的需要,从而减轻了合规管理人员的负担。

展望未来

随着金融服务行业继续利用机器学习和预测分析,这些公司生成和存储的数据量正在激增。 保护数据,其他敏感资产和业务运营只会变得更具挑战性。 公司将不得不采用可以减轻其安全性和合规风险的新安全技术。

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