机器学习(金融)

机器学习算法用于检测欺诈,自动化交易活动,并为投资者提供财务咨询服务

什么是机器学习(在金融)?

金融中的机器学习现在被认为是一些金融服务和应用的关键方面,包括管理资产,评估风险水平,计算信用评分,甚至批准贷款。机器学习是数据科学的一个子集,它提供了无需编程就能从经验中学习和改进的能力。

机器学习在金融中的应用

作为人工智能的一种应用,机器学习专注于开发能够访问数据池的系统,系统会自动调整其参数以改善体验。计算机系统在后台运行操作,并根据训练方式自动生成结果。

当向系统输入大量数据时,机器学习在得出见解和做出预测方面往往更准确。例如,金融服务行业往往会遇到与日常交易、账单、支付、供应商和客户相关的大量数据,这些数据非常适合机器学习。

如今,许多著名fintech金融服务公司正在将机器学习融入到他们的业务中,从而使流程更加精简,风险更低,投资组合更优化。

总结

  • 机器学习是人工智能的一个分支,它使用统计模型进行预测。
  • 在金融领域,机器学习算法被用于检测欺诈,自动化交易活动,并为投资者提供财务咨询服务。
  • 机器学习可以在短时间内分析数百万个数据集,从而无需明确编程就能改善结果。

机器学习如何应用于金融领域

机器学习和其他原理有几种方法人工智能(AI)都在金融业工作。机器学习在金融领域的一些应用包括:

算法交易

算法交易指的是使用算法来做出更好的交易决策。通常,交易员建立数学模型,实时监控商业新闻和交易活动,以检测任何可能导致证券价格上涨或下跌的因素。该模型对各种参数(如时间、价格、数量和其他因素)都有预先设定的指令,以便在交易者不主动参与的情况下进行交易。

与人类交易员不同,算法交易可以同时分析大量数据,每天进行数千笔交易。机器学习可以快速做出交易决定,这让人类交易员比市场平均水平更有优势。

此外,算法交易不会根据情绪做出交易决策,这是人类交易员的一个常见限制,他们的判断可能会受到情绪或个人愿望的影响。这种交易方法主要被对冲基金经理和金融机构用于自动化交易活动。

欺诈检测和预防

欺诈是银行机构和金融服务公司的一个主要问题,每年造成数十亿美元的损失。通常,金融公司将大量数据存储在网上,这增加了风险安全漏洞。随着技术的不断进步,金融行业的欺诈现在被认为是对有价值的数据的高度威胁。

过去的欺诈检测系统是根据一套规则设计的,而现代的欺诈者可以很容易地绕过这些规则。因此,今天大多数公司利用机器学习来标记和打击欺诈金融交易。机器学习通过扫描大型数据集来检测独特的活动或异常,并标记它们以供安全团队进一步调查。

它通过将交易与其他数据点(如客户的帐户历史、IP地址、位置等)进行比较来确定标记的交易是否与帐户持有人的行为并行。然后,根据交易的性质,系统可以自动拒绝取款或购买,直到人类做出决定。

项目组合管理(Robo-advisors)

机器人顾问是使用机器学习构建的在线应用程序,它们为投资者提供自动化的财务建议。这些应用程序使用算法根据投资者的目标和他们的投资组合建立一个金融投资组合风险承受能力

机器人顾问对账户的最低要求很低,而且通常比人类投资组合经理便宜。在使用机器人顾问时,投资者需要在系统中输入他们的投资或储蓄目标,系统将自动确定收益最高的最佳投资机会。

例如,一个30岁的投资者,退休时的储蓄目标是50万美元,他可以在应用程序中输入这些目标。然后,应用程序将投资分散到不同的金融工具和资产类别(如股票、债券、房地产等),以实现投资者的长期目标。该应用程序根据实时市场趋势优化投资者的目标,以找到最佳的分散投资策略。

贷款承保

在银行和保险行业,公司可以访问数以百万计的消费者数据,利用这些数据可以训练机器学习,以简化承保过程。机器学习算法可以在承销和信用评分方面快速做出决定,为公司节省人力所使用的时间和财务资源。

数据科学家可以训练算法如何分析数以百万计的消费者数据,以匹配数据记录,寻找独特的例外,并决定消费者是否有资格获得贷款或保险。

例如,算法可以训练如何分析消费者数据,如年龄、收入、职业和消费者的信用行为——违约历史、是否偿还贷款、止赎历史等——这样它就可以检测出可能决定消费者是否有资格申请贷款或保险单的任何结果。

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