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【FinTech】Fintech机器学习,所有你必须知道的

笔者邀请您,先思考:

1 FinTech如何与机器学习融合?

金融世界处理统计数据和定量数字,使其成为机器学习(ML)的完美领域。 这种工程科学已经应用于医疗,旅游,媒体和零售等不同领域。

与此同时,金融服务也从部署“思维”计算机系统中受益。 因此,金融机构实现了快速,可靠和准确的解决方案,以应对与数据分析,处理和解释相关的无限范围的任务。

金钱世界需要快速而有时立即采取行动。 因此,速度对于一家公司成为金融科技市场的主要参与者至关重要。 机器学习算法可以加速数据处理并为管理大量数据提供解决方案。

在金融领域使用人工智能的另一个好处是它没有偏见。 你会发现一台计算机有不好意图时,这意味着你可以信任用来交易证券的机器学习算法并关闭数百万笔交易。

机器学习在金融领域的应用

机器学习的一些常见应用包括语音识别,电子邮件垃圾邮件过滤,文本处理,搜索请求分析等。在fintech中,机器学习算法用于聊天机器人,搜索引擎,分析工具和多功能移动银行应用程序。 事实上,金融生态系统是AI实施的完美领域。 使用机器学习的公司数量持续增长,因为机器学习不是一种趋势,而是一种强大的优化解决方案。 以下应用案例是本声明的证明。

数字顾问

所谓的robo顾问执行财务专家的职能,向顾客提供建议 - 只需要没有任何人为干预。 该术语用于定义根据用户风险和用途调整金融投资组合或投资计划的算法。

根据FINRA,这些算法包含了几项活动:资产分配,客户分析,资产组合调整/再平衡,交易和税收减免。机器人顾问观察到的主要好处是缺乏与投资账户管理相关的情感因素。此外,这种电子工具比传统投资咨询公司便宜,这使得它对富裕程度较低的客户更具吸引力。

今天,我们可以观察到适用于交易需求的机器学习解决方案数量的大幅增长。传统的算法系统缺乏像机器学习那样,能够根据积累的经验以适应即时的变化。有不同的算法优化策略,如深度学习,神经网络,线性回归等等,这些都将在最先进的交易工具中实现。情绪分析(下文将会描述)是算法交易中机器学习的另一个秘密武器,这是众多对冲基金高度估量的。

贸易公司可以使用数百种ML算法,并可以将它们用于特定的工作。目标的范围包括交易预测,策略参数的确定,市场行为的分析等。例如,构建决策模型需要决策树算法;回归算法可以用来解决回归问题和变量之间的形状关系。 Quants选择ML和AI系统作为用于估算投资和风险的多种用途的有用工具。

安全和欺诈检测

不幸的是,欺诈活动与金融科技公司一起发展。考虑到这一点,确保客户的数据安全性是任何金融服务提供商的基本目标。 尽管听起来似是而非,但当代移动银行应用程序和相关软件的出现引发了新的欺诈形式。 因此,基于一套固定规则和政策的传统安全系统让位于基于机器学习的欺诈检测解决方案,这些解决方案部署风险因素经验以适应新的潜在威胁。

承保

银行,保险或证券承保是基于机器学习的金融技术的最佳利基。 通常,大型承销商拥有整个部门和众多工作人员来处理潜在风险的分析和评估,以确保申请人及其资产的安全。 但是,定制算法可以处理与客户个人数据相关的大量日常任务,以及信用信誉和保险历史。

机器学习在保险行业变得越来越流行,因为公司有能力开发处理海量数据的高级算法。 不幸的是,小公司财力有限,加入这一趋势似乎仍然是一个梦想。

客户服务

自动化客户服务可能会产生负面影响,因为并非所有客户都乐意听录音并遵循语音提示。但是,用于客户服务的人工智能提供了完全不同的体验。会话界面和数字助理能够将客户指引到适当的主管或部门,以及以人为的方式回答关于特定时期的平衡状态或付款报告的罕见问题。最令人难以置信的是,不需要人工交互。 AI技术能够识别模式和行为,并了解和响应独特的请求。

情绪分析

这个术语可以解释为对信息进行彻底分析以确定情绪语气并理解某个主题背后的意见。情绪分析具有广泛的应用范围,从建立对产品/服务的社会情绪的理解到对交易和股票价格的估计进行预测。

凭借ML算法提供的功能,情感分析的质量和准确度显着提高。当然,我们并没有声称机器学习可以与所谓的人类第六感(只有人类有直觉)相比,但是这项技术提供了令人兴奋的可能性。

最常用机器学习的金融科技解决方案分类

由于金融科技被定义为金融交易技术概念的使用,其生态系统涵盖广泛的类别,包括支付,保险,投资,贷款等。以下选项是利用机器学习最有前景和投资吸引力的部分。

付款和汇款

创新支付是电子商务发展和全球化发展不可或缺的组成部分。全球范围内使用各种电子支付方式(电子钱包,支付卡,移动应用程序等)进行的数字支付和汇款数量达到数十亿。通过机器学习,支付和汇款部门可以快速安全地处理一堆交易。

例如,在线支付服务Klarna使用ML技术来构建可区分真假用户交易的防欺诈模型。新的和现有的商家也进行了分析,以尽量减少可能的风险和优化性能。

此类别的另一个代表TransferWise是一种点对点汇款服务,它利用人工智能优势进行声明式基础设施管理并防止金融犯罪。

贷款和融资

P2P借贷排除了银行或信贷公司的任何必要性,因为普通人可以在没有任何中间人的情况下进行直接贷款交易。借助在线P2P借贷服务Kabbage,您可以借助笔记本电脑或智能手机借钱。应用程序中实施的ML算法分析公开个人资料数据和其他信息以确定申请人的资格。此外,投资组合分析和信用风险模型也是基于人工智能的进步。

零售银行

电子银行业务可能是这一类别中最先进的创新应用。与此同时,银行将机器学习技术用于众多目的,包括客户体验,运营效率,预算优化,隐私保护等。

Ally是首批将机器学习视为与银行管理相关的交易以及保护其客户的基本工具的美国银行之一。同时,欺诈保护并不是ML的唯一用途。移动银行用户体验已经变得更加完善,因为该技术可以预测客户想要做什么。

全球领先的金融服务公司摩根大通应用ML技术设计了一个分析特定数据和文件的COiN平台。几秒钟的自动化任务取代了数千小时的手动分析。

保险

保险行业的特点是承保和决策过程所需的大量数据。就此而言,该行业被认为是机器学习最具吸引力的领域之一。目前,包括数字助理,保险市场分析和驾驶员表现监控在内的三项应用领先。

Liberty Mutual是美国多元化的全球保险公司,它将人工智能优势应用于开发新的损害评估应用程序。它使用移动设备相机提供对车辆损坏的实时分析。该应用程序的ML模型基于多个车辆碰撞图像来估计维修成本。

保险科技并非完全由大公司主导。许多先进的创业公司经常添加不常见的功能。例如,一家意大利虚拟保险代理商Neosurance宣称机器学习系统与IoT之间的互动能够分析和了解客户的相关信息。因此,使用智能手机进行保险刷卡就足够了。

区块链和加密货币

区块链被认为是未来几年最有前途的技术。加密货币的最初用途遍及不同行业和企业的其他应用程序。通过区块链,Fintech获得了巨大的发展潜力,并且变得更加高效。机器学习可以被认为是该技术的助推器,因为它们的融合可以确保对大量数据的快速分析。而且,如果链条受人工智能支配,安全性也会提高。

例如,当它面临用户验证缓慢的麻烦时,处理加密电子货币交易的知名服务Coinbase选择了一个新的基于ML的身份验证系统,。现在,通过该服务购买/销售Ethereum和Bitcoin等数字货币比以前更安全。

机器学习在金融服务中如何工作?

我们已经讨论了AI和ML的应用和分类,并且找到了“如何使用机器学习”这个问题的答案。但是,该技术的实际工作原理引起了人们的高度兴趣。

任何ML系统由三部分组成 - 模型,参数和学习者。 模型是最初的,这将是进一步预测的基础。 但是,为了进行计算,模型需要设置参数。 所有这些都包含在一个数学方程中以获得初始输入。 例如,在慢跑上花费一定时间会导致特定的热量减少:

  • 1小时= 1100千卡
  • 30分钟= 550千卡
  • 15分钟= 225千卡

等等

模型已设置,但实际生活中的输入可能会不同,从而触发学习部分。 ML系统中的学习者使用基于设定参数和模型的特定算法来建立预测。 它着眼于偏差并调整最初的假设:

  • 1小时= 1200千卡
  • 30分钟= 600千卡
  • 15分钟= 300千卡

等等 新的预测被形成。

机器学习包括三个分支 - 强化,监督和无监督学习。 第一个规定通过培训进行学习,而监督/无监督的选择则更为复杂。 在监督学习中,该程序根据预先设定的输入和输出使用试错法进行预测。 在无监督学习中,输出是未知的,程序的任务是在数据中查找模式。

总而言之,机器学习系统的基础算法必须找到输出和输入数据之间的关系。

人工智能对金融科技未来的影响

今天,银行,保险,众筹和其他领域清楚地看到了技术创新的效果。 接下来会发生什么? 算法交易和其他金融行业应用的未来正在趋于计算机的人性化。 数据处理正在转向更先进的水平,数字助理将成为全面的劳动力资源,传统的货币服务将逐渐淡化。 我们在机器学习金融服务的新时代的门槛上。

Railsware的机器学习经验

我们Railsware在我们的工作中使用机器学习技术的好处。目前,监督(线性和逻辑回归,支持向量机)和无监督(异常检测,k-means)学习是我们用来构建预测,进行数据分类,建议和集体过滤的基本算法。但是,我们正在研究神经网络和更复杂的应用(如图像/模式识别,时间序列预测,函数逼近和聚类)的监督学习。

我们实施机器学习算法的Railsware的fintech项目之一是Quorso,一种SaaS解决方案,通过分析他们的财务数据帮助公司提高利润。这个B2B平台充满了包括预测ML在内的创新技术。根据盈亏分析实施的推荐系统并提供建议。

结论

未来已经在我们身上,在金融领域实施机器学习也见证了这一说法。而Railsware正是以它为中心,通过开发众多金融科技解决方案为当代工业革命做出贡献。您可以并且应该跟上时代的步伐,并简化最先进的金融科技创新。

作者:Zakhar Yung

原文链接: https://railsware.com/blog/2018/05/14/fintech-machine-learning-all-you-need-to-know/

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原始发表时间:2018-06-20

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