【智能】机器学习强化Fintech

笔者邀请您,先思考:

1 FinTech有什么特点?

2 AI和ML对FinTech有什么影响?可以帮助解决什么问题?

机器学习现在不仅是流行语。 它已经改变了人类工业的工作方式,而FinTech不是局外人。

金融中介使用的数据量正在突飞猛进地增长。

如今,广泛应用于银行业务和金融业务的大数据分析技术几乎不会让任何人充分意识到这个问题。

越来越多的玩家开始寻求更多的创新技术来解决与数据处理和分析相关的问题

因此,过去成功应用于计算机科学等领域的人工智能(AI)和机器学习(ML)已成为Fintech的新趋势。

人工智能是一种科学方法,意味着机器通过模仿人类的认知活动执行复杂的任务。

它将人类思维的这些功能建模为“学习”,“解决问题”和“决策”。

根据维基百科,机器学习是一系列AI方法,旨在通过自学来解决许多类似的任务。

ML方法包括多种统计工具,如大数据分析,神经网络,专家系统,集群化等。

这些手段的多样性有助于更快更有效地处理数据。

尽管机器学习需要巨大的计算能力和开箱即用的专家,但它对金融业的影响令人印象深刻。

人工智能和机器学习在金融领域

值得一提的是,银行和金融中只有一些自动化业务流程以AI和ML为核心。

尽管自动化是金融中介活动的必要组成部分,但它很少能够应付复杂的任务。

相反,深度学习就是这样做的。

它究竟如何工作?

学习能力建立在能够从正在研究的数据量中导出信息和构建模式的算法系统上。

预计金融机构日常工作中使用的复杂算法将大大简化其操作。

其中包括财务监控,客户支持,风险管理和决策。

可以想像,智能机器替代之前提到的大部分工作人员和其他业务流程的时间即将到来。

为什么机器学习对于越来越多的金融机构如此诱人?

让我们来看看

欺诈活动预防

KYC和AML是任何金融操作的组成部分。

这些缩写代表了了解您的客户和反洗钱。

这些政策的重点是禁止可疑行动和防止犯罪活动。据联合反对保险欺诈报告显示,由于保险市场的欺诈活动,保险公司每年损失800亿美元。

机器学习的解决方案旨在建立基于交易历史分析以识别可疑操作的模型。

而且,机器学习技术被广泛用于生物识别客户认证。

由于安全预防措施在金融领域一直具有最大的价值,因此这种认证方法的开发变得更加重要。

FinTech创业公司有很多实例,都是通过已授权的面部识别技术来实现流行的Apple Face ID技术的专有技术。

MasterCard使用面部识别进行支付程序,VixVerify使用面部识别功能开设新的当前帐户。

例如,PayPal将进一步推进并精心制作可融入人体的有机硅芯片。

这不是一个很快就会成为平常事情的完整列表。金融科技继续眩晕。

Apple Face ID

Mastercard Selfie Pay

投资收益预测

“我会从这项投资中受益还是失败?”是让投资者在晚上保持清醒的问题。

当然,人们很难100%确定他们的未来是什么。

幸运的是,机器学习算法将成为这笔交易中不可或缺的助手和真正的算命先生。

已建立的金融机构和全新的FinTech初创公司最近开始创建他们的程序和算法包,用于基于不同编程语言(例如Python和C ++)的算法交易。

机器学习提供了强大的工具来调查市场的模式。

每个计算任务可以借助于特定的算法来执行,例如,线性回归,决策树,聚类分析等。

这些方法的实施使交易者能够确定其策略的最可能的结果,进行交易预测并选择行为模式。

Binatix是使用深度学习技术的第一批交易公司之一。

该公司采用基于人工智能的方法来发现投资机会,没有它们,它仍然是一个随机的游戏。

Binatix.com

高级数字助手

在金融服务中使用机器学习的另一个无可置疑的优势是智能个人顾问和聊天机器人的发明。

客户始终认真对待,并且态度良好。

新一代数字助手让银行能够显着提升客户的满意度和忠诚度。

金融公司聘请精通技术的专家开发机器人助理,根据客户的消费习惯提供建议并做出推荐。

聊天机器人的更多使用可以帮助客户获得更快的帮助,而不是等待人们洞察情况。

这个世界已经被苹果的Siri或谷歌助理等个人秘书所淹没。

FinTech公司也正在创造不会让位于流行玩具的数字助手。

在某些情况下,很难了解您的服务对象是按着说明的真实人还是聊天机器人。

人工智能和机器学习在银行业的潜力

基于人工智能的技术使计算机能够更有效地处理新信息并与现有数据进行比较,更准确地检查市场趋势并做出更可靠的预测。

它使金融机构能够做出明智的决定。

难怪,这个机会继续吸引越来越多的大型银行进入金融科技行业。

让我们来看看机器学习的应用对银行的好处。

信用风险管理

对大多数银行来说,评估和预测债务人的信用是相当头疼的事情。

机器学习被认为是这个棘手业务的有效解决方案。

许多债务贷款公司长期以来一直使用ML算法成功地确定借款人的评级。

其中包括小企业投资平台Kabbage,专注于小额贷款的LendUp,以及金融科技市场的强势企业Lending Club。

与传统的评估客户信用的方式不同,机器学习可以更深入更好地分析客户的活动。

ML算法有助于分析客户状态中可能发生的变化,并对其贷款能力进行动态评估。

以这种方式的风险管理人员可以识别借款人的欺诈意图,以保护他们的公司免受不利情况的影响。

高品质的客户服务

银行客户乖乖排队的时代已经过去。

今天,每个人都希望在正确的地点和正确的时间提供顶级的服务。

AI和ML技术对语言处理,语音识别和与客户的虚拟交互作出了重大贡献。

因此,从客户收到的大部分基本查询都可以通过聊天机器人来回答,而严重的请求仍然需要由真实的人来解决。

它有助于降低总体支出并提高客户支持的质量。

一些大型银行已经开始测试他们的机器人助手与客户互动的能力,谁知道,他们可能会在未来几年完全取代人力资源经理。

定制客户营销

机器学习的这一优势对你来说似乎并不明显。 但是,深度学习确实是满足营销目标的理想。

我们已经提到,算法在预测和营销预测方面非常有用。

通过分析银行客户以前对营销活动的反应,他们对银行产品的兴趣和金融应用机构的使用可以创建定制的营销策略并提高其销售额。

得益于高性能算法,银行现在能够对来自社交网络和其他网络资源的数据进行即时分析,并将其转换为对实际营销目标有用的信息。

所以,我们可以肯定地说,AI和ML在银行营销方面将成为下一个热门趋势,并将整个行业颠倒过来。

网络安全

网络攻击是任何在线业务的祸害,FinTech创业公司也不例外。

无论您的财务顾问如何安全可靠,始终存在发生安全漏洞的风险。

机器学习检测和跟踪可疑活动的能力对于降低网络攻击的可能性至关重要。

与更先进的工具相比,用于安全维护的非AI工具看起来效率较低。

复杂的安全系统价格昂贵,并不容易建立,这就是为什么大多数银行仍然犹豫改变它们。

摆脱这种情况的可能出路可能是部分重建现有系统或将AI和ML的某些要素纳入其中。

金融科技与机器学习:总结

世界上没有什么是完美的,甚至机器学习也有其局限性。

自动化系统由人类控制,失去控制是相当危险的。

社交账户和虚假消息的持续大量攻击加剧了常常导致不可逆转后果的情况。

持续的安全支持需要大量的人力资源和强大的技术设施,这就是为什么一些金融机构无视它。

因此,每天都会有数TB的个人信息被盗取。

即使chatbots往往行为不端(这种情况经常发生),并导致客户疯狂,因此需要人工协助。

总而言之,通过为数据分析和决策提供可行的解决方案,金融机构的金融应用有助于金融业的积极变革。

通过整合深度学习的要素,可以解决FinTech中的大量任务。

银行和金融领域的机器学习先进技术将引领行业与客户建立更好的关系,降低运营成本和提高利润。

然而,这个行业仍然远离非人类生物的统治。

你是否渴望就这个热门话题进行辩论?在评论主题中分享你的想法,让我们谈一谈。

原文链接: https://justcoded.com/blog/machine-learning-to-enhance-fintech/ 作者:Alex Prokopenko

版权声明:作者保留权利,严禁修改,转载请注明原文链接。

原文发布于微信公众号 - 数据科学与人工智能(DS_AI_shujuren)

原文发表时间:2018-06-01

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