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金融中的机器学习案例

以下是一些可以在金融领域使用机器学习算法的用例

金融中的机器学习案例
  • 财务监控

机器学习算法可用于显着增强网络安全性。数据科学家一直在研究培训系统,以检测诸如洗钱技术之类的标志,而这可以通过财务监控来防止。未来,机器学习技术将为最先进的网络安全网络提供支持的可能性很高。

  • 作出投资预测

这事实上 机器使学习技术为先进的市场洞察力 使基金经理,以确定具体的市场变化早得多相比传统的投资模式为。

随着美国银行,摩根大通和摩根士丹利等著名公司  对机器学习技术进行大量投资以开发自动化投资顾问,投资银行业的颠覆非常明显。

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  • 过程自动化

借助机器学习的解决方案,金融公司可以通过智能流程自动化自动执行重复性任务,从而完全替代手动工作,  从而提高业务生产率。聊天机器人,文书工作自动化和员工培训游戏化是使用机器学习进行财务流程自动化的一些示例。这使金融公司能够改善其客户体验,降低成本并扩大服务范围。

此外,机器学习技术可以轻松访问数据,解释行为,遵循和识别模式。这很容易用于客户支持系统,该系统的工作方式类似于真实的人类,可以解决所有客户的独特查询。

例如,富国银行(  Wells Fargo) 通过Facebook Messenger使用ML驱动的聊天机器人,以与其用户进行有效通信。聊天机器人可帮助客户获取所需的有关其帐户和密码的所有信息。

  • 安全交易

机器学习算法通过分析易于被人们忽略的数百万个数据点,在检测交易欺诈方面非常出色。此外,ML还减少了错误拒绝的数量,并有助于提高实时批准的准确性。这些模型通常建立在客户在互联网上的行为和交易历史记录上。

除以高准确度发现欺诈行为外,机器学习支持的技术还可以识别可疑帐户行为并实时防止欺诈,而不是在犯罪发生后立即将其检测出来。

根据一项研究,几乎每1美元的欺诈损失,金融机构承担的 追回费用接近2.92美元。

机器学习最成功的应用之一是信用卡欺诈检测。银行通常配备有监控系统,该系统已根据历史支付数据进行了培训。算法训练,验证和回测基于大量的信用卡交易数据集。基于ML的分类算法可以轻松地将事件标记为 欺诈 与 非欺诈 ,以实时停止欺诈性交易。

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  • 风险管理

使用机器学习技术,银行和金融机构可以通过分析大量数据源来显着降低风险水平。与通常只限于信用评分等基本信息的传统方法不同,机器学习可以分析大量个人信息以降低其风险。

机器学习技术收集的各种见解还为银行和金融服务组织提供了可操作的情报,以帮助他们做出后续决策。例如,机器学习程序可以利用不同的数据源为客户申请贷款并为其分配风险评分。机器学习算法可以轻松地预测有违约风险的客户,以帮助公司重新考虑或调整每个客户的条款。

  • 算法交易

交易中的机器学习是金融行业有效用例的另一个出色示例。实际上,算法交易(AT)已成为全球金融市场的主导力量。

基于机器学习的解决方案和模型使贸易公司可以通过实时密切监视交易结果和新闻来做出更好的交易决策,以检测可能导致股价上涨或下跌的模式。

机器学习算法还可以同时分析数百个数据源,从而使交易者具有超过市场平均水平的明显优势。算法交易的其他一些好处包括–

  1. 提高准确性并减少出错的机会
  2. AT允许以最佳价格执行交易
  3. 人为错误很可能会大大减少
  4. 能够自动并同时检查多个市场状况
金融中的机器学习案例
  • 财务咨询

机器学习支持各种预算管理应用程序,可以为客户提供高度专业化和针对性的财务建议和指导。机器学习算法不仅允许客户使用这些应用每天跟踪他们的支出,而且还可以帮助他们分析这些数据以识别他们的支出模式,然后确定他们可以节省的领域。

在这种情况下,其他迅速出现的趋势之一是机器人顾问。他们像常规顾问一样,专门针对希望管理其资金的,资源有限的投资者(个人和中小型企业)。这些基于ML的机器人顾问可以应用传统的数据处理技术为其用户创建金融投资组合和解决方案,例如交易,投资,退休计划等。

  • 客户数据管理

对于银行和金融机构而言,数据是最关键的资源,使高效的数据管理成为业务增长和成功的关键。

从移动通信,社交媒体活动到交易明细以及市场数据的大量财务数据和结构上的多样性,即使对于财务专家手动处理,也构成了巨大的挑战。

集成机器学习技术来管理如此大量的数据既可以带来流程效率,又可以带来从数据中提取真实智能的好处。数据分析,数据挖掘和自然语言处理等AI和ML工具有助于从数据中获取有价值的见解,从而提高业务获利能力。

一个很好的例子就是机器学习算法,该算法用于从客户的财务数据中分析市场发展和特定财务趋势的影响。

  • 决策

银行和金融机构可以使用机器学习算法来分析结构化和非结构化数据。例如,客户请求,社交媒体互动以及公司内部的各种业务流程,并发现趋势(有用的和潜在的危险)以评估风险并帮助客户准确地做出明智的决策。

  • 客户服务水平提高

使用智能聊天机器人,客户可以在查找每月支出,贷款资格,负担得起的保险计划等方面解决所有查询。

此外,还有几种基于机器学习的应用程序,当它们连接到支付系统时,它们可以分析帐户并让客户节省并增加他们的钱。复杂的ML算法可用于分析用户行为并开发自定义报价。例如,在ML算法分析了他/她的现有财务状况之后,希望投资财务计划的客户可以从个性化的投资报价中受益。

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  • 客户保留计划

信用卡公司可以使用机器学习技术来预测 有风险的 客户,并特别保留其中的选定客户。根据用户的人口统计数据和交易活动,他们可以轻松地预测用户的行为并专门为这些客户设计优惠。

这里的应用程序包括一个预测性的二进制分类模型,以找出有风险的客户,然后利用推荐器模型来确定最适合的卡产品,以帮助保留这些客户。

  • 营销的能力

AI和机器学习模型,使基于过去的行为准确的预测使他们成为伟大的营销工具。通过分析移动应用的使用情况,网络活动以及对先前广告活动的响应,机器学习算法可以帮助为金融公司创建可靠的营销策略。

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