金融领域机器学习的 10 个最佳用例

随着我们进入新的客户体验水平，在过去几年中，对快速、高质量的金融工程、财务分析和预测的需求和价值都在增加。 在金融、银行和商业分析中使用人工智能和机器学习的明显好处很难被高估。 其优势已在实践中被众多成功案例所证实。

银行业中的机器学习应用程序使公司能够自动化耗时、平凡的流程，提供更加精简和个性化的客户体验。 它们还使您能够更高效地使用大型数据库，显着提高资产估值的质量，预测财务业绩，并解决数据财务安全的许多关键问题。

这篇文章概述了机器学习在金融科技中的作用和深度学习在银行业的用例的关键信息。 本文还重点介绍了 AI 和 ML 优化金融服务的最实际用例。

机器学习在金融中的作用

对新技术的投资，主要是在金融科技领域的人工智能，是发展和系统地提高与客户的合作质量以及在金融、数据和网络安全方面的先决条件。

Mediant Inc. 的一个专家团队引用了有趣的统计数据，这些统计数据不仅对金融科技行业未来几年的投资趋势做出了具体预测。 基于统计研究数据，人工智能技术和金融深度学习将成为未来五年的主要投资，以及统一和管理现有流程的制度工具。

ML 算法的主要功能目标是突出识别大量信息、事件、操作和序列之间的工作模式和相关性。 因此，机器学习今天已成功用于流程自动化、安全问题、客户支持优化、信贷产品、投资组合优化、个人理财和许多其他领域。

实际上，如果您是银行、保险服务或任何金融科技公司的客户，您正在处理机器学习银行用例的工作。 一些专家讽刺地称将人工智能引入金融市场是白魔法，因为它几乎是无形的，但它仍然使客户和公司的互动变得更好。

例如，乌克兰领先的商业银行 PrivatBank 已经在网络平台和移动应用程序中有效地使用聊天机器人助手实践了一项技术。 基于 AI 的聊天机器人显着优化了一般查询解析的处理时间。

全球知名公司 PayPal 在安全方面投资于深度学习，以改善其财务监控和欺诈检测。

因此，如果您正在寻找前面提到的技术，请查看 Fayrix 在开发方面的技术能力，了解我们如何提供帮助。

金融机器学习的 10 个用例

我们已经发现，讨论的主题是当今金融科技行业不可或缺的工具。 人工智能技术可以广泛用于更通用的业务功能（从检测垃圾邮件到文档分类）和金融公司更专业的需求（从股票技术分析到信用评分）。 在这里，您可以查看 Fayrix 的定制软件开发服务以了解更多信息。

接下来，我们将详细介绍一些将这项技术付诸实践的最流行的案例。 让我们一起探索机器学习在银行和金融领域的优势！

金融服务客户体验的机器学习

最高水平的客户支持是所提供金融服务质量的主要标志。 而这正是领先的金融公司争夺领导地位​​的因素。 ML 帮助组织改善客户体验、服务和优化预算。 在大多数情况下，流程自动化取代了常规的手动工作，使任务自动化，并使它们的实现更有效率。

提高金融客户服务水平的流程自动化最引人注目的例子是文书工作和呼叫中心的自动化，以及聊天机器人的使用。

美国“四大”银行之一的富国银行是一家在美国、加拿大和波多黎各提供金融、银行和保险服务的控股公司，它不断投资于改善客户支持。 它成功地使用基于 AI 的聊天机器人更有效地与用户交流，并使用帐户和代码提供支持性帮助。

客户入职

客户入职是用户作为银行或金融科技公司的客户时所经历的完整过程。 入职体验可以真正决定客户当前与组织的关系。 要可视化将 ML 应用于客户入职培训的结果，请尝试查看任何流行社交网络的界面。

起始页的设计或桌面上的应用程序快捷方式的任何微小变化、算法的任何变化以及功能创新都不仅仅是开发人员的心血来潮。 人工智能研究网络上的用户模式，并基于对数百万客户行为的分析，创造变化和改进。

德国挑战者 N26 银行的经验就是这方面的成功案例之一。 完全数字化使客户从第一天起就可以直接通过智能手机管理他们的财务生活。 它邀请客户在几分钟内通过智能手机开立账户，随时随地进行管理，实时消费和存钱。 此优惠对客户来说完全有意义。 如今，以前复杂的流程（例如入职）可以在几分钟内发生在任何地方。

欺诈检测和预防

只要交易、真实客户和集成的数量增加，安全威胁就会随之而来。 当银行和其他机构需要特殊的欺诈检测时，机器学习算法就会派上用场。

银行机构可以使用它实时监控每个账户的大量交易参数。 该算法检查历史支付数据并分析每个持卡人的行为。 这样的模型可以非常突出并非常精确地防止可疑行为。

全球支付系统 Payoneer 在全球范围内提供金融服务和在线汇款。 因此，该公司的客户数据库估计为数百万。 由于该公司是全球注册的万事达卡提供商，因此如果没有 ML 用例，交易安全性将会失败。

投资组合管理

投资组合管理是一种在线财富管理服务，它使用问题的统计点以及自动化算法来优化客户资产的表现。 客户填写他们的财务目标，例如，在特定时间段内节省一些钱。 然后，机器人顾问将当前资产分配给投资变体和机会。 投资组合管理涉及创建和监督符合投资者长期财务目标和风险承受能力的选定投资。

全球最大的投资管理公司之一贝莱德投资公司提供 Aladdin，这是一种为投资经理的需求而创建和调整的操作系统。 该公司声称，阿拉丁可以在金融科技中使用机器学习，为金融机构的投资经理提供风险分析和投资组合管理软件工具，以做出更明智的投资决策并更有效地运营。

信用风险评估与管理

信用风险是由于交易对手未能履行其合同义务或在交易期间违约风险增加而导致的经济损失。 评估信用风险的日益复杂性为金融领域的深度学习打开了大门。 这在不断增长的信用违约掉期市场中很明显，其中存在许多不确定因素——包括确定信用违约事件的可能性和估计违约发生时的成本。

风险管理中 ML 实施的另一面是安全术语。 花旗的财资和贸易解决方案集团与 Feedzai 建立了战略合作伙伴关系，Feedzai 是一家在银行和商业领域进行实时风险管理的人工智能领导者。

花旗将 Feedzai 由先进技术提供支持的交易监控平台集成到自己的专有服务和平台中，为客户提供增强的支付交易控制和风险管理。 ML 解决方案比较当前和先前交易中的所有可能数据点，以检测存在合规问题的可疑交易。

客户流失预测

客户流失预测是业务中最流行的大数据用例之一。 它在于检测可以取消常规订阅的客户。 实施这些方法的范围是巨大的——从商业邮件中的销售漏斗到为客户定制各种忠诚度计划。

任何大型电信公司或移动运营商都可以作为机器学习在预测客户流失中的实际应用示例。 此类别几乎包括所有销售订阅的企业。

视频流媒体巨头 Netflix 2019 年的总净收入超过 18.6 亿美元，而该公司的年收入达到 201.5 亿美元。 近年来，Netflix 的全球流媒体用户数量持续增长，在 2019 年第四季度达到 1.67 亿。如果您对开发移动应用程序感兴趣，请查看 Fayrix 的能力以了解更多信息。

资产评估与管理

数字资产或分布式工业资产的资产管理是已经记录了大量资产数据的应用程序，这使得通过人工智能实现自动化的时机已经成熟。

资产和财富管理公司正在探索潜在的人工智能解决方案，以改进他们的投资决策并利用他们的大量历史数据。 银行业中大约 13.5% 的 AI 供应商用于财富和资产管理解决方案。

股市预测

股市波动的预测在交易领域经常被低估，甚至被认为是伪科学的。 一些老派交易员仍然这么认为，每天都用日本烛台研究大量的股票图表。

然而，今天的企业可以根据他们现在和过去关于任何股票的信息做出估计的猜测和有根据的预测。 对过去股价走势和模式的估计猜测称为股票技术分析，用于预测股票的价格方向。 同时，最突出的技术涉及使用人工神经网络和算法。

算法及其在股票市场和交易中的应用

金融机器学习有助于解决算法交易领域中获胜的交易决策的任务。 数学模型实时监控市场信息和交易结果的最新更新。 创建了一种特殊的算法来检测可能影响股票价格在上涨或下跌过程中动态的模式。 然后，它可以使用与预测相关的事实信息，主动出售、持有或购买股票。

机器学习算法可以同时分析大量数据源和市场状况。 而且，可以理解的是，由于信息量巨大，人类交易者无法在物理上实现它。

承保和信用评分

所谓信用评分系统，是根据数值统计方法来评估一个人的信用度和信用风险。 该技术常用于移动运营商或保险公司业务中的信贷公司在实体店登记消费快贷时进行小额快速借贷。

评分是通过填写信用风险评估员制定的问卷来分配分数。 根据获得的积分结果，系统自动决定批准或拒绝发放贷款。

评分系统的数据来自各个借款人群体的贷款偿还概率，该概率来自对数千人信用历史的分析。 人们认为，特定客户的某些社会特征之间存在相关性，包括有孩子、婚姻状况、教育水平和借款人的责任心。

例如，拥有百年历史的美国最大的信用记录局之一 Equifax 成功地实施了机器学习和金融科技技术。 他们在信用评分中使用它们为企业提供信用评级和人口统计数据，并直接向消费​​者提供商业信用监控和欺诈预防服务。

金融业成功创业的例子

以下是一些利用人工智能和机器学习来帮助银行和普通用户更好地处理财务管理的优秀解决方案。

符号化

这是银行业最受欢迎的机器学习初创公司之一。 更重要的是，该解决方案是在银行和电子商务的边缘创建的，因为它的主要任务是在结账阶段识别欺诈行为。 该解决方案使用深度学习技术验证客户的身份，并根据之前的交易和用户行为模式得出支付意图的结论。

超科学

HyperScience 是银行业的人工智能和机器学习初创公司之一，旨在提高生产力、消除人为错误并简化日常任务。 该解决方案由智能文档处理技术提供支持，可将手写发票转化为准确数据。

应用禅

这是金融行业另一个引人入胜的机器学习初创公司，专为自动化后台审计而创建。 该平台分析合同和发票，以发现错误、欺诈和支出模式。 该解决方案还配备了自然语言处理 (NLP) 和高级计算机视觉。

热情金融

该平台是银行业中旨在提高信用评分的 ML 初创公司的例子之一。 在高级信用建模的帮助下，该解决方案可以识别可能的风险并帮助贷方做出明智的决策。 Zest Finance 还支持开放金融的概念，分析有关客户偿付能力的所有可用数据以全面了解情况。

未来顾问

金融初创项目中的机器学习技术超越了数据收集和分析。 Future Advisor 就是其中之一，由预测分析提供支持。 该平台根据目标建议数据驱动的投资决策和财富管理策略，并考虑税收优化的机会。

克莱奥

在银行初创公司中使用人工智能技术来解决银行的日常和更复杂的任务并不是唯一的机会。 金融初创公司的机器学习也可以为普通用户服务。 例如，Cleo 是一款智能预算应用程序，可以分析消费习惯和模式，提供预算提示，建议设定财务目标，并帮助用户实现目标。 直观的设计和有趣的用户体验是使 Cleo 更加出色的功能。

我们的经验

管理你的创业项目总是充满挑战，特别是如果你打算用你的杰出创意颠覆金融科技市场。 但是，有很多技术和合规性问题需要提前解决，Fayrix 可以帮助您完成这两项任务。

我们是一家离岸软件开发公司，为初创公司提供网络和移动设计服务。 更重要的是，我们完全理解他们对最终项目最高质量的需求，与开发成本合理匹配。 为了尽可能优化开发过程，我们建立了远程和专门的技术团队，并有机会在创业成长的某个阶段重新安置他们。

我们在初创公司软件开发方面的丰富经验涵盖但不限于为需求预测、仓库优化、客户流失预测和信用评分创建金融科技解决方案。

立即与我们联系，讨论您的想法并为您未来的金融科技项目制定发展战略！

Fayrix 在金融机器学习和商业特定任务的有益案例方面拥有丰富的经验。 现成的解决方案可应用于各个领域，从需求预测和仓库优化到客户流失预测和信用评分。

我们的客户包括各国最大的银行。 我们与美国桑坦德银行成功合作。 我们帮助建立了一个预测模型来确定客户对银行产品的消费情况。 该方法实施的主要目标是提高针对狭窄目标受众的特定银行产品的销售活动的转化率。

银行业中另一个成功的机器学习用例是俄罗斯最著名的银行——Sberbank。 Fayrix 的团队必须建立一个总和个人客户支出的预测模型。 我们开发了一组模型来解决这个问题：预测时间序列、线性回归和决策树。 该解决方案的目标是通过相关的个人优惠来增加销售额和忠诚度。 实施方法的本质是用塑料卡预测客户的交易。

Revoleto 是一个电子学习平台，可帮助用户发现投资和交易的世界。 该公司旨在为交易者开发一个电子学习平台，让初学者能够进入交易市场。 Revoleto 广泛的有用投资和交易工具可帮助交易爱好者加深理解并学习如何正确分析市场。

最后的想法

由于可用的计算机能力和新的机器学习工具，ML 在金融领域比任何其他行业都更为普遍。 机器学习在金融领域的最大好处包括简化产品营销和帮助进行准确的销售预测。

机器学习算法可以处理许多超出人类能力的任务并消除人为错误。 随着算法的不断学习，它们充当了通向完全完美的自动化金融系统的桥梁。 如果您的企业需要这样的优势来超越竞争对手，请联系 Fayrix 团队。 我们将很乐意讨论您的项目想法！

如果您仍然不确定未来项目中需要哪种技术，请检查 Fayrix 的技术能力并选择最佳解决方案来解决您的所有业务目标。

常问问题

机器学习在金融领域的主要用例是什么？

在大多数情况下，金融初创项目中的机器学习技术为分析客户数据和行为模式、发现消费习惯、评估实际收益、做出风险较低的贷款和投资决策、改善客户体验、防止欺诈和自动化文档提供了许多机会加工。

使用 ML 为金融行业开发的最受欢迎的项目是什么？

银行业最受欢迎的人工智能和机器学习初创公司是 Sygnifyd（一种在进行在线支付时检测欺诈的解决方案）、HyperScience（自动化发票处理的平台）、Future Advisor（提出有益投资选择的人工智能决策解决方案）、和 Cleo（人工智能驱动的个人预算和资金管理应用程序）。

人工智能会取代金融工作吗？

银行业有很多有前途的初创公司，其中一些已经消除了人工参与的需求，例如那些自动化日常任务的应用程序。 事实上，由于这项技术的巨大潜力和 COVID-19 影响，人工智能可能会取代一些金融工作。 然而，仍有一些任务需要人类的思维、直觉、经验和创造力，与之相关的工作不太可能完全被人工智能取代。