金融領域機器學習的 10 個最佳用例

隨著我們進入新的客戶體驗水平，在過去幾年中，對快速、高質量的金融工程、財務分析和預測的需求和價值都在增加。 在金融、銀行和商業分析中使用人工智能和機器學習的明顯好處很難被高估。 其優勢已在實踐中被眾多成功案例所證實。

銀行業中的機器學習應用程序使公司能夠自動化耗時、平凡的流程，提供更加精簡和個性化的客戶體驗。 它們還使您能夠更高效地使用大型數據庫，顯著提高資產估值的質量，預測財務業績，並解決數據財務安全的許多關鍵問題。

這篇文章概述了機器學習在金融科技中的作用和深度學習在銀行業的用例的關鍵信息。 本文還重點介紹了 AI 和 ML 優化金融服務的最實際用例。

機器學習在金融中的作用

對新技術的投資，主要是在金融科技領域的人工智能，是發展和系統地提高與客戶的合作質量以及在金融、數據和網絡安全方面的先決條件。

Mediant Inc. 的一個專家團隊引用了有趣的統計數據，這些統計數據不僅對金融科技行業未來幾年的投資趨勢做出了具體預測。 基於統計研究數據，人工智能技術和金融深度學習將成為未來五年的主要投資，以及統一和管理現有流程的製度工具。

ML 算法的主要功能目標是突出識別大量信息、事件、操作和序列之間的工作模式和相關性。 因此，機器學習今天已成功用於流程自動化、安全問題、客戶支持優化、信貸產品、投資組合優化、個人理財和許多其他領域。

實際上，如果您是銀行、保險服務或任何金融科技公司的客戶，您正在處理機器學習銀行用例的工作。 一些專家諷刺地稱將人工智能引入金融市場是白魔法，因為它幾乎是無形的，但它仍然使客戶和公司的互動變得更好。

例如，烏克蘭領先的商業銀行 PrivatBank 已經在網絡平台和移動應用程序中有效地使用聊天機器人助手實踐了一項技術。 基於 AI 的聊天機器人顯著優化了一般查詢解析的處理時間。

全球知名公司 PayPal 在安全方面投資於深度學習，以改善其財務監控和欺詐檢測。

因此，如果您正在尋找前面提到的技術，請查看 Fayrix 在開發方面的技術能力，了解我們如何提供幫助。

金融機器學習的 10 個用例

我們已經發現，討論的主題是當今金融科技行業不可或缺的工具。 人工智能技術可以廣泛用於更通用的業務功能（從檢測垃圾郵件到文檔分類）和金融公司更專業的需求（從股票技術分析到信用評分）。 在這裡，您可以查看 Fayrix 的定制軟件開發服務以了解更多信息。

接下來，我們將詳細介紹一些將這項技術付諸實踐的最流行的案例。 讓我們一起探索機器學習在銀行和金融領域的優勢！

金融服務客戶體驗的機器學習

最高水平的客戶支持是所提供金融服務質量的主要標誌。 而這正是領先的金融公司爭奪領導地位的因素。 ML 幫助組織改善客戶體驗、服務和優化預算。 在大多數情況下，流程自動化取代了常規的手動工作，使任務自動化，並使它們的實現更有效率。

提高金融客戶服務水平的流程自動化最引人注目的例子是文書工作和呼叫中心的自動化，以及聊天機器人的使用。

美國“四大”銀行之一的富國銀行是一家在美國、加拿大和波多黎各提供金融、銀行和保險服務的控股公司，它不斷投資於改善客戶支持。 它成功地使用基於 AI 的聊天機器人更有效地與用戶交流，並使用帳戶和代碼提供支持性幫助。

客戶入職

客戶入職是用戶作為銀行或金融科技公司的客戶時所經歷的完整過程。 入職體驗可以真正決定客戶當前與組織的關係。 要可視化將 ML 應用於客戶入職培訓的結果，請嘗試查看任何流行社交網絡的界面。

起始頁的設計或桌面上的應用程序快捷方式的任何微小變化、算法的任何變化以及功能創新都不僅僅是開發人員的心血來潮。 人工智能研究網絡上的用戶模式，並基於對數百萬客戶行為的分析，創造變化和改進。

德國挑戰者 N26 銀行的經驗就是這方面的成功案例之一。 完全數字化使客戶從第一天起就可以直接通過智能手機管理他們的財務生活。 它邀請客戶在幾分鐘內通過智能手機開立賬戶，隨時隨地進行管理，實時消費和存錢。 此優惠對客戶來說完全有意義。 如今，以前複雜的流程（例如入職）可以在幾分鐘內發生在任何地方。

欺詐檢測和預防

只要交易、真實客戶和集成的數量增加，安全威脅就會隨之而來。 當銀行和其他機構需要特殊的欺詐檢測時，機器學習算法就會派上用場。

銀行機構可以使用它實時監控每個賬戶的大量交易參數。 該算法檢查歷史支付數據並分析每個持卡人的行為。 這樣的模型可以非常突出並非常精確地防止可疑行為。

全球支付系統 Payoneer 在全球範圍內提供金融服務和在線匯款。 因此，該公司的客戶數據庫估計為數百萬。 由於該公司是全球註冊的萬事達卡提供商，因此如果沒有 ML 用例，交易安全性將會失敗。

投資組合管理

投資組合管理是一種在線財富管理服務，它使用問題的統計點以及自動化算法來優化客戶資產的表現。 客戶填寫他們的財務目標，例如，在特定時間段內節省一些錢。 然後，機器人顧問將當前資產分配給投資變體和機會。 投資組合管理涉及創建和監督符合投資者長期財務目標和風險承受能力的選定投資。

全球最大的投資管理公司之一貝萊德投資公司提供 Aladdin，這是一種為投資經理的需求而創建和調整的操作系統。 該公司聲稱，阿拉丁可以在金融科技中使用機器學習，為金融機構的投資經理提供風險分析和投資組合管理軟件工具，以做出更明智的投資決策並更有效地運營。

信用風險評估與管理

信用風險是由於交易對手未能履行其合同義務或在交易期間違約風險增加而導致的經濟損失。 評估信用風險的日益複雜性為金融領域的深度學習打開了大門。 這在不斷增長的信用違約掉期市場中很明顯，其中存在許多不確定因素——包括確定信用違約事件的可能性和估計違約發生時的成本。

風險管理中 ML 實施的另一面是安全術語。 花旗的財資和貿易解決方案集團與 Feedzai 建立了戰略合作夥伴關係，Feedzai 是一家在銀行和商業領域進行實時風險管理的人工智能領導者。

花旗將 Feedzai 由先進技術提供支持的交易監控平台集成到自己的專有服務和平台中，為客戶提供增強的支付交易控制和風險管理。 ML 解決方案比較當前和先前交易中的所有可能數據點，以檢測存在合規問題的可疑交易。

客戶流失預測

客戶流失預測是業務中最流行的大數據用例之一。 它在於檢測可以取消常規訂閱的客戶。 實施這些方法的範圍是巨大的——從商業郵件中的銷售漏斗到為客戶定制各種忠誠度計劃。

任何大型電信公司或移動運營商都可以作為機器學習在預測客戶流失中的實際應用示例。 此類別幾乎包括所有銷售訂閱的企業。

視頻流媒體巨頭 Netflix 2019 年的總淨收入超過 18.6 億美元，而該公司的年收入達到 201.5 億美元。 近年來，Netflix 的全球流媒體用戶數量持續增長，在 2019 年第四季度達到 1.67 億。如果您對開發移動應用程序感興趣，請查看 Fayrix 的能力以了解更多信息。

資產評估與管理

數字資產或分佈式工業資產的資產管理是已經記錄了大量資產數據的應用程序，這使得通過人工智能實現自動化的時機已經成熟。

資產和財富管理公司正在探索潛在的人工智能解決方案，以改進他們的投資決策並利用他們的大量歷史數據。 銀行業中大約 13.5% 的 AI 供應商用於財富和資產管理解決方案。

股市預測

股市波動的預測在交易領域經常被低估，甚至被認為是偽科學的。 一些老派交易員仍然這麼認為，每天都用日本燭台研究大量的股票圖表。

然而，今天的企業可以根據他們現在和過去關於任何股票的信息做出估計的猜測和有根據的預測。 對過去股價走勢和模式的估計猜測稱為股票技術分析，用於預測股票的價格方向。 同時，最突出的技術涉及使用人工神經網絡和算法。

算法及其在股票市場和交易中的應用

金融機器學習有助於解決算法交易領域中獲勝的交易決策的任務。 數學模型實時監控市場信息和交易結果的最新更新。 創建了一種特殊的算法來檢測可能影響股票價格在上漲或下跌過程中動態的模式。 然後，它可以使用與預測相關的事實信息，主動出售、持有或購買股票。

機器學習算法可以同時分析大量數據源和市場狀況。 而且，可以理解的是，由於信息量巨大，人類交易者無法在物理上實現它。

承保和信用評分

所謂信用評分系統，是根據數值統計方法來評估一個人的信用度和信用風險。 該技術常用於移動運營商或保險公司業務中的信貸公司在實體店登記消費快貸時進行小額快速借貸。

評分是通過填寫信用風險評估員制定的問卷來分配分數。 根據獲得的積分結果，系統自動決定批准或拒絕發放貸款。

評分系統的數據來自各個借款人群體的貸款償還概率，該概率來自對數千人信用歷史的分析。 人們認為，特定客戶的某些社會特徵之間存在相關性，包括有孩子、婚姻狀況、教育水平和借款人的責任心。

例如，擁有百年曆史的美國最大的信用記錄局之一 Equifax 成功地實施了機器學習和金融科技技術。 他們在信用評分中使用它們為企業提供信用評級和人口統計數據，並直接向消費者提供商業信用監控和欺詐預防服務。

金融業成功創業的例子

以下是一些利用人工智能和機器學習來幫助銀行和普通用戶更好地處理財務管理的優秀解決方案。

符號化

這是銀行業最受歡迎的機器學習初創公司之一。 更重要的是，該解決方案是在銀行和電子商務的邊緣創建的，因為它的主要任務是在結賬階段識別欺詐行為。 該解決方案使用深度學習技術驗證客戶的身份，並根據之前的交易和用戶行為模式得出支付意圖的結論。

超科學

HyperScience 是銀行業的人工智能和機器學習初創公司之一，旨在提高生產力、消除人為錯誤並簡化日常任務。 該解決方案由智能文檔處理技術提供支持，可將手寫發票轉化為準確數據。

應用禪

這是金融行業另一個引人入勝的機器學習初創公司，專為自動化後台審計而創建。 該平台分析合同和發票，以發現錯誤、欺詐和支出模式。 該解決方案還配備了自然語言處理 (NLP) 和高級計算機視覺。

熱情金融

該平台是銀行業中旨在提高信用評分的 ML 初創公司的例子之一。 在高級信用建模的幫助下，該解決方案可以識別可能的風險並幫助貸方做出明智的決策。 Zest Finance 還支持開放金融的概念，分析有關客戶償付能力的所有可用數據以全面了解情況。

未來顧問

金融初創項目中的機器學習技術超越了數據收集和分析。 Future Advisor 就是其中之一，由預測分析提供支持。 該平台根據目標建議數據驅動的投資決策和財富管理策略，並考慮稅收優化的機會。

克萊奧

在銀行初創公司中使用人工智能技術來解決銀行的日常和更複雜的任務並不是唯一的機會。 金融初創公司的機器學習也可以為普通用戶服務。 例如，Cleo 是一款智能預算應用程序，可以分析消費習慣和模式，提供預算提示，建議設定財務目標，並幫助用戶實現目標。 直觀的設計和有趣的用戶體驗是使 Cleo 更加出色的功能。

我們的經驗

管理你的創業項目總是充滿挑戰，特別是如果你打算用你的傑出創意顛覆金融科技市場。 但是，有很多技術和合規性問題需要提前解決，Fayrix 可以幫助您完成這兩項任務。

我們是一家離岸軟件開發公司，為初創公司提供網絡和移動設計服務。 更重要的是，我們完全理解他們對最終項目最高質量的需求，與開發成本合理匹配。 為了盡可能優化開發過程，我們建立了遠程和專門的技術團隊，並有機會在創業成長的某個階段重新安置他們。

我們在初創公司軟件開發方面的豐富經驗涵蓋但不限於為需求預測、倉庫優化、客戶流失預測和信用評分創建金融科技解決方案。

立即與我們聯繫，討論您的想法並為您未來的金融科技項目制定發展戰略！

Fayrix 在金融機器學習和商業特定任務的有益案例方面擁有豐富的經驗。 現成的解決方案可應用於各個領域，從需求預測和倉庫優化到客戶流失預測和信用評分。

我們的客戶包括各國最大的銀行。 我們與美國桑坦德銀行成功合作。 我們幫助建立了一個預測模型來確定客戶對銀行產品的消費情況。 該方法實施的主要目標是提高針對狹窄目標受眾的特定銀行產品的銷售活動的轉化率。

銀行業中另一個成功的機器學習用例是俄羅斯最著名的銀行——Sberbank。 Fayrix 的團隊必須建立一個總和個人客戶支出的預測模型。 我們開發了一組模型來解決這個問題：預測時間序列、線性回歸和決策樹。 該解決方案的目標是通過相關的個人優惠來增加銷售額和忠誠度。 實施方法的本質是用塑料卡預測客戶的交易。

Revoleto 是一個電子學習平台，可幫助用戶發現投資和交易的世界。 該公司旨在為交易者開發一個電子學習平台，讓初學者能夠進入交易市場。 Revoleto 廣泛的有用投資和交易工具可幫助交易愛好者加深理解並學習如何正確分析市場。

最後的想法

由於可用的計算機能力和新的機器學習工具，ML 在金融領域比任何其他行業都更為普遍。 機器學習在金融領域的最大好處包括簡化產品營銷和幫助進行準確的銷售預測。

機器學習算法可以處理許多超出人類能力的任務並消除人為錯誤。 隨著算法的不斷學習，它們充當了通向完全完美的自動化金融系統的橋樑。 如果您的企業需要這樣的優勢來超越競爭對手，請聯繫 Fayrix 團隊。 我們將很樂意討論您的項目想法！

如果您仍然不確定未來項目中需要哪種技術，請檢查 Fayrix 的技術能力並選擇最佳解決方案來解決您的所有業務目標。

常問問題

機器學習在金融領域的主要用例是什麼？

在大多數情況下，金融初創項目中的機器學習技術為分析客戶數據和行為模式、發現消費習慣、評估實際收益、做出風險較低的貸款和投資決策、改善客戶體驗、防止欺詐和自動化文檔提供了許多機會加工。

使用 ML 為金融行業開發的最受歡迎的項目是什麼？

銀行業最受歡迎的人工智能和機器學習初創公司是 Sygnifyd（一種在進行在線支付時檢測欺詐的解決方案）、HyperScience（自動化發票處理的平台）、Future Advisor（提出有益投資選擇的人工智能決策解決方案）、和 Cleo（人工智能驅動的個人預算和資金管理應用程序）。

人工智能會取代金融工作嗎？

銀行業有很多有前途的初創公司，其中一些已經消除了人工參與的需求，例如那些自動化日常任務的應用程序。 事實上，由於這項技術的巨大潛力和 COVID-19 影響，人工智能可能會取代一些金融工作。 然而，仍有一些任務需要人類的思維、直覺、經驗和創造力，與之相關的工作不太可能完全被人工智能取代。