Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) стали частью нашей повседневной жизни. Технологии присутствуют даже в некоторых наших повседневных действиях, даже если мы этого не осознаем. Новостные ленты социальных сетей, программное обеспечение для распознавания лиц и даже музыка и телепередачи, которые рекомендуются нам на потоковых платформах, — все они в той или иной форме используют ИИ и машинное обучение.

Машинное обучение в финансах
Корпоративный мир постоянно меняется и развивается. Эти изменения были ускорены за счет внедрения этих технологий.

Машинное обучение анализирует исторические данные и поведение пользователей, чтобы находить и прогнозировать закономерности и принимать соответствующие решения. Эта способность оказалась очень успешной в сфере розничной торговли, поскольку она дает предприятиям возможность настраивать продукты и услуги в соответствии с предпочтениями своих клиентов.

Машинное обучение в розничном банкинге также является отличным сочетанием. Инструменты машинного обучения можно использовать для автоматизации обнаружения мошенничества, а также для кредитного скоринга. Банки могут внедрить машинное обучение и прогнозную аналитику, чтобы предложить клиентам индивидуальный пользовательский интерфейс, рекомендовать новые услуги и продукты или даже анимировать чат-ботов, чтобы помочь с повседневными транзакциями, такими как проверка баланса счета или оплата счетов.

Машинное обучение также нашло несколько применений в страховом секторе. По мере увеличения количества подключенных устройств приложения машинного обучения могут получать более глубокое представление о поведении клиентов, а страховые компании могут устанавливать премии и принимать решения о выплатах на основе этих данных.

Финансовый трейдинг
Очень немногие отрасли имеют столько исторических и структурированных данных, сколько отрасль финансовых услуг. Это делает его идеальным для использования технологий машинного обучения.

Одно из первых применений технологии ИИ в финансах было в инвестиционно-банковской сфере. В настоящее время управляющие фондами и трейдеры полагаются на анализ рынка, основанный на искусственном интеллекте, при принятии инвестиционных решений. Это открыло двери другим финансовым учреждениям для разработки новых цифровых решений для финансовой торговли с использованием технологий на основе искусственного интеллекта.

Решения на основе ИИ, такие как ранжирование акций на основе сопоставления с образцом и глубокое обучение для разработки инвестиционных стратегий, — это лишь один пример из множества инновационных решений, доступных сегодня на рынке.

Несмотря на эти многообещающие технологические достижения, мы все еще далеки от того, чтобы приложения машинного обучения могли полностью заменить человека и его взаимодействие в финансовой торговле.

Хотя индексные и количественные инвестиции составляют более половины всей торговли акциями, плохие результаты выявили уязвимости в модели сопоставления с образцом, на которой основаны инвестиционные стратегии. Это также демонстрирует, что, какой бы сложной ни была математика, компьютеры по-прежнему не являются жизнеспособной заменой человеческого разума, когда дело касается нюансов финансовых рынков. По крайней мере, пока нет.

Аналитика данных для обеспечения безопасности и соответствия требованиям
Из-за больших объемов данных, которые им приходится обрабатывать, риски соответствия и безопасности являются двумя из самых больших проблем, с которыми сталкиваются финансовые организации.

Мысли о том, что защиты периметра вашей сети достаточно для защиты от атак, недостаточно, экспоненциальный рост данных и расширение законного доступа к данным увеличивают вероятность взлома, происходящего изнутри.

Более того, банки хранят огромные объемы данных в гибридных и мультиоблачных средах, что дает хакерам еще больше возможностей получить доступ к ценным активам. По сути, те же самые данные, которые создают новые возможности для роста бизнеса, также увеличивают угрозы безопасности для финансовых организаций.

Аналитика данных с использованием машинного обучения сыграла ключевую роль в решении таких проблем, поскольку она выявляет необычное поведение пользователей путем постоянного поиска любых подозрительных действий и, следовательно, значительно снижает риск мошенничества, отмывания денег или даже взлома.

Технологии анализа данных также можно использовать для обеспечения соблюдения требований, таких как процессы аудита баз данных, снижая потребность в человеческом вмешательстве и, следовательно, облегчая нагрузку на менеджеров по обеспечению соответствия.

Чего ожидать в будущем
Поскольку индустрия финансовых услуг продолжает использовать машинное обучение и прогнозную аналитику, объем данных, которые генерируют эти фирмы и магазины, стремительно растет.

В результате защита этих данных, различных конфиденциальных активов и бизнес-операций, скорее всего, станет еще более сложной задачей. Организациям необходимо будет постоянно внедрять новые технологии безопасности, которые помогут им не только снизить потенциальные риски безопасности и соответствия требованиям, но и полностью предотвратить их возникновение.