Краеугольными камнями успешной финансовой организации являются эффективность, безопасность и высокая рентабельность инвестиций для себя и своих клиентов. Машинное обучение (ML) начинает набирать обороты в отрасли, поскольку помогает предприятиям бесперебойно запускать свои системы, не тратя слишком много средств на масштабирование операций. Технология особенно важна для финансового мира из-за необходимости точности, большого объема рабочих процессов, с которыми они связаны, и того факта, что в настоящее время все оцифровано.

С помощью машинного обучения компании разработали новые способы прогнозирования инвестиций, управления портфелями клиентов, маркетинга и предотвращения мошенничества. Все это ключевые элементы обеспечения неприкосновенности репутации бренда за счет своевременного и последовательного предоставления клиентам своевременных консультаций. С помощью подходящих специалистов по программному обеспечению, оцифровывающих и автоматизирующих системы и операции вашего бизнеса, вы можете повысить рентабельность инвестиций, не жертвуя потребностями клиентов. Компания интеллектуальной автоматизации WorkFusion предлагает решение самообслуживания для роботизированной автоматизации процессов под названием RPA Express, предназначенное для интеграции основных систем и автоматизации транзакций.

Вот четыре приложения машинного обучения в мире финансов:

1) Прогнозы инвестиций

Торговые услуги с использованием технологии машинного обучения помогают компаниям максимизировать свои инвестиционные возможности с помощью интеллектуальных алгоритмов, которые знают, когда покупать, а когда продавать акции. Эффективное программное обеспечение для инвестирования позволяет инвесторам автоматически размещать заказ на акцию, когда она достигает определенной цены, или продавать ее, когда цена за акцию падает ниже определенной цифры. ML также может давать рекомендации по инвестированию на основе автоматического анализа рыночных тенденций.

Хедж-фонды воспользовались преимуществами этих рабочих процессов, поскольку они отошли от традиционных методов прогнозного анализа и приняли алгоритмы машинного обучения. Такие компании, как JPMorgan и Morgan Stanley, уже разработали автоматизированных консультантов по инвестициям, которые работают на ML, улучшая свою прибыль так, как это может делать ваша компания.

2) Управление портфелями

Технология также способна максимизировать риск клиента с помощью алгоритмов, которые корректируют финансовый портфель инвестора в зависимости от целей и толерантности пользователя к риску. Идея состоит в том, чтобы создать индивидуальный портфель, который содержит личную информацию, такую ​​как возраст, доход, текущие финансовые активы и желаемый пенсионный возраст, и предлагает пользователям инвестиционные возможности в зависимости от их ситуации.

Затем это программное обеспечение распределяет инвестиции между различными классами активов для достижения целей пользователя. Эти алгоритмы машинного обучения меняются по мере изменения целей пользователя, а также учитывают изменения на рынке в режиме реального времени.

3) Маркетинг

Возможно, неожиданной ролью машинного обучения в финансах является его способность делать прогнозы на основе прошлого поведения, чтобы улучшить маркетинговую кампанию организации. Программное обеспечение может изучать веб-активность, использование мобильных приложений и отзывы о предыдущих рекламных кампаниях, чтобы предсказать, насколько эффективна новая маркетинговая стратегия для клиента. Руководители отдела маркетинга однажды добились большого успеха в мире финансовых технологий, внедрив эту технологию. Количество рекламных стартапов, основанных на машинном обучении, за последний год резко увеличилось, что позволяет предположить, что данная технология станет следующим большим трендом в маркетинге.

4) Обнаружение мошенничества

Мы живем во время утечки данных из-за того, что все больше финансовых компаний оцифровываются, что означает, что их системы содержат большие объемы ценных данных компаний. Предыдущие системы обнаружения финансового мошенничества основывались на больших и сложных наборах правил, для которых требовалось много рабочей силы. Однако машинное обучение помогло упростить процесс обнаружения и предотвращения мошенничества за счет изучения и калибровки новых угроз или даже потенциальных угроз.

С помощью этой технологии системы могут отслеживать и обнаруживать аномалии и помечать их, чтобы службы безопасности могли заняться их устранением. Алгоритмы машинного обучения сравнивают каждую транзакцию с историей учетной записи, чтобы отслеживать, является ли транзакция мошеннической. Технология также может в режиме реального времени отмечать необычную активность, такую ​​как снятие крупных денежных средств или покупки за пределами штата, задерживая транзакцию до тех пор, пока человек не сможет принять решение.