Множество разговоров, нововведений, новостей и информации о машинном обучении уже довольно долгое время преобладают в основных средствах массовой информации. Мы видим, что время от времени разрабатываются новые алгоритмы машинного обучения для решения новых наборов проблем.

Машинное обучение медленно, но верно находит применение во всех сферах жизни. И для этого есть веская причина - эти передовые алгоритмы обучения, методы обучения и вычислительные методы значительно упрощают решение многих проблем. Многие интеллектуальные и энергоемкие задачи заменяются простыми обучающими алгоритмами машинного обучения; тем самым делая их более точными, быстрыми и эффективными.

Сфера финансов тоже не лишена своего присутствия. Вместо этого было бы справедливо сказать, что машинное обучение становится неотъемлемой частью мегафинансовой индустрии. Это медленно революционизирует финансы, которые когда-то были известны миру. Вот несколько примеров того, как машинное обучение оказывает существенное влияние на финансы:

Андеррайтинг:

Всякий раз, когда клиент хочет получить ссуду или конкретный вид страхования в банке, обычно существует определенный набор процедур, которым следует следовать для определения сопряженного риска, а также суммы ссуды и процентной ставки, по которой он может быть предоставлен. Эта оценка риска проводится финансовым агентом, который сравнивает демографические данные клиента с заранее установленным стандартом для ссуд. Это неэффективный метод, поскольку он не только включает в себя человеческий вклад и человеческие ошибки, но и игнорирует более широкую картину, то есть тенденции в данной области и другие факторы, влияющие на человека.

Вместо этого алгоритмы машинного обучения предназначены для того, чтобы позволить компьютерам иметь доступ к множеству точек данных, связанных с: макро- и микроэкономическими тенденциями, рынком жилья, процентными ставками, тенденциями в географической области, где происходит заем, и демографическими данными клиент. Эти алгоритмы могут дать гораздо лучшую и подробную картину основного риска, чем любой ручной метод. Они позволяют компьютерам анализировать эти данные и принимать более обоснованные решения для увеличения производительности.

Безопасность и мошенничество:

Программное обеспечение пожирает мир, а движущей силой этого является Интернет. Все мы подключены к беспроводным сетям, которые подвергают нас множеству угроз безопасности. То же самое и с финансовыми организациями. Постоянны случаи взлома кредитных карт, мошеннических транзакций и взлома аккаунтов. В прошлом эти проблемы решались группами безопасности, которые анализировали процессы, отмеченные системой как ненормальные. Но этот процесс был очень медленным, тусклым и полным ложных срабатываний. Следовательно, необходимо использовать машинное обучение для повышения безопасности и борьбы с мошенничеством.

Алгоритмы машинного обучения, реализованные в этих финансовых учреждениях, извлекают выгоду из огромных баз данных и формируют шаблоны процессов. С помощью этих шаблонов любая аномалия или отклонение от нормы легко идентифицируется практически в реальном времени, первопричина обнаруживается, чтобы эксперты могли принять правильное решение, а проблемы решаются очень быстро. Он также гарантирует, что количество ложных срабатываний остается низким, поскольку он использует обучение вместо установленного стандарта, поэтому клиентам разрешено выполнять свою работу спокойно, без чрезмерного стресса.

Оценка риска:

Финансовый кризис 2008 года стал крупным провалом в мире финансов и экономики. На самом деле причиной этого стали неправильные методы оценки рисков.

Экономический кризис 2008 года возник в результате кризиса ипотечного рынка США. Все началось с того, что многие банки выдавали ипотечные ссуды субстандартным клиентам в надежде заработать на этом деньги, поскольку жилищный сектор находился на подъеме. Проблема заключалась в методах оценки риска, которые не учитывали риск предоставления кредитов субстандартным клиентам. Люди, ответственные за оценку этих рисков, были ослеплены человеческими ошибками, такими как жадность, страх и неуверенность. В результате, когда цены на жилье начали падать из-за непопулярности, многие финансовые организации начали разваливаться. Многие банки обанкротились. Экономика США и всего мира претерпела значительный спад. Причина в том, что связанные с этим риски не оценивались по крупной шкале.

Чтобы предотвратить повторение подобных кризисов, компании выбирают методы машинного обучения. Связанные с ним передовые алгоритмы обучения не содержат ошибок, связанных с человеческим фактором. Эти неизменно мощные алгоритмы машинного обучения собирают данные о рассматриваемом вопросе, оценивают риски и опасности, связанные с транзакцией, и только после этого принимают меры. Это, очевидно, снижает вероятность любого несчастного случая.

Машинное обучение также позволяет легко соблюдать нормативные требования. Различные типы данных из нескольких источников собираются относительно проблемы или клиента, а затем анализируются, чтобы дать более полную картину всех отношений с конкретным лицом или клиентом. Это позволяет нам быстро и легко понять сложившуюся ситуацию и принять решение о необходимых для нее действиях.

Инвестирование и торговля:

На торговлю и инвестирование часто влияют человеческие эмоции. Недостаток эмоционального интеллекта - основная причина финансовых потерь, когда дело доходит до инвестирования и торговли. Чтобы устранить этот барьер, можно использовать алгоритмы машинного обучения, подходящие для торговли. Эти алгоритмы могут использовать различные методы не только для оптимизации торговой деятельности на своем счете, но также могут влиять на психологию других участников рынка. Например, можно использовать определенный алгоритм для разделения крупной сделки на более мелкие, чтобы вызвать минимальные колебания цен, которые в основном контролируются спросом и предложением. Еще одно применение алгоритмов машинного обучения - возможности быстрого арбитража; где машины могут искать цены на один продукт, которые варьируются от одного географического региона к другому, и извлекать выгоду из этой разницы в ценах. Более того, мы можем сказать, что машинное обучение - это наиболее оптимальная вещь для торговой и инвестиционной деятельности, поскольку очень мощные машины могут использовать и извлекать выгоду из большого количества элементов данных одновременно. Постичь эту сложность с таким прояснением обычным человеческим умом практически невозможно.

Служба поддержки

Обслуживание клиентов - важная часть любого бизнеса. Но это также сложно сделать правильно. Отличное обслуживание клиентов может превратить организацию или компанию в любимую компанию, но с другой стороны - несколько прискорбных примеров плохого обслуживания клиентов - могут навредить бизнесу и его бренду.

В последнее время широко освещаемые инциденты со стороны некоторых авиакомпаний и их поведение по отношению к клиентам и пассажирам заставили авиационную отрасль отступить и пересмотреть свои методы ведения бизнеса.

Но получить обслуживание клиентов - непростая задача. В первую очередь вам нужна действительно знающая и преданная своему делу команда, которая не только обладает техническими знаниями о вашем продукте или услуге; но также должны обладать мягкими навыками, такими как сочувствие и способность слушать.

Поэтому, как правило, большинство компаний резервируют услуги по обслуживанию клиентов только для людей, которые вложили большие суммы денег или пользуются большей частью финансовых услуг организации. Это, однако, отталкивает новых клиентов, поскольку их вопросы и жалобы остаются без ответа.

Машинное обучение предлагает алгоритмы решения и этой проблемы. Существуют алгоритмы, которые анализируют слова, сравнивают их с прошлыми взаимодействиями и соответственно реагируют. Эти алгоритмы являются неотъемлемой частью функции живого чата, предлагаемой многими компаниями в последнее время.

Вывод:

Это были некоторые из непосредственных аспектов машинного обучения в области финансов. Можно легко сказать, что машинное обучение радикально меняет финансовую отрасль, как мы когда-то знали.

Компании и организации, которые используют машинное обучение в своей работе и процессах, добиваются успеха, в то время как те, которые все еще отстают во внедрении технологий, испытывают трудности с достижением своих целей. Таким образом, кажется очевидным, что компании должны начать применять передовые методы машинного обучения, если они хотят оставаться конкурентоспособными в ближайшие годы.

О

Манудж Аггарвал - предприниматель, инвестор и энтузиаст технологий, которому нравятся стартапы, бизнес-идеи и все, что угодно в сфере высоких технологий. Ему нравится работать над сложными проблемами и пачкать руки передовыми технологиями. За свою двадцатилетнюю карьеру он был владельцем бизнеса, техническим архитектором, техническим директором, программистом, консультантом по стартапам и многими другими.