Финтех. Большие данные. Машинное обучение. AI. Наука о данных. И так далее.
Ну, в основном все это здесь, на этой простой диаграмме:
Снижение затрат на хранение, управление и обработку данных (всеми значимыми способами) - основная причина, по которой сейчас мы говорим о финансовых технологиях, науке о данных и тому подобном. Это цифровой прорыв, ребята.
Фундаментальные статистические идеи, лежащие в основе науки о данных и статистического обучения, не новы. Вообще. Например, кластерный анализ был разработан в 1930-х годах, а PCA был изобретен Пирсоном в 1901 году. Наивный байесовский анализ широко изучается с 1950-х годов. Алгоритм случайного леса был впервые предложен Хо в 1995 году. Алгоритм машины опорных векторов был разработан в 1963 году. Даже искусственные нейронные сети вовсе не новы: алгоритм обратного распространения ошибки был впервые предложен Вербосом в 1975 году. Не говоря уже о большом семействе регрессий. модели, рабочие лошадки машинного обучения: первые формы регрессии, OLS, были опубликованы Лежандром в 1805 году и Гауссом в 1809 году.
Таким образом, суть в том, что технологии дешевеют, цены падают, а продукты (HW, SW) - лучше. Вот и все.
(Так что настало время для индустрии управления благосостоянием двигаться дальше.)
