知識星球
筆者邀請您，先思考：
1 FinTech有什麼特點？
2 AI和ML對FinTech有什麼影響？可以幫助解決什麼問題？
機器學習現在不僅是流行語。 它已經改變了人類工業的工作方式，而FinTech不是局外人。
金融中介使用的資料量正在突飛猛進地增長。
如今，廣泛應用於銀行業務和金融業務的大資料分析技術幾乎不會讓任何人充分意識到這個問題。
越來越多的玩家開始尋求更多的創新技術來解決與資料處理和分析相關的問題。
因此，過去成功應用於電腦科學等領域的人工智慧（AI）和機器學習（ML）已成為Fintech的新趨勢。
人工智慧是一種科學方法，意味著機器透過模仿人類的認知活動執行複雜的任務。
它將人類思維的這些功能建模為“學習”，“解決問題”和“決策”。
根據維基百科，機器學習是一系列AI方法，旨在透過自學來解決許多類似的任務。
ML方法包括多種統計工具，如大資料分析，神經網路，專家系統，叢集化等。
這些手段的多樣性有助於更快更有效地處理資料。
儘管機器學習需要巨大的計算能力和開箱即用的專家，但它對金融業的影響令人印象深刻。
人工智慧和機器學習在金融領域
值得一提的是，銀行和金融中只有一些自動化業務流程以AI和ML為核心。
儘管自動化是金融中介活動的必要組成部分，但它很少能夠應付複雜的任務。
相反，深度學習就是這樣做的。
它究竟如何工作？
學習能力建立在能夠從正在研究的資料量中匯出資訊和構建樣式的演算法系統上。
預計金融機構日常工作中使用的複雜演演算法將大大簡化其操作。
其中包括財務監控，客戶支援，風險管理和決策。
可以想像，智慧機器替代之前提到的大部分工作人員和其他業務流程的時間即將到來。
為什麼機器學習對於越來越多的金融機構如此誘人？
讓我們來看看
欺詐活動預防
KYC和AML是任何金融操作的組成部分。
這些縮寫代表了瞭解您的客戶和反洗錢。
這些政策的重點是禁止可疑行動和防止犯罪活動。據聯合反對保險欺詐報告顯示，由於保險市場的欺詐活動，保險公司每年損失800億美元。
機器學習的解決方案旨在建立基於交易歷史分析以識別可疑操作的模型。
而且，機器學習技術被廣泛用於生物識別客戶認證。
由於安全預防措施在金融領域一直具有最大的價值，因此這種認證方法的開發變得更加重要。
FinTech創業公司有很多實體，都是透過已授權的面部識別技術來實現流行的Apple Face ID技術的專有技術。
MasterCard使用面部識別進行支付程式，VixVerify使用面部識別功能開設新的當前帳戶。
例如，PayPal將進一步推進並精心製作可融入人體的有機矽晶片。
這不是一個很快就會成為平常事情的完整串列。金融科技繼續眩暈。
Apple Face ID
Mastercard Selfie Pay
投資收益預測
“我會從這項投資中受益還是失敗？”是讓投資者在晚上保持清醒的問題。
當然，人們很難100％確定他們的未來是什麼。
幸運的是，機器學習演演算法將成為這筆交易中不可或缺的助手和真正的算命先生。
已建立的金融機構和全新的FinTech初創公司最近開始建立他們的程式和演演算法包，用於基於不同程式語言（例如Python和C ++）的演演算法交易。
機器學習提供了強大的工具來調查市場的樣式。
每個計算任務可以藉助於特定的演演算法來執行，例如，線性回歸，決策樹，聚類分析等。
這些方法的實施使交易者能夠確定其策略的最可能的結果，進行交易預測並選擇行為樣式。
Binatix是使用深度學習技術的第一批交易公司之一。
該公司採用基於人工智慧的方法來發現投資機會，沒有它們，它仍然是一個隨機的遊戲。
Binatix.com
高階數字助手
在金融服務中使用機器學習的另一個無可置疑的優勢是智慧個人顧問和聊天機器人的發明。
客戶始終認真對待，並且態度良好。
新一代數字助手讓銀行能夠顯著提升客戶的滿意度和忠誠度。
金融公司聘請精通技術的專家開發機器人助理，根據客戶的消費習慣提供建議並做出推薦。
聊天機器人的更多使用可以幫助客戶獲得更快的幫助，而不是等待人們洞察情況。
這個世界已經被蘋果的Siri或谷歌助理等個人秘書所淹沒。
FinTech公司也正在創造不會讓位於流行玩具的數字助手。
在某些情況下，很難瞭解您的服務物件是按著說明的真實人還是聊天機器人。
人工智慧和機器學習在銀行業的潛力
基於人工智慧的技術使計算機能夠更有效地處理新資訊並與現有資料進行比較，更準確地檢查市場趨勢並做出更可靠的預測。
它使金融機構能夠做出明智的決定。
難怪，這個機會繼續吸引越來越多的大型銀行進入金融科技行業。
讓我們來看看機器學習的應用對銀行的好處。
信用風險管理
對大多數銀行來說，評估和預測債務人的信用是相當頭疼的事情。
機器學習被認為是這個棘手業務的有效解決方案。
許多債務貸款公司長期以來一直使用ML演演算法成功地確定借款人的評級。
其中包括小企業投資平臺Kabbage，專註於小額貸款的LendUp，以及金融科技市場的強勢企業Lending Club。
與傳統的評估客戶信用的方式不同，機器學習可以更深入更好地分析客戶的活動。
ML演演算法有助於分析客戶狀態中可能發生的變化，並對其貸款能力進行動態評估。
以這種方式的風險管理人員可以識別借款人的欺詐意圖，以保護他們的公司免受不利情況的影響。
高品質的客戶服務
銀行客戶乖乖排隊的時代已經過去。
今天，每個人都希望在正確的地點和正確的時間提供頂級的服務。
AI和ML技術對語言處理，語音識別和與客戶的虛擬互動作出了重大貢獻。
因此，從客戶收到的大部分基本查詢都可以透過聊天機器人來回答，而嚴重的請求仍然需要由真實的人來解決。
它有助於降低總體支出並提高客戶支援的質量。
一些大型銀行已經開始測試他們的機器人助手與客戶互動的能力，誰知道，他們可能會在未來幾年完全取代人力資源經理。
定製客戶營銷
機器學習的這一優勢對你來說似乎並不明顯。 但是，深度學習確實是滿足營銷標的的理想。
我們已經提到，演演算法在預測和營銷預測方面非常有用。
透過分析銀行客戶以前對營銷活動的反應，他們對銀行產品的興趣和金融應用機構的使用可以建立定製的營銷策略並提高其銷售額。
得益於高效能演演算法，銀行現在能夠對來自社交網路和其他網路資源的資料進行即時分析，並將其轉換為對實際營銷標的有用的資訊。
所以，我們可以肯定地說，AI和ML在銀行營銷方面將成為下一個熱門趨勢，並將整個行業顛倒過來。
網路安全
網路攻擊是任何線上業務的禍害，FinTech創業公司也不例外。
無論您的財務顧問如何安全可靠，始終存在發生安全漏洞的風險。
機器學習檢測和跟蹤可疑活動的能力對於降低網路攻擊的可能性至關重要。
與更先進的工具相比，用於安全維護的非AI工具看起來效率較低。
複雜的安全系統價格昂貴，並不容易建立，這就是為什麼大多數銀行仍然猶豫改變它們。
擺脫這種情況的可能出路可能是部分重建現有系統或將AI和ML的某些要素納入其中。
金融科技與機器學習：總結
世界上沒有什麼是完美的，甚至機器學習也有其侷限性。
自動化系統由人類控制，失去控制是相當危險的。
社交賬戶和虛假訊息的持續大量攻擊加劇了常常導致不可逆轉後果的情況。
持續的安全支援需要大量的人力資源和強大的技術設施，這就是為什麼一些金融機構無視它。
因此，每天都會有數TB的個人資訊被盜取。
即使chatbots往往行為不端（這種情況經常發生），並導致客戶瘋狂，因此需要人工協助。
總而言之，透過為資料分析和決策提供可行的解決方案，金融機構的金融應用有助於金融業的積極變革。
透過整合深度學習的要素，可以解決FinTech中的大量任務。
銀行和金融領域的機器學習先進技術將引領行業與客戶建立更好的關係，降低運營成本和提高利潤。
然而，這個行業仍然遠離非人類生物的統治。
你是否渴望就這個熱門話題進行辯論？在評論主題中分享你的想法，讓我們談一談。
原文連結：
https://justcoded.com/blog/machine-learning-to-enhance-fintech/
作者：Alex Prokopenko
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