金融领域机器学习的未来

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机器学习是无声的、持续的进步。机器学习 (ML) 是人工智能的一个分支，它分析数据以进行预测、提供建议并随着时间的推移提高性能。它通过在大规模数据集上训练神经网络（复杂的数学结构）来实现这一点。这种提高人类决策和生产力精度和速度的能力有可能彻底改变金融服务行业，并且已经在这样做了。机器学习已经发展到可以创造一个新术语“深度学习”来描述它的程度。1930年，第一个神经网络被提出，旨在模仿大脑的工作方式。教会机器为我们完成任务是改变世界的第一步；现在，甚至那也已经不必要了。

什么是机器学习？

在这种情况下，人工智能可以被视为一种基于人工智能的策略。它允许机器人根据事实而不是预先设定的规则做出判断，从而提高效率。基于过去经验的预测是机器学习的唯一基础。这就是企业细分客户并根据其在线习惯和偏好提供个性化服务的方式。这些算法的设计方式是向用户公开新的数据，这些数据可用于改进组织的方法。

机器学习可以帮助金融行业吗？

机器学习在金融领域的一些最流行的应用包括：欺诈检测；风险管理；流程自动化；数据分析；客户帮助；以及算法交易。这些技术目前已用于超过一半的运营能力。金融领域的人工智能正在蓬勃发展，最终目标是实现完全的财务独立。

根据 Gartner 2022 年对金融高管的调查，总账技术、一种紧密的财务解决方案和工作流程自动化只是金融领域在技术方面进行大量投资的几个领域。越来越明显的是，人工智能和机器学习将在未来的银行业中扮演重要角色。调查还表明，到 2025 年，大多数首席执行官预计将实现“无接触财务结算”的目标，在这种结算中，没有任何人工参与财务结算过程的任何部分。

机器学习在金融领域的十大应用

• 可以使用机器学习创建可以最大限度地减少风险和错误的预测模型。在金融领域，机器学习的新的前景和用途不断涌现。下面概述了这项尖端技术在银行业中的一些成熟应用。

• 数据输入、监控和更新过程的自动化：节省在日常例行操作上的时间和精力。

• 使用计算机程序（机器人顾问）构建和管理投资组合。

• 交易算法允许快速识别模式并创建精确的交易策略。

• 高频交易 (HFT) 是快速发现市场机会并采取行动的过程。

• 识别欺诈行为，例如内幕交易和洗钱，被称为欺诈检测。

• 信用评分、承销和贷款；确定借款人信用度或可靠性的过程。此外，构建用于客户服务或投资建议等领域的聊天机器人。

• 为了处理风险，首先必须能够识别它们。国际贸易结算：计算机化支付流程。

• 分析文档和其他形式的非结构化数据，例如财务报表和合同。

• 可以自动化获取和入职新客户的过程，通过定制服务和提出具体建议来改善客户体验。

机器学习中金融应用的益处

在金融领域使用机器学习的众多优势中，包括以下列出的优势。

减少人为错误的影响

在金融行业，即使是微小的错误也可能产生深远的影响，包括损失数百万美元。人为错误不断发生。机器学习算法可以取代或补充人工操作人员，从而极大地提高数据准确性。

经济性

人工智能和机器学习的最新技术已经随着时间的推移而发展。尽管初始支出和持续成本很高，但从长远来看，它可能是值得的。

节省时间

使用机器学习可以有效且快速地解决问题。它可以简化耗时的体力劳动，帮助形成细致的判断，并产生可靠的预测。

客观性

银行业迫切需要机器学习来做出这种公正和开源的决策。在数据选择和决策方面，机器学习算法通常比人为判断更理性。

减轻工作量

机器学习可以节省时间和劳动力，因为它可以完成复杂、重复的任务。

金融行业机器学习的职业

对具有机器学习经验的专业人才的需求日益增长，而机器学习在银行业和其他领域仍然是一个相对较新的概念。机器学习方面的工作可以在许多不同的行业中找到，包括 IT、软件开发和经济学。机器学习之所以重要，是因为它提供了对消费者趋势和组织习惯的新视角。根据美国劳工统计局的数据，该行业的大多数人都被归类为计算机和信息研究分析师。它有助于自动化原本需要人工处理的过程，并且可以帮助推动诸如节省成本和新的工作方式等企业成果。

银行业的决策越来越受到数据的驱动。随着该学科的发展，金融行业对机器学习专家的需求将不断增长。如今，许多大型公司都使用机器学习，例如 Facebook、Uber、Ola、Google 等。对于任何具有机器学习专业知识的人来说，金融领域都有大量机会。银行业对机器学习专业人员的需求很大，因此他们可以期待获得高于平均水平的薪水。

• 机器学习数据分析师：年薪 131,490 美元

• 量化研究分析师：119,222 美元。

• 机器学习工程师：129,101 美元

• 统计建模师：142,379 美元

• 金融数据科学家：117,527 美元。

申请机器学习职位所需的资格

机器学习职位范围很广，需要广泛的专业知识和经验。机器学习工程师需要强大的技术和编程能力，而机器学习科学家则需要强大的数学和统计技能。寻求机器学习工作的人员的常见要求包括：

• 计算机科学或密切相关学科的学士学位

• 了解统计方法和计算机学习程序

• 处理海量数据集的能力

• 精通多种编程语言

• 能够向非专业人士解释数据分析结果的能力

结论

值得探索机器学习在银行业的未来、其潜在应用以及它可能创造的工作岗位。由于机器学习在金融领域的广泛应用，许多新的机器学习金融职位已经出现。