在人工智能 (AI) 首次公开亮相的那一年，机器学习 (ML) 似乎已经沦为一种时尚。
然而，这与事实相差甚远。即使机器学习可能不像以前那么受欢迎，但今天机器学习的需求仍然很大。这样深度学习就可以用来训练生成人工智能。金融科技也不例外。
预计 158 年全球市场规模约为 2020 亿美元，并以 18% 的复合年增长率 (CAGR) 增长，达到惊人的水平 $十亿528 2030通过，机器学习是金融机构用于流程优化的最有价值的工具之一。最后，随着我们最近的人工智能现状研究的深入，节省开支。
机器学习在金融科技中的用例
机器学习正在解决行业的一些核心问题。例如，欺诈的影响不仅仅是保险或加密货币。此外，强大的监管合规性超越了领域界限。无论您属于哪个行业或业务类型，金融领域的机器学习都提供了多种将担忧转化为收益的方法。
1. 算法交易
许多企业采用非常成功的算法交易策略来自动化财务选择并提高交易量。它需要按照机器学习算法预先编写的交易指令执行交易订单。由于很难手动复制机器学习技术进行的交易频率，因此每个重要的金融公司都会投资算法交易。
2. 检测和预防欺诈
金融科技中的机器学习解决方案不断学习并适应新的诈骗模式，提高公司运营和客户的安全性。这与经典的基于规则的欺诈检测的静态性质形成鲜明对比。
机器学习算法可以通过检查大量数据集来非常准确地识别可疑活动和复杂的欺诈模式。
IBM 展示了机器学习 (ML) 如何实时识别高达 100% 的交易中的欺诈行为，从而使金融机构能够最大限度地减少损失并在发生危险时迅速采取行动。
使用机器学习 (ML) 的金融科技系统可以检测多种形式的欺诈，包括身份盗窃、信用卡欺诈、支付欺诈和账户接管。这可以针对各种威胁提供完整的安全性。
3. 合规性
监管技术 (RegTech) 解决方案是银行业机器学习最流行的用例之一。
机器学习算法可以识别建议之间的相关性，因为它们可以阅读大量监管论文并从中学习。因此， 云解决方案 借助集成的机器学习算法，金融行业可以自动跟踪和监控监管变化。
银行组织还可以密切关注交易数据以发现违规行为。 ML可以通过这种方式保证消费者交易满足监管要求。
4.股票市场
大量的商业活动产生了大量的历史数据集，这些数据集呈现出无尽的学习潜力。但历史数据只是预测的基础。
机器学习算法查看新闻和交易结果等实时数据源，以识别解释股票市场运作的模式。交易者的下一步是选择一种行为模式，并确定将哪些机器学习算法纳入他们的交易策略中。
5、分析与决策
金融科技利用机器学习来可靠地处理和理解大量数据。通过数据分析服务的集成，它提供经过彻底调查的见解，加快实时决策，同时节省时间和金钱。此外，该技术还提高了预测未来市场模式的速度和准确性。
金融科技公司也可以使用 预测分析 技术来开发创新的、具有前瞻性的解决方案，以适应不断变化的消费者需求和市场趋势。在数据分析和机器学习服务的共同帮助下，金融科技公司可以通过这种积极主动的战略预见并成功满足新的金融需求。
公司如何从金融科技的机器学习中受益？
以上几点突出了机器学习的用例，但具体情况又如何呢？如果仅限于少数客观要点，如何最好地概括机器学习在金融科技领域的主要优势？
1. 自动化重复流程
自动化可能是金融科技最明显的机器学习优势，具有多种优势。例如，为了实时验证客户信息而无需手动输入，机器学习算法可以加快客户入职流程。
此外，通过消除人工数据输入的必要性，自动化财务交易对账可以节省时间和金钱。团队的其他成员将以更微妙的方式从自动化中受益。机器学习驱动的自动化消除了繁琐的工作，使您的专业人员无法从事更重要的项目。
2.资源配置
通过模式识别，机器学习建立资金、劳动力和技术的最佳配置。如前所述，机器人顾问在金融科技投资管理中使用机器学习（ML）来评估每个客户的风险状况并分配资产，确保每个客户的投资组合与其财务目标和风险承受能力同步。
此外，由机器学习驱动的聊天机器人通过有效分配资源来处理大量消费者查询，提供全天候客户服务。通过这种方式，金融科技公司可以在不显着增加运营成本的情况下扩大其产品范围。
3. 通过预测分析降低成本
金融科技公司可以借助机器学习驱动的预测分析来寻找降低成本的机会。例如，在贷款领域，机器学习 (ML) 可以预测贷款违约，使贷方能够更有效地利用资源来减少预期损失。
另一个金融机构利用客户模式研究来创造类似的情况。通过使用机器学习来预测客户流失率，企业可以主动留住客户并降低招募新客户的成本。
4。 数据处理
金融科技软件开发 随着机器学习处理大规模数据处理和分析，公司可以利用光学字符识别 (OCR) 和其他自动化文档处理系统等技术来提取重要的数据驱动见解。
通过自动化处理贷款申请、了解您的客户 (KYC) 检查和监管合规等流程，大大减少了公司对庞大数据分析团队的依赖和相关成本。
机器学习在金融科技中的实施案例研究
机器学习一直在为金融科技软件开发行业提供价值。以下是全球一些精彩的案例研究。
1.Credgenics
2022 年，Credgenics 是一家专门从事法律自动化和债务追收的印度 SaaS 初创公司，获得了 贷款总额 47 亿美元，已处理超过 40 万笔零售贷款。
凭借机器学习驱动的解决方案，超过 100 家企业客户受益于更低的成本和收集时间、更高的法律效率以及更高的分辨率和收集率。
2. 摩根大通的合约情报
2017 年，美国最大的银行推出了合同智能 (COiN) 平台，该平台大量利用自然语言处理 (NLP) 来使计算机能够理解语音和手写内容。
COiN 的主要目标是实现劳动密集型、重复性手动流程的自动化，例如审查商业信贷协议，以摩根大通为例，估计需要多达 360,000 个工时。 COiN 可以在几秒钟内完成任务。
3。 富国银行
富国银行是一家总部位于美国的全球金融服务公司，采用机器学习解决方案，例如 NLP、 深入学习、神经网络和预测分析使能器来处理单个和批量客户数据点。
是什么让这一点值得注意？识别客户投诉措辞背后意图的能力，这在典型的文字记录阅读过程中可能会被忽视。这使组织能够简化运营、提供更高效的服务并培养更牢固的客户关系。
结论
金融科技并不是关注人工智能灾难的几个专业行业之一。这并不是说贸易组织不担心人工智能驱动的虚假数据的潜在后果，或者金融科技专业人士不关注事情。
然而，技术推动的现代化速度加快并不是金融科技所独有的。它以技术的名义推动金融科技向前发展并使其保持团结。这就是金融科技劳动力成为任何行业中技术最先进的劳动力之一的独特之处。对许多人来说，这就是吸引他们进入金融科技的首要原因。我们的专家非常熟悉情况。
