在人工智慧 (AI) 首次公開亮相的那一年，機器學習 (ML) 似乎已經淪為一種時尚。
然而，這與事實相差甚遠。即使機器學習可能不像以前那麼受歡迎，但今天機器學習的需求仍然很大。這樣深度學習就可以用來訓練產生人工智慧。金融科技也不例外。
預計 158 年全球市場規模約為 2020 億美元，並以 18% 的複合年增長率 (CAGR) 增長，達到驚人的水平 由528支付$ 2030十億，機器學習是金融機構用於流程最佳化的最有價值的工具之一。最後，隨著我們最近的人工智慧現況研究的深入，節省開支。
機器學習在金融科技中的用例
機器學習正在解決產業的一些核心問題。例如，詐欺的影響不僅僅是保險或加密貨幣。此外，強大的監管合規性超越了領域界限。無論您屬於哪個行業或業務類型，金融領域的機器學習都提供了多種將擔憂轉化為收益的方法。
1. 演算法交易
許多企業採用非常成功的演算法交易策略來自動化財務選擇並提高交易量。它需要按照機器學習演算法預先編寫的交易指令執行交易訂單。由於很難手動複製機器學習技術進行的交易頻率，因此每個重要的金融公司都會投資演算法交易。
2. 偵測和預防詐欺
金融科技中的機器學習解決方案不斷學習並適應新的詐騙模式，提高公司營運和客戶的安全性。這與經典的基於規則的詐欺偵測的靜態性質形成鮮明對比。
機器學習演算法可以透過檢查大量資料集來非常準確地識別可疑活動和複雜的詐欺模式。
IBM 展示了機器學習 (ML) 如何即時識別高達 100% 的交易中的詐欺行為，從而使金融機構能夠最大限度地減少損失並在發生危險時迅速採取行動。
使用機器學習 (ML) 的金融科技系統可以偵測多種形式的欺詐，包括身分盜竊、信用卡詐欺、支付詐欺和帳戶接管。這可以針對各種威脅提供完整的安全性。
3. 合規性
監管技術 (RegTech) 解決方案是銀行業機器學習最受歡迎的用例之一。
機器學習演算法可以識別建議之間的相關性，因為它們可以閱讀大量監管論文並從中學習。因此， 雲解決方案 借助整合的機器學習演算法，金融業可以自動追蹤和監控監管變化。
銀行組織還可以密切關注交易數據以發現違規行為。 ML可以透過這種方式保證消費者交易符合監管要求。
4.股票市場
大量的商業活動產生了大量的歷史資料集，這些資料集呈現出無盡的學習潛力。但歷史數據只是預測的基礎。
機器學習演算法查看新聞和交易結果等即時資料來源，以識別解釋股票市場運作的模式。交易者的下一步是選擇一種行為模式，並確定將哪些機器學習演算法納入他們的交易策略中。
5.分析與決策
金融科技利用機器學習來可靠地處理和理解大量數據。透過數據分析服務的集成，它提供經過徹底調查的見解，加快即時決策，同時節省時間和金錢。此外，該技術還提高了預測未來市場模式的速度和準確性。
金融科技公司也可以使用 預測分析 科技來開發創新的、具有前瞻性的解決方案，以適應不斷變化的消費者需求和市場趨勢。在數據分析和機器學習服務的共同幫助下，金融科技公司可以透過這種積極主動的策略預見並成功滿足新的金融需求。
公司如何從金融科技的機器學習中受益？
以上幾點突顯了機器學習的用例，但具體情況又如何呢？如果僅限於少數客觀要點，如何最好地概括機器學習在金融科技領域的主要優勢？
1. 自動化重複流程
自動化可能是金融科技最明顯的機器學習優勢，具有多種優勢。例如，為了即時驗證客戶資訊而無需手動輸入，機器學習演算法可以加快客戶入職流程。
此外，透過消除手動資料輸入的必要性，自動化財務交易對帳可以節省時間和金錢。團隊的其他成員將以更微妙的方式從自動化中受益。機器學習驅動的自動化消除了繁瑣的工作，使您的專業人員無法從事更重要的專案。
2. 資源配置
透過模式識別，機器學習建立資金、勞動力和技術的最佳配置。如前所述，機器人顧問在金融科技投資管理中使用機器學習（ML）來評估每個客戶的風險狀況並分配資產，確保每個客戶的投資組合與其財務目標和風險承受能力同步。
此外，由機器學習驅動的聊天機器人透過有效分配資源來處理大量消費者查詢，提供全天候客戶服務。透過這種方式，金融科技公司可以在不顯著增加營運成本的情況下擴大其產品範圍。
3. 透過預測分析降低成本
金融科技公司可以藉助機器學習驅動的預測分析來尋找降低成本的機會。例如，在貸款領域，機器學習 (ML) 可以預測貸款違約，使貸款人能夠更有效地利用資源來減少預期損失。
另一個金融機構則利用客戶模式研究來創造類似的情況。透過使用機器學習來預測客戶流失率，企業可以主動留住客戶並降低招募新客戶的成本。
4。 數據處理
金融科技軟體開發 隨著機器學習處理大規模資料處理和分析，公司可以利用光學字元辨識 (OCR) 和其他自動化文件處理系統等技術來提取重要的資料驅動見解。
透過自動化處理貸款申請、了解您的客戶 (KYC) 檢查和監管合規等流程，大大減少了公司對龐大數據分析團隊的依賴和相關成本。
機器學習在金融科技中的實施案例研究
機器學習一直為金融科技軟體開發產業提供價值。以下是全球一些精彩的案例研究。
1.Credgenics
2022 年，Credgenics 是一家專門從事法律自動化和債務追收的印度 SaaS 新創公司，獲得了 貸款總額 47 億美元，已處理超過 40 萬筆零售貸款。
憑藉機器學習驅動的解決方案，超過 100 家企業客戶受益於更低的成本和收集時間、更高的法律效率以及更高的解析度和收集率。
2. 摩根大通的合約情報
2017 年，美國最大的銀行推出了合約智慧 (COiN) 平台，該平台大量利用自然語言處理 (NLP) 來使電腦能夠理解語音和手寫內容。
COiN 的主要目標是實現勞動密集、重複性手動流程的自動化，例如審查商業信貸協議，以摩根大通為例，估計需要多達 360,000 萬個工時。 COiN 可以在幾秒鐘內完成任務。
3。 富國銀行
富國銀行是一家總部位於美國的全球金融服務公司，採用機器學習解決方案，例如 NLP、 深入學習、神經網路和預測分析使能器來處理單一和批量客戶資料點。
是什麼讓這一點值得注意？識別客戶投訴措辭背後意圖的能力，這在典型的文字記錄閱讀過程中可能會被忽略。這使組織能夠簡化營運、提供更有效率的服務並培養更強的客戶關係。
結論
金融科技並不是關注人工智慧災難的幾個專業產業之一。這並不是說貿易組織不擔心人工智慧驅動的虛假數據的潛在後果，或是金融科技專業人士不關注事情。
然而，科技推動的現代化速度加快並不是金融科技所獨有的。它以技術的名義推動金融科技向前發展並使其保持團結。這就是金融科技勞動力成為任何行業中技術最先進的勞動力之一的獨特之處。對許多人來說，這就是吸引他們進入金融科技的首要原因。我們的專家非常熟悉情況。
