金融領域機器學習的未來

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機器學習是無聲的、持續的進步。機器學習 (ML) 是人工智慧的一個分支，它分析資料以進行預測、提供建議並隨著時間的推移提高效能。它透過在大規模資料集上訓練神經網路（複雜的數學結構）來實現這一點。這種提高人類決策和生產力精度和速度的能力有可能徹底改變金融服務行業，並且已經在這樣做了。機器學習已經發展到可以創造一個新術語“深度學習”來描述它的程度。1930年，第一個神經網路被提出，旨在模仿大腦的工作方式。教會機器為我們完成任務是改變世界的第一步；現在，甚至那也已經不必要了。

什麼是機器學習？

在這種情況下，人工智慧可以被視為一種基於人工智慧的策略。它允許機器人根據事實而不是預先設定的規則做出判斷，從而提高效率。基於過去經驗的預測是機器學習的唯一基礎。這就是企業細分客戶並根據其線上習慣和偏好提供個性化服務的方式。這些演算法的設計方式是向用戶公開新的資料，這些資料可用於改進組織的方法。

機器學習可以幫助金融行業嗎？

機器學習在金融領域的一些最流行的應用包括：欺詐檢測；風險管理；流程自動化；資料分析；客戶幫助；以及演算法交易。這些技術目前已用於超過一半的運營能力。金融領域的人工智慧正在蓬勃發展，最終目標是實現完全的財務獨立。

根據 Gartner 2022 年對金融高管的調查，總賬技術、一種緊密的財務解決方案和工作流程自動化只是金融領域在技術方面進行大量投資的幾個領域。越來越明顯的是，人工智慧和機器學習將在未來的銀行業中扮演重要角色。調查還表明，到 2025 年，大多數執行長預計將實現“無接觸財務結算”的目標，在這種結算中，沒有任何人工參與財務結算過程的任何部分。

機器學習在金融領域的十大應用

• 可以使用機器學習建立可以最大限度地減少風險和錯誤的預測模型。在金融領域，機器學習的新的前景和用途不斷湧現。下面概述了這項尖端技術在銀行業中的一些成熟應用。

• 資料輸入、監控和更新過程的自動化：節省在日常例行操作上的時間和精力。

• 使用計算機程式（機器人顧問）構建和管理投資組合。

• 交易演算法允許快速識別模式並建立精確的交易策略。

• 高頻交易 (HFT) 是快速發現市場機會並採取行動的過程。

• 識別欺詐行為，例如內幕交易和洗錢，被稱為欺詐檢測。

• 信用評分、承銷和貸款；確定借款人信用度或可靠性的過程。此外，構建用於客戶服務或投資建議等領域的聊天機器人。

• 為了處理風險，首先必須能夠識別它們。國際貿易結算：計算機化支付流程。

• 分析文件和其他形式的非結構化資料，例如財務報表和合同。

• 可以自動化獲取和入職新客戶的過程，透過定製服務和提出具體建議來改善客戶體驗。

機器學習中金融應用的益處

在金融領域使用機器學習的眾多優勢中，包括以下列出的優勢。

減少人為錯誤的影響

在金融行業，即使是微小的錯誤也可能產生深遠的影響，包括損失數百萬美元。人為錯誤不斷發生。機器學習演算法可以取代或補充人工操作人員，從而極大地提高資料準確性。

經濟性

人工智慧和機器學習的最新技術已經隨著時間的推移而發展。儘管初始支出和持續成本很高，但從長遠來看，它可能是值得的。

節省時間

使用機器學習可以有效且快速地解決問題。它可以簡化耗時的體力勞動，幫助形成細緻的判斷，併產生可靠的預測。

客觀性

銀行業迫切需要機器學習來做出這種公正和開源的決策。在資料選擇和決策方面，機器學習演算法通常比人為判斷更理性。

減輕工作量

機器學習可以節省時間和勞動力，因為它可以完成複雜、重複的任務。

金融行業機器學習的職業

對具有機器學習經驗的專業人才的需求日益增長，而機器學習在銀行業和其他領域仍然是一個相對較新的概念。機器學習方面的工作可以在許多不同的行業中找到，包括 IT、軟體開發和經濟學。機器學習之所以重要，是因為它提供了對消費者趨勢和組織習慣的新視角。根據美國勞工統計局的資料，該行業的大多數人都被歸類為計算機和資訊研究分析師。它有助於自動化原本需要人工處理的過程，並且可以幫助推動諸如節省成本和新的工作方式等企業成果。

銀行業的決策越來越受到資料的驅動。隨著該學科的發展，金融行業對機器學習專家的需求將不斷增長。如今，許多大型公司都使用機器學習，例如 Facebook、Uber、Ola、Google 等。對於任何具有機器學習專業知識的人來說，金融領域都有大量機會。銀行業對機器學習專業人員的需求很大，因此他們可以期待獲得高於平均水平的薪水。

• 機器學習資料分析師：年薪 131,490 美元

• 量化研究分析師：119,222 美元。

• 機器學習工程師：129,101 美元

• 統計建模師：142,379 美元

• 金融資料科學家：117,527 美元。

申請機器學習職位所需的資格

機器學習職位範圍很廣，需要廣泛的專業知識和經驗。機器學習工程師需要強大的技術和程式設計能力，而機器學習科學家則需要強大的數學和統計技能。尋求機器學習工作的人員的常見要求包括：

• 計算機科學或密切相關學科的學士學位

• 瞭解統計方法和計算機學習程式

• 處理海量資料集的能力

• 精通多種程式語言

• 能夠向非專業人士解釋資料分析結果的能力

結論

值得探索機器學習在銀行業的未來、其潛在應用以及它可能創造的工作崗位。由於機器學習在金融領域的廣泛應用，許多新的機器學習金融職位已經出現。