Более широкое использование искусственного интеллекта и машинного обучения в финансах

Sep 04, 2023

В последние годы мы наблюдаем значительный рост использования искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения в финансовой отрасли. Эти технологии внедряются финансовыми учреждениями для автоматизации и оптимизации своих процессов, устранения рисков и получения информации о поведении клиентов.

Искусственный интеллект и машинное обучение меняют способы ведения бизнеса и становятся важными инструментами в банковской сфере.

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) — это компьютерные технологии, которые позволяют машинам учиться на основе данных, обнаруживать закономерности и выносить суждения. Искусственный интеллект предполагает создание алгоритмов, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как языковой перевод, распознавание изображений и принятие решений.

Машинное обучение — это отрасль искусственного интеллекта, которая фокусируется на разработке систем, которые могут учиться на данных без явного программирования.

ИИ и машинное обучение имеют несколько финансовых приложений. Вот несколько примеров использования этих технологий:

Одним из наиболее значительных преимуществ искусственного интеллекта и машинного обучения является его способность обнаруживать мошеннические транзакции. Эти технологии используются банками и финансовыми учреждениями для изучения огромных объемов данных и выявления тенденций, которые могут указывать на мошенническое поведение. Это позволяет им обнаруживать и предотвращать мошенничество до того, как оно причинит вред.

Какие платформы доступны для торговли? Посмотреть все здесь

Искусственный интеллект и машинное обучение можно использовать для оценки рыночных данных и поиска инвестиционных возможностей в управлении инвестициями. Их также можно использовать для автоматизации торговых операций, позволяя финансовым организациям принимать более точные и своевременные торговые решения.

Применение искусственного интеллекта и машинного обучения в финансах имеет различные преимущества. Вот несколько примеров:

Хотя применение искусственного интеллекта и машинного обучения в финансах имеет значительные преимущества, оно также имеет некоторые недостатки. Вот несколько примеров:

Интеграция с существующими системами. Интеграция искусственного интеллекта и машинного обучения в существующие системы может оказаться сложной задачей и может потребовать значительных инвестиций в инфраструктуру и обучение.

В финансах машинное обучение используется для таких задач, как оценка рисков, обнаружение мошенничества, оптимизация портфеля и торговые стратегии. Однако, как и любая технология, машинное обучение в финансах сопряжено с собственным набором рисков, которые необходимо тщательно учитывать и управлять ими.

Модели машинного обучения хороши настолько, насколько хороши данные, на которых они обучаются. В финансах данные могут поступать из различных источников, таких как исторические цены на акции, экономические индикаторы и настроения в социальных сетях. Однако качество данных может варьироваться, а неточные, неполные или предвзятые данные могут привести к неточным прогнозам или решениям. Предвзятость в данных, такая как гендерная или расовая предвзятость, также может быть непреднамеренно обнаружена алгоритмами машинного обучения, что приводит к предвзятым результатам в сфере финансов, таким как предвзятые кредитные решения или дискриминационное ценообразование. Поэтому крайне важно тщательно собирать и предварительно обрабатывать данные, чтобы минимизировать эти риски и гарантировать, что модели машинного обучения обучаются на надежных и репрезентативных данных.

Модели машинного обучения иногда могут представлять собой черные ящики, а это означает, что процесс принятия решений в них нелегко интерпретировать или объяснить. В сфере финансов, где нормативные требования и прозрачность имеют решающее значение, отсутствие интерпретируемости и объяснимости модели может создавать риски. Может быть сложно понять, как и почему модель машинного обучения делает тот или иной прогноз или решение, что может вызвать опасения по поводу подотчетности, справедливости и соблюдения требований.

Финансовым учреждениям необходимо обеспечить, чтобы модели машинного обучения, используемые в финансах, были прозрачными, объяснимыми и соответствовали нормативным требованиям для снижения рисков, связанных с непрозрачностью моделей.

Модели машинного обучения подвержены переобучению, которое происходит, когда модель хорошо работает с обучающими данными, но не может обобщать новые, невидимые данные. Переобучение может привести к неточным прогнозам или решениям в реальных финансовых сценариях, что приведет к финансовым потерям. Крайне важно использовать соответствующие методы, такие как регуляризация и перекрестная проверка, чтобы снизить риски переобучения и гарантировать, что модели машинного обучения могут хорошо обобщаться на новые данные.