详细盘点机器学习在金融领域的七大应用，怎么强调都不为过。但它在金融领域的发挥如何，应用现状处于什么阶段？我们都知道，银行存储着所有的信息，包括客户的交易记录、与客户的沟通信息、内部信息，而这些信息占用的存储空间已经达到了Tera级，有的甚至达到了PB级。现在，大数据技术可以像这样解决大规模数据存储和处理的问题：数据量越大，越能发现客户需求和行为模式。在大数据的基础上，通过人工智能和机器学习算法，利用相关软件学习客户行为，自主决策。是不是觉得很神奇？接下来，我们就来看看机器学习和大数据能给金融带来什么样的力量。机器学习在金融行业的应用案例1.确定银行的最佳位置信息是21世纪的黄金。机器学习和大数据技术利用信息呈现客户的重要信息。在融资方面，必须收集每个客户的信息。最常见的例子是ATM的例行操作。银行通过收集和处理所有客户的操作信息来预测客户的行为。下次访问时，客户不再需要搜索和输入号码，只需点击一个按钮即可立即进行常规操作。使用大数据获得的信息可用于创建和运行引擎，这些引擎可用于确定启动实体银行的最佳位置。一家金融机构收集了一个城市中一些访问量最大的区域的信息，这些区域的访问时间、客户所在的商店、最大客户数和最小客户数。通过对这些信息的处理和预测，选择最有利可图的地点开设实体银行（顺便说一句，不仅银行可以这样选择地点）。选址对企业或商户的收入如此重要，你肯定会认为这是一个非常好的应用场景。2.通过智能投顾为客户寻找最佳解决方案智能投顾就像一个没有自我意识的虚拟助手。智能投顾本质上是一系列算法，为客户选择和调整金融投资组合，同时兼顾客户的盈利目标和风险承受能力。这是一个机器人顾问可能如何工作的示例：客户输入他们的目标（例如，节省300,000.00美元以便在60岁退休）、年龄、收入和当前金融资产。为了实现客户的目标，机器人投资顾问使用机器学习算法来匹配不同资产类别和金融工具之间的投资。目前，提供此类服务的公司包括：Betterment、SchwabIntelligentPortfolios。3.将算法交易转化为智能交易算法交易是指利用软件根据预先设定的交易条件（如时间、价格、交易量等）下达交易指令的交易。算法交易允许在没有人为干预的情况下进行交易。机器学习技术提供了一组新的和多样化的工具，允许算法交易超越自动执行。在机器学习(ML)的情况下，算法可以通过学习其他算法（即规则）的目标并基于数据来实现目标，例如最小化预测误差。机器学习算法的设计可以通过分析历史市场行为来确定最佳市场策略，从而使交易预测更加准确。目前，提供此类服务的公司包括：RenaissanceTechnologies、WalnutAlgorithms。4、风险管理与反欺诈风险管理与反欺诈是目前银行最热门的两个话题，此类项目首先通过应用机器学习、大数据等创新技术来解决。银行使用机器学习和大数据技术来计算所有可能的风险和欺诈者，并在第一时间怀疑他们。机器学习驱动的欺诈检测系统的主要优势在于它不仅遵循风险因素清单——它还能够主动学习和校准新的潜在（或真实）安全威胁。应用机器学习技术，系统可以检测异常或不寻常的行为，并为安全团队标记它们。欺诈检测系统面临的挑战是避免误报，即被标记为“风险”但并非真正风险的风险。目前，提供此类服务的公司包括：Kount和APEXAnalytics。5.扩大客户对银行服务的依赖除了获取用户经济活动数据外，银行还获取外部数据，如来自社交网站的数据或对客户在线行为的分析，并将这些信息添加到客户的行为系统中。通过对这些大数据信息的分析，银行可以挖掘出大量新的机会。例如，如果客户在评论中讨论购买新车的可能性，银行可以提供客户想要的贷款并立即通过电子邮件发送给他。6.决定与客户沟通的最佳方式。客户更喜欢使用不同的通信方式，例如社交媒体、电子邮件或即时消息。银行必须选择与不同客户沟通的最佳方式，通过客户偏好的方式发送提醒、推送新产品和联系客户。这样，不仅客户可以及时了解银行的消息，银行也可以通过其他方式降低联系客户的成本。7、客户流失预警通过分析客户内外部数据，可以预测是否存在客户流失风险。例如，如果客户长时间没有访问银行网点，没有登录网站，也没有在社交网站上订阅银行的其他更新，可以预测客户可能搅动。在这种情况下，银行通过推荐客户想要的产品或优惠来留住客户非常重要。【本文为栏目组织大数据文摘微信公众号“大数据文摘（id：BigDataDigest）”原创文章】点此查看作者更多好文
