在过去十年中，金融业采用了前所未见的尖端技术。这种转变主要归因于2008年金融危机后出现的许多初创企业，它们遵循技术优先的方法来创建金融产品和服务，以改善客户体验为目标。金融科技初创企业是智能手机、大数据、机器学习(ML)、区块链等新技术的早期采用者，被视为引领潮流的企业，将被更多传统银行和金融机构效仿。机器学习和深度学习的最新进展确实突破了计算机视觉和自然语言处理的界限。金融科技公司将不遗余力地利用这些突破来改善金融服务。据一份报告显示，2019年，全球金融科技市场价值为72.7亿美元，预计到2025年将增长到354亿美元。Statista预测，到2025年，整个银行业将能够通过以下方式获得1820亿美元的全球商业价值机器学习。这些数字确实令人难以置信，并显示了该行业已经从机器学习中获得了多少收益。下面深入探讨金融行业机器学习中断的示例和真实案例研究。1、风险管理由于行业的性质，金融行业始终面临着各种风险。如果管理不当，会给银行和客户等金融机构带来麻烦，最坏的情况下可能导致银行彻底倒闭。银行总是面临多种风险，最常见的是信用风险和市场风险。大多数银行现在已经开始利用人工智能来最大限度地减少此类风险。银行现在通过机器学习预测模型评估贷款申请人的信用度，以发现他们未来可能违约的可能性。那些没有不良信用的人得不到任何信贷，从而减少了银行因贷款违约而造成的损失。ZestFinance是该领域领先的金融科技初创公司，它通过使用机器学习分析成功地将违约率降低了20%。股票市场一直被视为行业中风险极高的领域，因为它可能会在最意想不到的时候崩盘，让人们和投资组合经理感到困惑。然而，崩溃并不是突然发生的。事实上，导致崩溃的微观和宏观因素有很多，但人类无法提前发现这些蛛丝马迹。机器学习和时间序列模型可用于提前预测这些模式，以便在问题发生之前及时采取行动。TradingTechnologies和Kavout是该领域的两家著名公司，它们使用机器学习来识别复杂的交易模式。EquBot有另一种有趣的方法，它使用IBMWatson来抓取市场上的各种新闻和社交媒体帖子，并创建市场情绪分析来预测趋势。2.欺诈管理世界各地的银行和保险公司经常面临金融欺诈企图，造成巨大损失。仅在美国，这些保险公司在2019年就因欺诈性索赔而面临340亿美元的损失。使用机器学习分类模型可以有效检测这些欺诈性索赔。土耳其保险公司AKSigorta使用其预测模型在8秒内标记可疑索赔以供进一步审查，这帮助他们将此类虚假索赔的检测率提高了66%。因银行详细信息被盗而导致的信用卡被盗和交易给银行和客户造成巨大损失。为了遏制此类欺诈，许多公司正在构建基于机器学习的欺诈检测系统，以实时检测欺诈交易。当这样的系统发现异常交易时，它要么阻止它，要么通过OTP寻求客户确认。Datavisor等公司声称，他们的机器学习可以以90%的准确率检测出30%以上的金融欺诈。每天都有数百万人收到网络钓鱼电子邮件，成千上万的人因泄露财务细节导致财务欺诈而成为他们的牺牲品。许多著名的电子邮件服务提供商现在已经集成了机器学习分类系统来检测和阻止此类网络钓鱼电子邮件。仅Gmail一项就每分钟拦截1000万封垃圾邮件和恶意电子邮件，大大降低了网络钓鱼诈骗的几率。3.安全性银行拥有强大的安全性非常重要，他们现在使用智能监控摄像头来监控本地和远程ATM的活动。在计算机视觉和物联网技术的支持下，这些监控摄像头可以检测可疑活动并发出警报。UncannyVision就是这样一家为ATM提供基于人工智能的监控摄像头的领先公司。为了保护本地安全，SecurityBank还依靠指纹、视网膜和面部扫描等生物识别安全技术对人员进行身份验证，并防止未经授权的人员进入受限区域。一些已实施生物识别证券的流行银行包括苏格兰皇家银行、富国银行、美国银行和巴克莱银行。事实上，它不仅用于内部安全，还使用生物识别技术对通过智能手机访问银行服务的客户进行身份验证。它在密码之上增加了额外的安全层，以确保正确的用户正在使用他们的移动应用程序。4.客户体验通过为客户提供确保他们几乎终生都会继续使用银行的体验来赢得客户。传统上，银行业务一直不是一个非常用户友好的领域，但在网上和电话银行时代，它开始逐渐发生变化。银行现在正试图通过利用机器学习将这种体验提升到另一个层次。申请银行账户时最繁琐的任务之一是KYC流程，客户认为这是延迟开户的间接费用。现在正在努力通过在OCR和计算机视觉技术的帮助下自动化KYC流程来减少客户的等待时间，从而加快客户文档的处理速度。事实上，欧洲银行BilcoBilbaoVizcayaArgentaria(BBVA)已经大大简化了KYC流程，客户只需上传自拍照片或视频即可轻松开户。一旦客户被接纳，重要的是要处理他们的常规查询并在需要时提供帮助。近年来，银行已成功在其网站和移动应用程序上使用基于机器学习的聊天机器人和虚拟助手，为客户提供按需帮助。据一份报告称，到2022年，银行可以使用聊天机器人实现高达90%的客户交互自动化。银行业巨头之一的美国银行推出了帮助客户查询的虚拟助手Erica。银行也在利用机器学习打造智能机器人顾问，为客户提供更加个性化的理财建议，这不仅有利于客户，还能增加转换银行的可能性。这对客户和银行来说是双赢的局面。结论机器学习确实是世界正在走向的未来，而这仅仅是个开始。在不久的将来，金融部门将看到比现在想象的更多的机器学习创新应用。
