機器學習和深度學習的技術進步確實推動了計算機視覺和自然語言處理的發展。金融科技公司將不遺余力地利用這些技術突破來改善金融服務。根據一份報告，2019年，全球金融科技市場價值為72.7億美元，預計到2025年將增長到354億美元。Statista公司預測，到2025年，通過采用機器學習技術，全球金融行業將能夠獲得1820億美元的商業價值。
這些數字確實令人難以置信，表明該行業將從機器學習中獲得多少收益。以下深入研究金融行業中機器學習的應用和真實案例。
1.風險管理
由于行業的性質，金融行業始終面臨各種風險。如果管理不當，可能會給銀行等金融機構和客戶造成麻煩，在最糟糕的情況下也可能導致銀行徹底倒閉。金融行業面臨的多種風險中，最常見的是信用風險和市場風險。現在，大多數銀行已開始利用人工智能技術來最大程度地降低此類風險。
銀行現在通過機器學習預測模型評估貸款申請者的信譽，以發現他們將來可能違約的可能性。那些沒有信譽或信譽較差的人不會得到任何貸款，從而減少了因違約而造成的損失。ZestFinance公司是這一領域領先的金融科技初創企業，該公司已通過使用機器學習分析設法將違約率降低了20%。
股票市場總是被視為一個非常有風險的行業領域，因為它可能會在人們最不期待的時候崩潰，讓股民和投資經理無所適從。然而崩潰并不是突然發生的，事實上，導致股票系統崩潰的微觀和宏觀因素很多，但人類卻無法提前發現這些蛛絲馬跡。機器學習和時間序列模型可以用來提前預測這些模式，以便在發生問題之前及時采取行動。Trading Technologies公司和Kavout公司就是這一領域的兩個知名廠商，這兩家公司正在利用機器學習來識別復雜的交易模式。
EquBot公司還有另一種有趣的方法，該方法使用IBM Watson抓取市場上的各種新聞和社交媒體帖子，并創建市場情緒分析以預測趨勢。
2.欺詐管理
世界各地的銀行和保險公司都面臨著經常性的金融欺詐，并造成了巨大的損失。僅在美國的保險公司在2019年因欺詐索賠而損失高達340億美元。利用機器學習分類模型可以有效地檢測到這些欺詐性索賠。土耳其一家保險機構AKSigorta公司使用其預測模型，可以在8秒內標記出可疑的索賠，以便進一步審查，這有助于他們將此類虛假索賠的發現率提高了66%。
信用卡被盜和銀行詳細信息被盜造成的交易也給銀行和客戶造成巨大損失。為了遏制此類欺詐，許多金融公司正在構建基于機器學習的欺詐檢測系統，以檢測實時欺詐交易。當這樣的系統看到異常交易時，或者阻止它，或者尋求客戶確認。Datavisor公司聲稱其機器學習可以以90%的準確率檢測出30%以上的金融欺詐。
每天都有數以百萬計的人收到網絡釣魚電子郵件，并且很多由于泄露了導致金融欺詐的詳細信息而成為犧牲品。現在，許多知名的電子郵件服務提供商已經集成了機器學習分類系統，以檢測并阻止此類網絡釣魚電子郵件。僅Gmail一分鐘就可以阻止1000萬個垃圾郵件和惡意電子郵件，從而顯著減少了網絡釣魚欺詐的可能性。
3.安全性
對于銀行來說，實現強大的安全性非常重要，并且它們現在正在使用智能監控攝像頭來監視本地和遠程ATM的活動。這些監控攝像頭由計算機視覺和物聯網技術驅動，可以檢測可疑活動并發出警報。Uncanny Vision就是這樣一家行業領先的公司，它為ATM提供此類基于人工智能的監控攝像頭。
為了保護內部部署，安全銀行還依靠指紋、視網膜、面部掃描等生物識別安全技術來對人員進行身份驗證，并防止未經授權的人員進入限制區域。已經實施生物識別技術的一些主要銀行包括蘇格蘭皇家銀行、富國銀行、美國銀行、巴克萊銀行。
實際上，它不僅用于內部安全，而且還使用生物識別功能對通過智能手機訪問銀行服務的客戶進行身份驗證。它在密碼之上增加了一層額外的安全保護功能，以確保正確的用戶正在使用他們的移動應用程序。
4.客戶體驗
金融機構可以通過提供豐富的體驗來獲得客戶的信任，確保他們一直使用其銀行服務。傳統上，銀行并不是一個非常人性化的舞臺，但是在在線和電話銀行時代，它開始逐漸發生變化。銀行現在正在嘗試通過利用機器學習將這種體驗提升到另一個水平。
申請銀行帳戶時最繁瑣的工作之一是KYC流程，客戶認為這是間接費用，會延遲開設帳戶的時間。現在，人們正在努力通過OCR和計算機視覺技術的幫助使KYC流程自動化來減少客戶的等待時間，從而更快地處理客戶文檔。事實上，歐洲BBVA銀行顯著簡化了KYC流程，客戶只需上傳自拍照照片或視頻即可輕松開設帳戶。
一旦客戶被接納，處理他們的定期詢問并在需要時提供幫助是很重要的。近年來，一些銀行已經成功地在其網站和移動應用程序上使用基于機器學習技術的聊天機器人和虛擬助手，為客戶提供按需幫助。根據一份調查報告，到2022年，銀行可以使用聊天機器人實現高達90%的客戶互動自動化。美國銀行就是其中的一個，該銀行已經推出了一個虛擬助手Erica來幫助客戶查詢。
銀行機構也可以利用機器學習建立智能機器人顧問，為客戶提供更加個性化的金融建議，這不僅對他們有利，而且增加了銀行轉換的可能性。對于客戶和銀行來說，這是一個雙贏的措施。
結論
機器學習將引領人們走向未來世界，這只是一個開始。在不久的將來，金融領域將看到更多創新性的機器學習采納方式，而這是人們現在無法想到的發展。
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