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一篇有深度的文章:金融AI机器学习的未来

2018-08-06 21:30 | 782次浏览 作者来源:金频金服

摘要:金融机器学习可能会很有魔力,即使它背后没有魔法(好吧,也许只是一点点)。尽管如此,机器学习项目的成功更多地取决于构建高效的基础架构,收集合适的数据集以及应用正确的算法。

  金融机器学习可能会很有魔力,即使它背后没有魔法(好吧,也许只是一点点)。尽管如此,机器学习项目的成功更多地取决于构建高效的基础架构,收集合适的数据集以及应用正确的算法。

  

  机器学习正在金融服务行业取得重大进展。让澳门百家乐看看为什么金融公司应该关心,他们可以通过AI和机器学习实现什么解决方案,以及他们如何应用这项技术。

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  定义

  

  澳门百家乐可以将机器学习(ML)定义为数据科学的一个子集,它使用统计模型来绘制洞察力并进行预测。下图解释了人工智能,数据科学和机器学习是如何相关的。为了简单起见,澳门百家乐在这篇文章中专注于机器学习。

  

  机器学习解决方案的神奇之处在于,他们可以从经验中学习而无需明确编程。简而言之,您需要选择模型并用数据提供它们。然后,模型会自动调整其参数以改善结果。

  

  数据科学家使用现有数据集训练机器学习模型,然后将训练有素的模型应用于现实生活中。


  该模型作为后台进程运行,并根据其训练方式自动提供结果。数据科学家可以根据需要经常重新训练模型,以使其保持最新和有效。例如,澳门百家乐的客户Mercanto每天重新培训机器学习模型。

  

  通常,您提供的数据越多,结果就越准确。巧合的是,庞大的数据集在金融服务行业中非常普遍。关于交易,客户,账单,汇款等有数PB的数据。这非常适合机器学习。

  

  随着技术的发展和最佳算法的开源,很难想象没有机器学习的金融服务的未来。

  

  也就是说,大多数金融服务公司仍然没有准备好从这项技术中提取真正的价值,原因如下:

  

  企业往往对机器学习及其组织的价值抱有完全不切实际的期望。

  

  人工智能和机器学习研究和开发成本很高。

  

  DS / ML工程师的短缺是另一个主要问题。下图显示了人工智能和机器学习技能需求的爆炸性增长。

  

  在更新数据基础架构方面,金融老牌企业不够灵活。


  澳门百家乐将在本文稍后讨论克服这些问题。 首先,让澳门百家乐看看为什么金融服务公司不能忽视机器学习。

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  为什么要考虑金融机器学习?

  

  尽管面临挑战,但许多金融公司已经利用了这项技术。 下图显示金融服务的高管非常重视机器学习,并且出于以下原因这样做:

  

  1.由于过程自动化,降低了运营成本。

  

  2.通过提高生产力和增强用户体验,增加收入。

  

  3.更好地遵守和加强安全性。


  有各种各样的开源机器学习算法和工具,可以很好地适应财务数据。 此外,成熟的金融服务公司拥有大量资金,他们可以负担得起在最先进的计算硬件上花费。

  

  坦克对于金融领域的定量性和大量的历史数据,机器学习有望提升金融生态系统的许多方面。

  

  这就是为什么如此多的金融公司在机器学习研发方面投入巨资。 至于落后者,忽视AI和ML可能会被证明是代价高昂的。


  | 文章内容由 系统开发/金融软件/软件定制开发/软件开发公司—金频金服 整理发布。




标签: 金融AI机器 金融机器学习
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