یادگیری ماشین (در امور مالی)

یادگیری ماشین در امور مالی اکنون جنبه اصلی چندین سرویس مالی و برنامه های کاربردی ، از جمله مدیریت دارایی ها ، ارزیابی سطح ریسک ، محاسبه نمرات اعتباری و حتی تصویب وام در نظر گرفته شده است. یادگیری ماشین زیر مجموعه ای از علوم داده است که بدون برنامه ریزی امکان یادگیری و بهبود از تجربه را فراهم می کند.

به عنوان کاربردی از هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین بر روی توسعه سیستم هایی که می توانند به استخرهای داده دسترسی پیدا کنند ، تمرکز می کند و سیستم به طور خودکار پارامترهای خود را برای بهبود تجربیات تنظیم می کند. سیستم های رایانه ای عملیات را در پس زمینه اجرا می کنند و با توجه به نحوه آموزش آن ، به طور خودکار نتایج را تولید می کنند.

یادگیری ماشین در ترسیم بینش و پیش بینی ها در هنگام تغذیه حجم زیادی از داده ها در سیستم ، دقیق تر است. به عنوان مثال ، صنعت خدمات مالی تمایل دارد با حجم عظیمی از داده های مربوط به معاملات روزانه ، صورتحساب ، پرداخت ، فروشندگان و مشتریان که مناسب برای یادگیری ماشین هستند ، روبرو شود.

امروزه ، بسیاری از شرکتهای پیشرو در زمینه خدمات فن آوری و مالی ، یادگیری ماشین را در عملیات خود قرار می دهند و در نتیجه یک فرآیند بهتر جریان ، کاهش خطرات و پرتفوی های بهینه سازی بهتر انجام می شود.

خلاصه

• یادگیری ماشین شاخه ای از هوش مصنوعی است که از مدل های آماری برای پیش بینی استفاده می کند.
• در امور مالی ، از الگوریتم های یادگیری ماشین برای تشخیص کلاهبرداری ، فعالیت خودکار تجارت و ارائه خدمات مشاوره مالی به سرمایه گذاران استفاده می شود.
• یادگیری ماشین می تواند میلیون ها مجموعه داده را در مدت زمان کوتاهی تجزیه و تحلیل کند تا نتایج را بهبود بخشد بدون اینکه صریحاً برنامه ریزی شود.

نحوه استفاده از یادگیری ماشین در امور مالی

روش های مختلفی وجود دارد که یادگیری ماشین و سایر اصول هوش مصنوعی (AI) در صنعت مالی به کار می رود. برخی از کاربردهای یادگیری ماشین در امور مالی شامل موارد زیر است:

تجارت الگوریتمی

تجارت الگوریتمی به استفاده از الگوریتم ها برای تصمیم گیری بهتر تجارت اشاره دارد. معمولاً معامله گران مدلهای ریاضی می سازند که بر اخبار تجاری و فعالیتهای تجاری در زمان واقعی نظارت می کنند تا عواملی را که می تواند باعث افزایش یا سقوط قیمت های امنیتی شود ، تشخیص دهد. این مدل با مجموعه ای از دستورالعمل های از پیش تعیین شده در مورد پارامترهای مختلف - مانند زمان بندی ، قیمت ، کمیت و سایر عوامل - برای قرار دادن معاملات بدون درگیری فعال معامله گر همراه است.

بر خلاف معامله گران انسانی ، تجارت الگوریتمی می تواند به طور همزمان حجم زیادی از داده ها را تجزیه و تحلیل کرده و هر روز هزاران معاملات انجام دهد. یادگیری ماشین تصمیمات معاملاتی سریع می گیرد ، که به بازرگانان انسانی مزیت نسبت به میانگین بازار می دهد.

همچنین ، تجارت الگوریتمی تصمیمات تجاری را بر اساس احساسات اتخاذ نمی کند ، که این یک محدودیت مشترک در بین بازرگانان انسانی است که قضاوت آنها ممکن است تحت تأثیر احساسات یا آرزوهای شخصی باشد. روش تجارت بیشتر توسط مدیران صندوق های حزب و موسسات مالی برای خودکارسازی فعالیت های معاملاتی به کار می رود.

تشخیص و پیشگیری از کلاهبرداری

کلاهبرداری یک مشکل اساسی برای موسسات بانکی و شرکتهای خدمات مالی است و هر سال میلیارد ها دلار ضرر را به خود اختصاص می دهد. معمولاً شرکت های مالی مقدار زیادی از داده های خود را به صورت آنلاین ذخیره می کنند و این باعث افزایش خطر نقض امنیتی می شود. با افزایش پیشرفت تکنولوژیکی ، کلاهبرداری در صنعت مالی اکنون تهدیدی برای داده های ارزشمند محسوب می شود.

سیستم های تشخیص کلاهبرداری در گذشته بر اساس مجموعه ای از قوانین طراحی شده بودند که می توان به راحتی توسط کلاهبرداران مدرن از آن دور شد. بنابراین ، اکثر شرکت ها امروزه از یادگیری ماشین برای پرچم گذاری و مبارزه با معاملات مالی کلاهبرداری استفاده می کنند. یادگیری ماشین با اسکن از طریق مجموعه داده های بزرگ برای تشخیص فعالیت های منحصر به فرد یا ناهنجاری ها و پرچم آنها برای تحقیقات بیشتر توسط تیم های امنیتی کار می کند.

این کار با مقایسه یک معامله در برابر سایر نقاط داده - مانند سابقه حساب مشتری ، آدرس IP ، مکان و غیره - برای تعیین اینکه آیا معامله پرچم دار موازی با رفتار دارنده حساب است ، کار می کند. سپس ، بسته به ماهیت معامله ، سیستم می تواند به طور خودکار برداشت یا خرید را کاهش دهد تا زمانی که یک انسان تصمیم بگیرد.

مدیریت نمونه کارها (مشاوران روبو)

مشاوران Robo برنامه های آنلاین هستند که با استفاده از یادگیری ماشین ساخته شده اند و مشاوره مالی خودکار را به سرمایه گذاران ارائه می دهند. برنامه ها از الگوریتم ها برای ایجاد یک سبد مالی با توجه به اهداف یک سرمایه گذار و تحمل ریسک آنها استفاده می کنند.

مشاوران روبو به حداقل حساب کم نیاز دارند و معمولاً ارزان تر از مدیران نمونه کارها انسانی هستند. هنگام استفاده از مشاوران روبو ، سرمایه گذاران موظفند هدف سرمایه گذاری یا پس انداز خود را به سیستم وارد کنند و سیستم به طور خودکار بهترین فرصت های سرمایه گذاری را با بالاترین بازده تعیین می کند.

به عنوان مثال ، یک سرمایه گذار که 30 سال سن دارد با هدف پس انداز 500000 دلار تا زمان بازنشستگی می تواند این اهداف را وارد برنامه کند. سپس این برنامه سرمایه گذاری ها را در ابزارهای مختلف مالی و کلاس های دارایی-مانند سهام ، اوراق بهادار ، املاک و مستغلات و غیره-برای دستیابی به اهداف بلند مدت سرمایه گذار گسترش می دهد. برنامه برای یافتن بهترین استراتژی متنوع سازی ، اهداف سرمایه گذار را با توجه به روند بازار زمان واقعی بهینه می کند.

وام

در صنعت بانکی و بیمه ، شرکت ها به میلیون ها داده مصرف کننده دسترسی پیدا می کنند ، که با استفاده از آنها می توان یادگیری ماشین را به منظور ساده سازی روند کارآزمایی آموزش داد. الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند تصمیمات سریع در مورد تحقق بخشیدن به اعتبار و اعتبار را بگیرند و شرکت ها را هم وقت و هم منابع مالی که توسط انسان استفاده می شود ، پس انداز کند.

دانشمندان داده می توانند الگوریتم هایی را در مورد چگونگی تجزیه و تحلیل میلیون ها داده مصرف کننده برای مطابقت با سوابق داده ، به دنبال استثنائات منحصر به فرد و تصمیم گیری در مورد اینکه آیا مصرف کننده واجد شرایط وام یا بیمه است ، آموزش دهند.

به عنوان مثال ، این الگوریتم می تواند در مورد چگونگی تجزیه و تحلیل داده های مصرف کننده مانند سن ، درآمد ، شغل و رفتار اعتباری مصرف کننده - تاریخچه پیش فرض ، در صورت پرداخت وام ، تاریخ سلب مالکیت و غیره - آموزش داده شود تا بتواندهر نتیجه ای را که ممکن است تعیین کند که آیا مصرف کننده واجد شرایط دریافت وام یا بیمه نامه است ، تشخیص دهید.

منابع بیشتر

CFI برنامه صدور گواهینامه اطلاعات و اطلاعات تجاری (BIDA) را برای کسانی که به دنبال مشاغل خود به سطح بعدی هستند ، ارائه می دهد. برای ادامه یادگیری و توسعه پایگاه دانش خود ، لطفاً منابع مرتبط اضافی را در زیر کشف کنید:

• تنوع
• پنج بزرگ مشاور Robo
• انتقال از اکسل به پایتون
• VBA در اکسل
• تمام منابع علوم داده را مشاهده کنید

• این مقاله را به اشتراک بگذارید