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机器学习在2021年进行投资管理

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投资是银行业务不可或缺的一部分,也是风险最高的部分。有没有一种方法可以保护您的资产免受不合理的风险并提高每项新投资的效率?是, 机器学习 银行业的人工智能和人工智能正在不断突破极限,使其变得更有希望,更有利可图,更智能,更安全。在本文中,我们将探讨这些技术在金融科技领域的未来,并将重点放在AI和机器学习在投资管理中的使用。

2021年银行业人工智能– What to Expect

迄今为止,银行业的人工智能是最有前途的技术,可用于不同目的。根据此信息图,由于自定义,数据分析和不同的任务解决功能以及可承受的实施价格的巨大机会,在银行中使用AI和机器学习是金融技术发展的又一趋势。

银行福利中的机器学习

人工智能和机器学习对银行业价值的迅速,最重要的普遍增长具有强大的基础,因为这些技术有望带来全新的高效收益。

  • 先进的数据分析。以前,银行被迫分析信息访问受限的数据。例如,当客户提出发行贷款的请求时,仅根据客户的收入,流动资产和负债表以及他的信用记录做出决定。目前,银行业的人工智能使您可以分析海量信息,直至用户’在社交网络中的要求,以便做出更有能力和风险较小的决定。
  • 尖端优势。银行中的机器学习可以使您更具竞争力,这取决于您希望借助其帮助解决的任务。此外,我们将在银行案例研究中重点介绍人工智能,以便您能够找到与您的业务相关并且可以同时使用AI解决的任务。  
  • 削减成本。根据您在金融机构中使用AI和ML的方式,这可能会减少一些成本。例如,使用机器人顾问作为支持团队的一部分可以降低人员维护的成本。 
  • 更好的安全性y。如果您想获得更高的安全性,可以以不同的方式应用银行业的人工智能。例如,使用机器学习进行信用卡欺诈检测已成为该技术的相当标准的应用,而具有面部识别功能的创新型摄像头可以确定客户是否’从他们的面部表情判断他们的意图是错误的。

银行业人工智能案例研究实例

至于这些创新在烘焙和金融领域的实际应用,AI和ML可以成功用于:

  • 客户服务改善t。例如,聊天机器人可以帮助客户浏览银行的网站和应用程序,建议定期付款,并在出现超支情况时通知用户。甚至更先进的聊天机器人已经可以帮助客户进行预算计划,节省资金和投资管理。 
  • 风险评估。用钱来赚钱总是有风险的过程,因此AI和ML可以帮助正确评估发放贷款时的风险,并确保客户没有从事洗钱和恐怖分子融资活动。而且,用于投资管理和风险评估的机器学习也非常有用。 
  • 利用AI和机器学习进行欺诈检测。使用机器学习进行信用卡欺诈检测并不是将这种技术用于安全目的的唯一示例。此外,人工智能可以保护您的员工‘仿冒电子邮件中的收件箱,以及保留您的客户’移动银行应用程序中的数据安全。或者,您可以使用现成的安全解决方案,或与具有欺诈检测专业知识的公司合作,例如 SPD集团 根据您面临的核心威胁创建自己的欺诈预防系统。 
  • 投资管理。至于用于投资管理的机器学习,以下是对该主题的更多见解。 

投资管理意味着什么?

根据Investopedia的定义,“投资管理是指处理金融资产和其他投资,而不仅仅是买卖它们。管理包括制定用于收购和处置投资组合资产的短期或长期策略。它还可以包括银行,预算,税收服务和关税。

机器学习和人工智能如何使投资管理受益?

如果我们再看一下上面的信息图,我们会发现用于投资管理的机器学习可以帮助完成该过程的所有核心方面。 

  • 使新形式的数据经过准确的分析。您永远不能确保自己考虑到了所有已知信息。反过来,人工智能能够更深入地发现并发现直接影响投资收益的隐形关系。
  • 减少人为偏见在决策过程中的影响。人工智能没有情感,完全不关心您将做出什么决定。它的任务是只建议更好地处理不带偏见的外观。 
  • 明确可能的风险和机遇。就像我们说过的那样,风险评估是投资管理的强大机器学习优势。有了这个机会,您将能够做出最合理的投资决定。
  • 做出准确的预测。 用于投资管理的人工智能也可以由预测器提供动力,该预测器将考虑实时和历史数据,使您获得尽可能准确的预测。 
  • 根据某些参数建议最佳决策。例如,如果您正在寻找在某个地区投资房地产的机会,那么当寻找最佳选择时,模型可能已经有两个参数可以作为指导。 

投资策略的主要类型是什么,以及机器学习对每种策略的用处

这就是机器学习和人工智能如何使不同的投资策略安全和有益的工作。 

策略定义ML和AI的应用方式
价值投资该策略意味着投资于被低估但有前途的证券。ML和AI可以使用数据分析预测能力来搜索此类股票。
收入投资该策略的目的是获得恒定的被动收入。 人工智能和ML的任务将是分析不同的市场和当前趋势,以寻找最被动的,有希望的收入交易。 
成长投资该策略的目标是增加资本。最简单的示例是带有利息资本化选项的存款。由AI驱动的系统可能会分析不同的选项,计算给定期间可能的资本增加,并从所有可用的方法中提出最佳解决方案。 
小型股投资这是对市值较小的公司的股票进行投资的策略。 人工智能和ML可能会搜索并建议最有前途的小型公司的股票。 
对社会负责的投资该策略建议对绿色和/或具有社会前景的项目进行投资。ML模型可以研究当前的社会趋势,以找出最有希望投资的项目。 

结论

如您所见,机器学习和人工智能对于银行业和金融业非常有前途,特别是在风险增加且缺乏担保的环境中,即在投资管理和打击银行欺诈方面。在2021年,您应该专注于这些挑战,并利用金融科技创新来获得更多优势。

海伦·科瓦连科(Helen Kovalenko)是R&D数据科学部门的项目经理 SPD Group。她与一支专业团队合作,为低至大规模的企业进行研究,分析和开发创新的,最新的解决方案。她的团队就各种性质的复杂任务(例如零售,银行或物流行业)咨询客户,并为他们开发相关的解决方案。他们通常详细阐述NLP,计算机视觉和异常检测相关的挑战。她非常热衷于通过与志同道合,志同道合的人才一起不断工作来推动机器学习的未来