金融科技

金融科技和机器学习如何结合一起?

金融世界每日处理海量计的统计数据和定量数据,这正中是机器学习的理想应用领域范畴。 

机器学习在医学,酒店,媒体和零售等各领域都有广泛的应用。同时,金融业也步入运用该技术以更迅速,更完善和更精準的方式处理资本市场海量的数据,分析风险和预测未来。

FintechHK 2020 One Pager
资料来源: “Algorithm-X Lab – The business of artificial intelligence.

金融世界分秒必争,秒秒钟都在进行过万亿交易,绝对要求持份者无时无刻能即时回应市场变化。机器学习大大提升数据管理的能力,从而以提高了最重要并讲究速度的应变能力。

機器学习能有效地撇除投资决策中所存在的人为偏见和主观情绪。所以机器学习可追查交易中所犯的错误决定,避免严重亏损的交易。

金融业的机器学习

机器学习能有效地撇除投资决策中所存在的人为偏见和主观情绪。所以机器学习可追查交易中所犯的错误决定,避免严重的交易亏损。

Machine Learning Applications in Finance
资料来源: “Machine Learning in Finance – 15 Applications for Data Science Aspirants.” DataFlair, 27 Sept. 2019, data-flair.training/blogs/machine-learning-in-finance/

如前述,金融业是人工智能应用的理想领域。据报导,使用机器学习的金融公司正在稳步增长,意味著这是不可替代的时代革命,也非是一时叁刻的潮流炒或销售买点。

智能投资顾问

所谓的“智能投资顾问”就是替代以往部分财务专家的责任,为投资者提供撇除人为偏见和主观情绪的投资建议。有效地根据客户的风险水平和财务目标公正地调整投资算法。

Reasons for Robo-advisors gaining popularity
资料来源: “Robo-Advisors and Whether They Can Survive the Bear Markets.” LuckScout.com, 4 Jan. 2018

这些机器学习算法包括资产分配,客户风险分析,资产组合调整或再平衡,自动交易和合规避税。智能投资顾问最明显的优势之一客户服务中能有效删除人为的成本因素,因此,这项机器学习的应用比传统高佣金的金融顾问相对大众化,吸引广泛和不论财富多寡的客户层面。

买卖股票的公司可利用数百种机器学习算法来完成各种特定任务,例如交易预测,策略参数识别,市场行为分析等。例如,运用决策树算法建立投资策略模型,回归算法可以解决回归问题和变量之间的关係。 ifundtrust 使用机器学习和深度学习进行债券价格评估,风险评估,风险分析及其他可能想象的应用范畴。

客户服务

许多客户往往对电话语音提示抱者负面的印象,可是建基於人工智能的聊天机器人却能为客户带来不一样的体验验。

Mastercard Chatbot
资料来源: Rubin, Ben Fox. “Mastercard Wants to Help You Bank with a Chatbot.” FinTech Ranking, CNET, 26 Oct. 2016

对话框和数码助理等客户界面利用人工智能技术分析查询内容,主动将客户引导到对应部门。当中的答复并非死版一块,能灵活地适应上文下理,以人可理解的语言做句答复,无须自然人作任何旁边干预。

情感分析

字面上看,情感分析意味著能全面分析和辨别既定文本内的情感内涵或观点方向。人工智能在情感分析上具有广泛的应用範围,从品牌建立、理解受众对产品和服务的回馈,更甚的对股票估值和交易预测当中的情绪因素都有相当的效用。Syntax trees for the sentence “Everything would have been all right if you hadn’t said that” in two languages

資料來源: Peng, Haiyun, et al. “A Review of Sentiment Analysis Research in Chinese Language.” Cognitive Computation, vol. 9, no. 4, 8 May 2017, pp. 423–435, 10.1007/s12559-017-9470-8

在预见的将来,就算远远未能有效测度人类的第六感或所谓的直觉,机器学习这几年的发展,尤其在情感分析上可谓一日千里,準确性大大提高,应用潜力在人类未来的生活中可谓无所不在。