2021 年投资管理机器学习

投资是银行业不可或缺的一部分，也是风险最大的部分。有没有办法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？是的，银行业的机器学习和人工智能正在突破其界限，使其变得更有前景、更有利可图、更智能和更安全。在本文中，我们将探讨这些技术在金融科技领域的未来，并重点关注人工智能和机器学习在投资管理中的应用。

2021 年银行业人工智能——展望

迄今为止，银行业的人工智能是用于不同目的的最有前途的技术之一。 根据该信息图，由于定制、数据分析和不同任务解决能力的巨大机会，以及实施价格实惠，人工智能和机器学习在银行业的使用是又一个正在发展的金融科技趋势。

机器学习在银行业的好处

人工智能和机器学习对银行业价值的快速且普遍的增长具有坚实的基础，因为这些技术有望带来全新且高效的效益。

• 高级数据分析。 此前，银行被迫在信息获取有限的情况下分析数据。 例如，当客户提出发放贷款的请求时，仅根据客户的收入表、流动资产和负债以及其信用记录做出决定。 目前，银行业的人工智能允许您根据社交网络中用户的请求分析大量信息，以便做出更有效且风险更低的决策。
• 尖端优势。 银行业的机器学习可能会让您更具竞争力，具体取决于您想要在其帮助下解决的任务。 此外，我们将深入探讨银行业案例研究中的人工智能，以便您能够找到与您的业务相关且同时可以通过人工智能解决的任务。 
• 成本削减。 根据您在金融机构中使用人工智能和机器学习的方式，它可能会降低您的一些成本。 例如，使用机器人顾问作为支持团队的一部分可能会降低员工维护成本。 
• 更好的安全性y。 如果您想实现更高的安全性，可以以不同的方式应用银行业中的人工智能。 例如，使用机器学习的信用卡欺诈检测已成为该技术的相当标准的应用，而具有人脸识别功能的创新相机可以根据客户的面部表情来判断其意图是否错误。

银行业中的人工智能案例研究

至于这些创新在烘焙和金融领域的实际应用，人工智能和机器学习可以成功用于：

• 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，并在超支的情况下通知用户。 更先进的聊天机器人已经可以帮助客户进行预算规划、省钱和投资管理。 
• 风险评估。 从钱中赚钱始终是一个有风险的过程，因此人工智能和机器学习可以帮助在发放贷款时正确评估风险，并确保客户不参与洗钱和恐怖主义融资。 更重要的是，机器学习对于投资管理和风险评估也非常有用。 
• 利用人工智能和机器学习检测欺诈。 使用机器学习检测信用卡欺诈并不是利用该技术实现安全目的的唯一示例。 此外，人工智能可以保护您员工的收件箱免受网络钓鱼电子邮件的侵害，并确保移动银行应用程序中客户数据的安全。 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 浪潮集团 根据您面临的核心威胁创建您自己的欺诈预防系统。 
• 投资管理。 至于投资管理的机器学习，以下是对此主题的更多见解。 

投资管理是什么意思？

根据 Investopedia 的定义，“投资管理是指对金融资产和其他投资的处理——而不仅仅是买卖它们。 管理包括制定收购和处置投资组合持股的短期或长期策略。 它还可以包括银行、预算、税务服务和关税。=

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对该过程的所有核心方面都有帮助。 

• 对新形式的数据进行准确分析。 您永远无法确定您是否考虑了您所知道的所有信息。 反过来，人工智能能够更深入地挖掘并发现直接影响投资收益的隐形关系。
• 减少决策过程中人为偏见的影响。 人工智能没有情感，并且完全不关心你会做出什么决定。 它的任务只是以公正的态度提出更好的交易建议。 
• 明确可能的风险和机遇。 正如我们所说，风险评估是投资管理的一个有力的机器学习优势。 借助这个机会，您将能够做出最明智的投资决策。
• 做出准确的预测。 用于投资管理的人工智能也可能由预测器提供支持，这将使您在考虑实时和历史数据的情况下获得尽可能准确的预测。 
• 建议在某些参数的指导下做出最佳决策。 例如，如果您正在寻找在某个地区投资房地产的机会，那么在寻找最佳选择时，模型可能会参考两个参数。 

投资策略的主要类型是什么以及机器学习如何对每种策略有用

以下是机器学习和人工智能如何使不同的投资策略变得安全和有益。 

	策略定义	ML和AI的应用方式
价值投资	这一策略意味着投资于被低估但有前途的证券。	机器学习和人工智能可以利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源源不断的被动收入。	人工智能和机器学习的任务将分析不同的市场和当前趋势，目标是找到最有希望获得被动收入的交易。
成长投资	该战略的目标是增加资本。 最简单的例子是具有利息资本化选项的存款。	人工智能驱动的系统可以分析不同的选项，计算给定时期内可能的资本增加，并从所有可用的解决方案中提出最佳解决方案。
小盘股投资	这是投资小市值公司股票的策略。	人工智能和机器学习可能会搜索并推荐最有前途的小型公司的股票。
社会责任投资	该策略建议投资绿色和/或有社会前景的项目。	机器学习模型可以研究当前的社会趋势，以找出哪些项目最有希望投资。

结论

正如您所看到的，机器学习和人工智能对于银行和金融来说非常有前途，特别是在风险增加和缺乏担保的环境下，即在投资管理和打击银行欺诈方面。 2021 年，您应该关注这些挑战，并利用金融科技创新来获得额外的优势。