海伦·科瓦伦科（Helen Kovalenko）是 SPD Group 的研发数据科学部门的项目经理。她与一支专业团队合作，开展研究、分析和开发创新、最先进的解决方案，为各规模的企业服务。她的团队为客户提供复杂任务的咨询服务，例如零售、银行或物流行业，并为他们开发相关解决方案。他们通常专注于与自然语言处理、计算机视觉和异常检测相关的挑战。她非常热衷于通过与才华横溢、积极进取的人们共同努力，推进机器学习的未来，他们团结在同一个目标和兴趣下。
投资是银行业的一个重要组成部分，也是最具风险的部分。是否有办法保护您的资产免受不合理的风险，并提高每一项新投资的效率？是的，银行业中的机器学习和人工智能正在推动其边界，使其变得更加有前途、有利可图、智能和安全。在本文中，我们将探讨这些技术在金融科技领域的未来，并关注人工智能和机器学习在投资管理中的应用。2021银行业人工智能预测截至目前，银行业中的人工智能是最有前途的技术之一，用于不同的目的。由于其具有高度的可定制性、数据分析能力和任务解决能力，以及相对较低的实施成本，银行业中的人工智能和机器学习的使用是金融科技领域的一种趋势，根据以下信息图表。银行业机器学习的益处银行业中人工智能和机器学习的快速增长和广泛应用有其坚实的基础，因为这些技术承诺带来全新的和高效的益处。 高级数据分析。以前，银行被迫使用有限的信息来分析数据。例如，当客户提出贷款请求时，决定仅基于客户的收入、资产和负债以及信用记录。目前，银行业中的人工智能可以分析大量的信息，包括社交网络中的用户请求，以便做出更明智和更少风险的决定。 竞争优势。银行业中的机器学习可以使您在解决特定问题时更具竞争力。下面我们将详细讨论银行业中的人工智能案例，以便您可以找到适合您的业务并可以使用人工智能解决的问题。 降低成本。根据您使用人工智能和机器学习的方式，不同的金融机构可以降低成本。例如，使用机器人顾问作为支持团队的一部分可以降低员工维护成本。 提高安全性。银行业中的人工智能可以以不同的方式应用，以提高安全性。例如，使用机器学习的信用卡欺诈检测已经成为一种标准应用，而具有面部识别功能的创新摄像头可以根据客户的面部表情判断其意图是否真实。 银行业人工智能案例研究示例至于这些创新在银行和金融领域的实际应用，人工智能和机器学习可以成功地用于： 客户服务改进。例如，聊天机器人可以帮助客户导航银行的网站和应用程序，建议进行定期付款，并在超支时通知用户。更先进的聊天机器人甚至可以帮助客户进行预算规划、节省资金和投资管理。 风险评估。投资总是伴随着风险，人工智能和机器学习可以帮助正确评估风险，并确保客户不参与洗钱和恐怖主义融资。另外，机器学习在投资管理和风险评估中的应用也非常有用。 使用人工智能和机器学习进行欺诈检测。使用机器学习的信用卡欺诈检测并不是唯一的例子。另外，人工智能可以保护员工的电子邮件收件箱免受钓鱼邮件的侵害，并保护客户在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，或者与具有欺诈检测专业知识的公司（如SPD Group）合作，创建一个基于核心威胁的欺诈预防系统。 投资管理。关于机器学习在投资管理中的应用，我们将在下面进行更详细的讨论。 什么是投资管理？根据Investopedia的定义，投资管理是指“处理金融资产和其他投资，不仅包括购买和出售，还包括为获取和处置投资组合持股制定短期或长期策略。它还可以包括银行、预算和税务服务等职责。”机器学习和人工智能如何能够造福投资管理？如果我们再次查看上面的信息图表，我们将发现机器学习在投资管理中的应用可以帮助处理投资管理的所有核心方面。 对新形式的数据进行准确分析。您永远无法确保您已经考虑了所有信息。相反，人工智能可以更深入地挖掘并找到直接影响投资收益的隐藏关系。 减少决策过程中的人为偏见。人工智能没有情绪，也不偏袒任何决定。其任务只是建议一个更好的交易，而不带有任何偏见。 阐明可能的风险和机会。正如我们所说，风险评估是机器学习在投资管理中的一个优势。感谢这一机会，您将能够做出最明智的投资决策。 进行准确的预测。投资管理中的人工智能也可以由预测器驱动，从而使您能够根据实时和历史数据获得尽可能准确的预测。 根据特定参数建议最佳决策。例如，如果您正在寻找在某个地区投资房地产的机会，那么模型可以根据两个参数来寻找最佳选项。 主要投资策略类型及其与机器学习的关系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 应用机器学习和人工智能的方式 价值投资 这种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使用数据分析和预测能力来寻找此类股票。 收入投资 这种策略的目的是获得稳定的被动收入流。 人工智能和机器学习的任务是分析不同的市场和当前趋势，以找到最有前途的被动收入交易。...
