笔者邀请您，先思考：
1 金融科技如何使用机器学习技术？
2 机器学习可以解决金融科技那些问题？
金融是地球上没有人不需要的东西。这是生活的基本必需品，因为每个人都需要钱来吃饭，旅行和买东西。尽管技术变得更聪明，人们也变得更聪明。目前的金融市场已经由人和机器组成。人们越来越多地发现贷款违约，窃取他人账户资金，制造虚假的信用评级等等。
今天，机器学习在金融生态系统的许多阶段扮演着不可或缺的角色。 从审批贷款到管理资产，评估风险。 然而，只有少数技术娴熟的专业人员能准确了解ML如何进入日常金融生活。 现在，由于机器学习，欺诈检测变得容易。 最近的技术进步使金融机构能够探索机器学习技术在客户服务，个人理财和财富管理以及欺诈和风险管理等领域的应用。
机器学习是什么
很多人可能听说过ML，但不知道它究竟是什么，它可以解决哪些与业务相关的问题，或者它可以为业务增加哪些价值。
机器学习是设计和应用能够从历史数据中学习东西的算法的科学。它是从模式识别方面诞生的，ML探索了这项研究。并建立可以从数据中学习和预测的算法。这允许ML程序对不同情况作出响应，即使没有明确编程。
ML为我们提供了大量用例，如自动驾驶汽车，产品推荐引擎，预测分析，语音识别等等。数据科学家实施ML的主要目标是促使人力的减少。今天机器学习非常普遍，你可能每天都会不知不觉地使用它几十次。它希望减少人们阅读，理解和分析大数据所需的时间。
金融行业机器学习的特点
如果人类的大脑被推向极致，那么他们只能同时完成几项任务。而没有边界的机器可以集中处理数千个任务。我们应该在金融中使用机器学习的一些原因是：
可靠性：在处理金融方面，建立对人的信任至关重要。由于银行，投资公司，股市每天不会交易几美元，所以我们必须信任公司或处理它的人。嵌入ML的机器是免费的，并且会完成所提供的请求。
速度：在股市交易股票时，速度对赚钱至关重要。仅仅几秒钟的差异就会导致数百万美元的损失。机器学习算法能够在几分之一秒内准确深入分析成千上万个数据集。
安全性：最近受到WannaCry勒索软件攻击的影响，很明显我们仍然容易受到黑客攻击和网络安全盗窃。机器学习可以通过将数据分为三类来帮助解决这个问题。然后建立模型，这是在数据集中预判欺诈或异常的重要步骤。
准确性：人类表明，做同样的平凡任务会导致工作重点和质量的下降。而且，机器可以执行无限次的重复性任务。 ML算法完成数据分析的肮脏工作，只有在他们的输入增加洞察力时，才会将升级决策。此外，他们还帮助找到甚至是有用的分钟模式。
机器学习在金融领域的优势
欺诈识别
金融服务提供商没有比保护客户免受欺诈活动更大的责任。金融欺诈每年花费美国人500亿美元。
使用机器学习的欺诈检测过程始于将数据收集并分割成三个不同的片段。然后，用机器学习模型提供训练集来预测欺诈概率。这些数据集可以从历史数据中找到。最后，然后我们建立模型，这是在数据集中预判欺诈或异常的重要步骤。通过比较每笔交易与账户历史，机器学习算法能够评估交易欺诈的可能性。
不寻常的活动，例如州外购买或大量现金提款，都会引发标志，导致系统引入延迟交易的步骤，直到人们可以做出决定。由于机器学习的使用仍然是少数，它将在几年内发展更多，并能够检测到复杂的欺诈行为。
客户服务
无论任何行业，不佳的客户服务仍然是主要投诉之一。 起初，抱怨主要集中在慢速度的客户服务上，但随着自动电话支持的普遍使用，客户因无法与人交谈而感到沮丧。
现在我们可以利用几个服务行业的聊天机器人。例如，金融公司可以通过让机器人回答常见问题和其他查询来减少客户支持工作量。 此外，这个机器人将能够同时处理数百万个查询，并且每年365天也能运行。 因此chatbots为小公司提供了一个很好的机会来减少他们的开支并帮助公司的收入增长。
股市预测
每个人都想通过购买股票来致富。 但是你买了合适的股票吗？ 那些实际上会涨？ 那么是的，除非你对你想购买的每只股票进行了大量的技术分析，否则很难知道。
为了解决这个问题，机器学习算法利用公司的历史数据，如资产负债表，损益表等。最后，分析它们以找出有关公司未来的有意义的信号。
此外，算法还可以搜索关于公司的消息。 并向世界各地的来源了解市场对公司的看法。 此外，通过自然语言处理，它可以浏览社交媒体的新闻频道和视频库，以查找更多关于公司的数据，从而帮助有股票知识的人们安全地积累财富。
虚拟助理
我们都需要某人的帮助才能完成我们需要的任务，无论是在谷歌还是人类的帮助下。借助机器学习功能的数字助理，高管和经理可以比以往更轻松地完成工作。
谷歌的Allo，苹果广受欢迎的Siri，Facebook的M和微软的Cortana目前代表了数字助手的最新技术水平。机器学习技术包括若干功能，可用于开发定制数字助理，如语音识别，大数据访问，强大的分析功能以及在社交媒体上进行交互的能力等。
无论是金融服务公司选择投资开发虚拟助理平台进行自己的运营，还是为了作为其客户服务包的一部分提供给平台，投资回报可能都很大。
总之，虽然机器学习是一项较新的技术，但有许多院士和行业专家，非常欢迎机器学习。可以肯定地说，这个领域有更多的创新。由于数据敏感性，基础设施要求，商业模式的灵活性等原因，采用机器学习也有其自身的挫折。但这些优势胜过了缺点，并有助于解决机器学习方面的许多问题。
金融在世界各地的所有国家都是非常关键的问题，保护它们免受威胁并改善其运营将有助于所有国家的发展和繁荣。因此，利用技术提高金融水平对于建立一个更安全，更安全的经济世界至关重要。
原文链接： https://medium.com/the-mission/is-machine-learning-the-best-way-to-grow-a-fintech-company-8f2eb5e07bfb
版权声明：作者保留权利，严禁修改，转载请注明原文链接。
