技术不只是一个行业，而是一项惠及所有行业的应用！毕竟，机器学习和数据科学等新技术可以为金融业等许多不同行业提供增强功能和新的创新。谁会认为机器学习可以在金融中发挥任何作用？毕竟，金融只涵盖您的银行或保险，甚至任何股票交易，但 ML 在这里有什么相关性？好吧，事实证明，机器学习实际上对金融科技有许多不同的好处。
许多金融公司可以通过使用来自客户、市场、竞争对手等的大量数据训练机器学习模型来提高他们的绩效和成本效率，同时提高他们的可持续性。 这就是机器学习和数据科学等技术的方式与金融机构联合取得丰硕成果。因此，让我们了解金融科技公司的含义以及机器学习在增强这些公司方面所扮演的不同角色。
什么是金融科技？
FinTech是21世纪的一项创新成果，由金融科技2个词组合而成。这是金融和科技的结合，将各种科技服务融合为金融服务。在银行、保险、贸易、借贷和信贷等多个领域有许多不同类型的金融科技公司。这些金融科技公司可以利用技术创新接触到比以往更多的客户，并为他们提供安全保障和轻松的交易。基本上，金融科技已将数据和金融数字化，客户无需离开家中的隐私和舒适空间即可使用这些服务。
机器学习、数据科学等新兴技术使这些金融科技公司更加多样化，客户更容易访问。它们在金融交易、预测、欺诈预防、客户支持等各个领域提供更多应用。让我们看看机器学习和数据科学为金融科技提供的这些好处。
机器学习在金融科技中的优势
1. 金融趋势预测
机器学习算法在预测金融趋势方面发挥着非常重要的作用。金融科技公司可以使用 ML 算法来预测市场风险、识别未来的金融机会、减少欺诈等。公司可以根据金融交互、贷款偿还、公司股票、客户交互等海量数据训练他们的机器学习模型。这确保他们可以预测与贷款、保险、股票等相关的未来趋势。公司还可以在预警系统中使用这些 ML 算法，可以预测风险情景、金融异常、投资组合的变化等。另一个应用 ML 是预测消费者趋势对于金融科技公司。在这里，消费者分析用于使用消费者数据和预测建模来了解消费者行为。
2. 算法交易
如今，算法交易变得越来越流行。事实上，全球大约 70% 的日常交易是算法交易，它是机器学习的一种应用。但是什么是算法阅读，它与正常交易有何不同？算法交易涉及执行交易订单，同时牢记使用机器学习算法与金融公式结合创建的预编程交易指令。算法交易不涉及人类的情绪或先入为主的观念，因为算法是自动的，并牢记不断变化的市场变量，如价格、时机、交易量等。 算法交易的另一个优点是人类不需要监控市场始终如一，而这在手动交易中是必须的。所有这些因素结合起来，从算法交易中创造了人类交易者无法实现的更大利润。
3. 高级客户支持
机器学习在为所有客户提供高级客户支持方面也非常有价值。现在，客户无需排长队来回答一些基本问题。高级客户支持的一个重要例子是聊天机器人。这些聊天机器人可以为他们的问题提供即时支持和解决方案。当不需要代理解决基本问题时，这为金融科技公司及其客户节省了时间。例如，美国银行的聊天机器人 Erica 可以轻松地向客户提供资产负债表、过去的交易、投资组合详细信息等。高级客户支持的另一个方面是为客户提供个性化体验。这很难手动实现，因为一家金融科技公司可能有成千上万的客户，但机器学习使它变得更容易。机器学习算法可以分析客户的原始历史、交易等，并预测他们想要什么服务或提供先发制人的建议和建议。
4. 欺诈预防和检测
金融科技公司欺诈的可能性很高。随着技术创新的增加，情况尤其如此，因为有更多机会欺骗技术和进行欺诈性交易。在这种情况下，基于机器学习的欺诈检测和预防方法与传统方法一样非常重要。基于 ML 的方法使用 ML 算法管理异常的实时处理和自动检测。最常见的例子是信用卡欺诈和投资欺诈。金融科技公司可以使用 ML 算法捕捉信用卡历史和金融购买中的异常情况，并冻结账户以尽可能减少损失。还有机器学习算法可以分析交易数据中的任何异常模式（如果发生），并在发生投资欺诈时捕获。
5. 高级承保服务
承销服务是大型金融科技公司保证支付财务损失并承担支付风险的服务。这可能发生在保险的情况下，但金融科技公司需要进行完整的风险评估，然后再决定是否值得提供承保。这个风险评估过程可能有点复杂，因为申请人可能会隐藏有关其过去财务历史的详细信息。与仅使用手动方法相比，机器学习算法是风险评估的更好选择。这些算法可以分析来自特定客户的金融交易、过去的信用历史等数据，并了解该客户是否值得提供承保服务。自然语言算法还可以浏览客户的社交媒体网站，以更好地了解他们是否值得信赖。
结论
机器学习可以为金融科技公司提供很多好处，我们在本文中只触及了基础知识。事实上，ML 可用于改善服务的每一个事实，包括运营、安全、营销、客户体验、销售、预测等。 由于这仍然是一项发展中的技术，因此金融和技术如何融合是没有限制的并在未来为他们的客户创造更好的体验。