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机器学习如何融入金融服务

近年来，机器学习 （ML） 已成为一系列金融服务中的重要组成部分，从资产管理、算法交易和智能咨询到信用评估、贷款决策和欺诈检测。机器学习非常适合分析交易、搜索阿尔法信号以及利用投资和银行业产生的大量数据评估行为模式。随着机器学习工具和技术越来越受欢迎，许多公司正在将机器学习功能整合到他们的业务、交易和风险管理流程中。

风险管理和机器学习：检测、预防和预测

机器学习在风险管理中的一个突出用例是欺诈检测和预防。例如，信用卡欺诈是金融服务公司关注的一个重大问题。机器学习可以帮助检测和标记欺诈易和异常情况，首先通过学习和保留典型消费者行为的配置文件，然后将当前正在进行的交易与一组已知数据点（包括地理位置、IP 地址、帐户历史记录和其他客户信息）进行比较。如果预期的购买或提款看起来可疑，系统可以拒绝完成，然后通知机构和客户，并等待验证。

机器学习也被应用于信用风险建模，使用传统的信用因素，包括债务收入比率、银行信息和信用卡历史。整体视图 - 更深入地研究消费者行为模式 - 增强了模型的预测能力。从个案扩展到企业个案，机器学习通过监管模型中的参数优化在合规方面很有用。与信用卡欺诈一样，机器学习也被用于突出潜在的洗钱活动，以支持人工评估和在发现可疑行为时的升级工作。

CQF协会调查强调机器学习对风险管理的重要性

关于机器学习在整个金融服务行业的采用，在CQF研究所进行的一项民意调查中，42%的受访者表示强烈认为机器学习用于风险管理是一个极其重要的话题；32%的人说这很重要，19%的人说这很重要。

就目前青睐的机器学习类型而言，44%的人表示倾向于监督学习作为目前的主要技术，无监督学习和强化学习各占28%。

信用风险被认为是机器学习应用程序最容易处理的领域（54%），其次是市场风险（17%）和系统性风险（11%），尽管后两者也被视为最难处理的领域，还有操作风险和交易对手风险，两者各占9%。

最后，44%的受访者表示他们的公司正在考虑在特定领域应用机器学习，尽管只有28%的人正在积极这样做。纵观风险管理的所有领域，6%的受访者表示他们的公司正在广泛应用机器学习，另有6%的公司正在考虑继续进行这种全面的应用。时间会证明机器学习的整合是如何展开的。

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