金融科技使用机器学习来超越竞争

金融技术，也称为金融科技，取决于最先进的IT趋势。每当有人进行移动付款或使用个人预算应用程序时，这都会在金融科技领域中发生。这些动作似乎就像在智能手机上敲击按钮一样简单，但是在这一切之下，这都是一个增长的趋势。为了处理复杂的财务数据分析和交易，金融科技公司越来越多地转向机器学习来提供新服务。

全球的金融科技市场价值预计几乎将达到到2020年311亿美元根据商业研究公司的说法。这种增长主要是由为传统金融服务带来自动化，效率和更高生产力的创新所驱动的。

Fintech Advisor说：“我们目睹了金融服务的创造性破坏，因为它围绕客户重新安排。”Arvind Sankaran在一篇关于银行业务趋势的金融业文章中。“谁以最相关和令人兴奋的方式使用数据和数字来做到这一点，赢得胜利！”

金融科技公司正在迅速整合传统和数字技术，以改善金融服务并为客户体验增加价值。尽管一些金融科技公司（例如Sofi）正在成为家喻户晓的名字，但在大多数情况下，这些公司鲜为人知。根据Investopedia，世界上顶级的金融科技公司包括蚂蚁财务，，，，阿迪恩，，，，Qudian和xero。

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这些公司依靠利用现代业务和消费者技术的新想法。许多新想法来自使用机器学习的新方法。得益于预测性建模功能，机器学习正在帮助金融科技组织在增长利润和扩大客户基础的同时最大程度地提高效率。

这不仅是一个很小的进步，而且是金融服务领域的整个革命。机器学习完全改变了贷款框架，但它也导致了许多其他财务改变。

金融科技和机器学习解释了

根据幸运的是，几乎50％的人专门使用数字渠道来满足其财务需求。同时，96％的全球消费者了解至少一项金融科技服务。金融科技处理所有传统的银行服务以及风险管理，交易，保险等。机器学习越来越多地帮助自动化并改善软件如何管理这些需求。

根据定义，机器学习是人工智能（AI）的应用，它为系统提供了自动学习和改进经验的能力，而无需明确编程。杰克·加德纳（Jake Gardner），金融科技作家最佳论文，解释说，机器学习有四种格式：监督机器学习，无监督的机器学习，半监督的机器学习和强化机器学习。

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行业研究人员认为，这项技术的利弊，但总的来说，机器学习被视为可以通过解决的每个问题而变得更好的工具。如果这是真的，随着时间的流逝，犯错的风险会减少。但是，尽管有希望，但在全球金融科技中仍未广泛使用机器学习。根据在线财务状况15％的组织是高级机器学习用户。

机器学习如何改善金融科技操作

正在使用机器学习利用IT进行文档解释和内容创建的金融科技公司，以最大程度地降低贷款风险，改善客户服务，进行股票市场行动并满足各种营销需求。

与人类代理不同，机器学习系统可以每秒扫描数千个文档，并从巨大的数据库中得出有意义的结论。这有助于金融科技公司更快地使其活动降低并最大程度地减少运营成本。

例如，摩根大通（JPMorgan Chase＆Co。）使用机器学习来简化法律程序并减少法律工作量。该程序称为硬币，用于合同情报，解释商业贷款协议的令人不安的工作，直到该项目在2017年6月上网之前，律师和贷款官每年都会消耗3.6万小时的工作。

JP Morgan的联合总裁兼首席运营官Daniel Pinto赞扬了整个系统的出色表现。

Pinto在最近的一家最近的一家中说：“随着我们的客户规模和复杂性的增长，他们需要一个可以提供所需融资解决方案的财务合作伙伴给股东的信。

机器学习还可以编写与金融科技相关的内容。大多数公司都需要具有准确的数据见解的简单和事实报告，并且机器学习可以快速有效地完成这项工作。

机器学习可以帮助系统创建信用评分，并帮助金融科技销售代理在达成交易之前了解潜在客户，从而最大程度地减少风险贷款。它还可以识别以前没有注意到的优质借款人。

秘密在于机器学习能够同时分析来自许多不同来源的大量数据库的能力。该过程远远超出了简单的信用评分和收入水平信息。尽管传统方法仍然在风险评估中发挥作用，但机器学习采取了额外的步骤，并分析了许多替代信息，包括公用事业付款，社交媒体帐户，健康记录（如果有），有线和电话账单和租金支付。所有这些信息允许机器学习系统提出非常准确的信用评分。这不是人类可以做的事情，因此借钱给无力偿债的人和组织的风险降至最低。

“最初，银行将尝试使用机器学习来改善其业务运营（例如，信用分析，客户获取），但由于担心绩效和声誉风险，将不愿构建面向消费者的应用程序（例如客户服务机器人），”说伊恩·弗利（Ian Foley），首席执行官兼创始人Acuteiq在插件发表的访谈集中。

客户服务是最早使用机器学习的领域之一。Walker的一项研究发现，客户体验将超过价格和产品关键品牌区分到2020年。由机器学习提供动力的聊天机器人技术可以确保全天候客户服务。移动市场研究指出40％的千禧一代每天与聊天机器人互动。

机器学习还可以轻松自定义金融科技报价并为客户提供个性化产品。随着如此众多的与客户相关的输入在互联网周围浮动，系统可以分析现有的偏好并预测未来的需求和期望。

机器学习系统分析了庞大的数据库，以确定证券交易所的整个历史，甚至遵循最小的价格变更参数，以便在价格下降或购买更多股票之前出售股票，以防价格上涨。

预测分析还可以使机器学习能够增强所有通信渠道的金融科技营销操作。该平台可以快速扫描每个客户并收集公开可用的信息。这可以提高营销活动的有效性。

随着金融科技公司继续向金融行业引入最先进的IT解决方案，机器学习可能在不断改善业务流程和服务方面发挥着影响力。

蒂法尼·哈珀（Tiffany Harper）撰写了本文。在Twitter上关注她@tiffany_harper。此处包含的观点不一定反映了Nutanix的观点。

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