金融领域的几家行业巨头正在积极实施机器学习技术，以改善多个部门的运营并指导战略。到目前为止，机器学习算法被应用于该行业，用于检测欺诈、补充传统的信用评分、评估贷款申请、预测客户流失、自动化通信以更有效地服务客户，以及识别股票市场交易模式。
一些公司已经通过他们的机器学习努力每年节省了数十万个劳动小时，而其他公司还没有部署模型。目前，机器学习仍然是一个“不错的拥有”，但它很快将成为保持竞争力的必须拥有的东西。你可能已经有过一些关于实现机器学习程序的对话，但是你应该从哪里开始呢?以下是金融公司正在实施的机器学习的四个应用:
1.欺诈检测
机器学习在金融领域最常见的应用之一是欺诈检测。欺诈检测算法可用于在几秒钟内从数千个交易记录中解析多个数据点，例如持卡人身份数据、卡的发行地点、交易发生时间、交易位置和交易金额。要实现欺诈检测模型，数据集中应该已经存在多个准确标记的欺诈实例，以便正确地训练模型。一旦模型检测到交易数据中的异常，可以编写一个通知系统，在模型识别出可疑交易时向欺诈检测服务发出警报。
欺诈检测是一种异常检测算法。这些算法也可以应用于公司其他领域的数据集，以满足不同的目的，例如网络入侵检测。这就是为什么有些公司认为投资企业数据科学平台比购买开箱即用的模型或有针对性的分析解决方案更有价值的原因之一。vwin德赢App下载苹果
2.信用评分
许多贷款机构看到了开发定制信用评分模型的好处，该模型利用机构自身的客户活动数据，更好地预测扩大新信贷额度的风险或机会。通过这样做，他们可以减少来自贷款注销的拖欠成本，延迟的利息收入，以及试图收回逾期付款的服务成本。
为了保持最准确的信用评分，在获得关于逾期付款或新债务的新数据时，不断对客户进行重新评估。机器学习算法是用来更新这些分数的新数据滚动。信用评分算法本质上是一种预测算法，应该使用过去贷款的数据进行训练，前提是有足够的好贷款和坏贷款数据来有效地训练它们。这些预测算法也可以在宏观层面上用于评估风险和预测市场走势。
3.合同的自然语言处理
许多自然语言处理(NLP)算法是近年来使用Python开发的。对于金融机构，可以训练NLP算法来阅读和解析合同，减少多余的劳动时间。摩根大通开发了这样一个文本挖掘解决方案，他们称之为硬币(合同情报)。COIN通过解析文档中的某些单词和短语来帮助分析商业贷款合同，从而拯救公司每年36万小时．
4.客户反馈的自然语言处理
建立NLP模型，并将其应用于社交媒体、电话记录和客户服务聊天平台上的客户沟通。NLP可以用来分析评论的情绪和意图。使用NLP，机器可以对客户反馈进行分类，以帮助银行和金融机构更好地了解客户的总体情绪、大多数投诉是关于什么的，并收集模式以识别需要改进的地方。还可以训练他们在问题变成影响大量客户的大规模问题之前识别问题的模式。
紧跟创新步伐
前沿的机器学习算法几乎都是在开源社区中创建的(比如视觉和音频数据处理)。这个社区中创新的绝对速度使得访问开源包和库对数据科学家来说是必不可少的。那些希望启用和执行这里提到的用例的组织现在正在利用他们对开源社区的了解和热爱，并授权他们的数据科学家使用集中管理的、可伸缩的用例进行协作和部署开源数据科学平台．这使他们能够根据自己独特的业务案例调整模型，并从几个模型扩展到拥有数千个模型的数百个数据科学家。