Loma mašīnmācīšanos šajā FINTECH Industry,,en,Mākslīgais intelekts un Mašīnmācīšanās ir divi jaunākās tehnoloģijas, kas ir gatavs pārveidot seju šīs pasaules gandrīz katrā jomā,,en,ietverot dažādās uzņēmējdarbības nozarēs, kā arī,,en,Un arēnā finansējuma nav izņēmums,,en,Tādā veidā,,en,līderi finanšu pasaulē pamazām saprotot, ka to, vai tas ir par novērtējot kredītriskus, vai tīkla drošības uzlabošanai,,en,tas ir faktiski gatavojas pierādīt izdevīgāk nākotnē apmācīt mašīnu sistēmas paši rūpēties par lietām, nevis izmantojot cilvēkresursus, kas darbojas to,,en,Paskaidrots vienkāršā izteiksmē,,en,machine-mācīšanās ietver tehnoloģisko sistēmu, kas bankām upon kombinācija sarežģītiem algoritmiem, kas analizētu datus par,,en
Pārskats
Artificial Intelligence and Machine Learning are two of the latest technologies that are poised to transform the face of this world in almost every sphere, including various business sectors as well. And the arena of finance is no exception to this. In a way, the leaders of the financial world are gradually realizing that whether it’s about assessing credit risks or enhancing network security, it is actually going to prove more beneficial in future to train the machine systems themselves take care of things rather than employing human resources for operating them.
Explained in simple terms, machine-learning involves a technological framework that banks upon a combination of complicated algorithms that analyze data, apstrādāt informāciju un izdarīt noderīgus secinājumus, pamatojoties uz gūtajām atziņām,,en,Lai gan finanšu uzņēmumiem ir tendence būt piesardzīgiem par pieņemot jaunākās tehnoloģijas, ņemot vērā augstos riskus savos biznesa procesos,,en,dažādi tehnoloģiskie gigantu, piemēram, Amazon un Google jau sākuši izvietot mašīnapmācības savās darbībās uz ilgu laiku tagad,,en,Ir daudzi veidi, kā mašīna, mācīšanās var pārvērst ļoti noderīga finanšu uzņēmumiem,,en,Pieņemsim ir apskatīt uz dažiem no tiem,,en,Novērtējot finanšu riskus,,en,Viena no svarīgākajām problēmām jebkurā finanšu uzņēmums jebkur pasaulē ir saistīta ar iesaistīto tās pamatdarbības procesu iespējamiem riskiem,,en,Jebkura finanšu darbība ir pienācīgi aizsargāts pret jebkādiem iespējamiem riskiem iepriekš,,en. Though the financial enterprises tend to be more cautious about adopting newer technologies given the high risks involved in their business processes, various technological giants such as Amazon and Google have already begun deploying machine-learning into their operations for quite some time now. There are many ways in which machine-learning may turn highly useful for the financial enterprises. Let’s have a look upon some of them.
Evaluating Financial Risks
One of the foremost concerns for any financial firm anywhere in the world is related to the potential risks involved in its core business processes. Any financial activity needs to be duly protected against any possible risks in advance, izmantojot rūpīgas analīzes,,en,finanšu uzņēmums parasti bankas upon komandas efektīvu un ekspertu riska analizatoru, kas palīdzētu izmantot datus aizdevumu un kredītu saistītās attiecas uz jebkuru potenciālo klientu uzņēmuma uzkrāto caur dažādiem avotiem,,en,un pēc tam piedāvāt riska ziņojumu uzņēmumam,,en,Izmantojot mašīna-apmācības risinājumi,,en,tas pats finanšu sabiedrība var atsaukties uz smalkas analīzes un novērojumiem, ko uzlabotiem datu analīzes rīku un Artificial Intelligence rīki,,en,lai iegūtu vēl dziļāku un insightful novērtējumu scenārija,,en,Ja izmanto,,en,šie ieskati var palīdzēt uzņēmumam daudz, lai samazinātu savus finansiālos riskus,,en,arī Lasīt,,en,AI un klasē - Mašīnmācīšanās izglītībā,,en,Prognozēšana finanšu ieguldījumi,,en. For example, a financial enterprise normally banks upon a team of efficient and expert risk analyzers who leverage the loan and credit-related data pertaining to any potential client firm accumulated through various sources, and then offer a risk report to the company.
Using machine-learning solutions, the same financial company may rely upon smart analytics and the observations made by enhanced data analytics tools and Artificial Intelligence tools, to gain an even deeper and insightful assessment of the scenario. When used, these insights may help the company a great deal in minimizing its financial risks.
Also Read – AI and the Classroom – Machine Learning in Education
Forecasting Financial Investments
Finanšu investīciju pasaule ir paātrinājies pāri privātpersonām un uzņēmumiem, kas pieder visiem tirgus segmentiem visā pasaulē,,en,īpaši dažu pēdējo desmitgažu laikā,,en,pateicoties ierašanos moderno telekomunikāciju tehnoloģijas,,en,Tā kā investīciju apjoms tiek veikti akciju un nākotnes iespējām pieaug,,en,jo īpaši mazie un vidējie investori kļūst vairāk satrauc drošību viņu ieguldījumu un meklē saprātīgu un uzticamu prognozes,,en,Machine-mācīšanās var izrādīties noderīgs instruments šajā saistībā, kā arī,,en,gan mazie un lielie investori izmantojot iepriekš funkcijas tiešsaistes finanšu platformas ļaujot automatizētas pirkumus un pārdošanas krājumu un citus finanšu produktus,,en,Līdz zināmā mērā,,en, especially during the last few decades, thanks to the arrival of modern telecommunication technologies. As the volume of investments being made in the stock and future options is increasing, especially small and medium investors are getting more concerned about the safety of their investments and looking for sensible and trustworthy forecasts. Machine-learning may turn out to be a helpful tool in this regards as well.
For example, both small and big investors are using predetermined functions of online financial platforms for enabling automated purchases and sales of stocks and other financial products. Up to some extent, Šādas platformas ir iespēja ieteikt investorus, ko finanšu lēmumi tām jāveic saskaņā ar nākotnes iespējām,,en,vēl,,en,gandrīz vienmēr investori nepieciešama īpaša cilvēka konsultantu, lai pastāstītu viņiem, kas faktiski ir jādara,,en,Bet modernu mašīnu-mācīšanās balstīti risinājumi ņemt lietas ceļš,,en,Tie ir reāli spēj novērtēt un analizēt pagātnes tirgus dati,,en,Pašreizējā biznesa scenāriju un iespējamās tendences,,en,lai prognozētu nākotnes tirgus kustības uz daudz labāku precizitāti nekā tiem cilvēkiem analītiķiem,,en,Uzlabošana Finansiālā drošība,,en,Finansiālā krāpšana ir nopietnas bažas gan investoriem un finanšu uzņēmumu vidū,,en,visā pasaulē,,en,Investori do nepieciešams pārliecību no to kapitāla ieguldījumu uzņēmumiem, kas savus līdzekļus gatavojas palikt nodrošināts,,en, still, almost always the investors need a dedicated human advisor to tell them what actually needs to be done. But the advanced machine-learning based solutions take the things way ahead. They are actually able to assess and analyze the past market data, current business scenario and possible trends, to predict future market movements to a much better degree of accuracy than those human analysts.
Enhancing Financial Security
Financial fraud is a matter of grave concern for both the investors and financial companies alike, across the globe. Investors do need an assurance from their capital investment enterprises that their funds are going to remain secured, savukārt tie uzņēmumi, savukārt, ir nopietna atbildība, lai nodrošinātu, ka grūti nopelnīto kapitālu saviem klientiem ir droši,,en,komandas ļoti spējīgs datu un kiberdrošības speciālisti ir darbā, un ir aprīkoti ar augstas klases drošības rīkus un risinājumus, lai saglabātu šo līmeni datu un līdzekļu aizsardzību,,en,machine-mācīšanās var pārveidot scenāriju pilnībā,,en,ja to izmanto pareizi,,en,akciju pārvaldības uzņēmums, kas piedāvā savus pakalpojumus individuāliem klientiem, veicot nelielas investīcijas var tērēt milzīgu summu pēc darbā veltīta komandas drošības ekspertu un iepirkumu ikgadējās licences uzlabota drošības risinājumu komplekti,,en,bet fakts paliek, ka kibernoziegumu mafija un hakeri strādāt nemitīgi pēc uzlabot savas prasmes un padarīt savus uzbrukumus vēl nāvējošs,,en. Usually, teams of highly capable data and cyber security experts are hired and equipped with high-end security tools and solutions to maintain that level of data and funds protection. Still, machine-learning may transform the scenario completely, if used properly.
For example, a stock management company offering its services to individual clients making small investments may spend a huge sum upon hiring dedicated teams of security experts and purchasing annual licenses for enhanced security solution sets, yet the fact remains that the cyber mafia and hackers to work relentlessly upon upgrading their skills and making their attacks even more lethal. Ja tā pati kompānija pavada šos līdzekļus, izstrādājot mašīnu mācību balstītu infrastruktūru, kas automātiski atjaunina sevi ar jaunākajiem neatbilstību un konstatētās nepilnības datu drošības platformas,,en,un tehnoloģijas, lai cīnītos pret viņiem,,en,sistēma var attīstīties sevi spēcīgu un jaudīgu arvien pieaugošo finanšu nodrošinājuma stonewall par uzņēmumu,,en,mēs varētu secināt, ka, lai gan tradicionāli finanšu uzņēmumiem visā pasaulē, ir paļauties uz apvienojot cilvēku ekspertiem un tehnoloģiskajiem risinājumiem, lai lietas vieglāk par tām,,en,tendences skaidri liecina, ka, pieņemot pilnīgi mākslīgais intelekts un mašīnu-mācīšanās balstīti risinājumi būs smart dienas kārtībā viņiem nākotnē,,en,Jūs varat arī patīk,,en, and the technologies to combat them, the system might evolve itself into a robust and powerful ever-expanding financial security stonewall for the enterprise.
Also Read – What Will Shape the Future of Machine Learning in 2018?
Secinājums
On the whole, we might conclude that though traditionally the financial enterprises worldwide have been relying upon a combination of human experts and technological solutions to make things easier for them, the trends clearly suggest that adopting an entirely Artificial Intelligence and machine-learning based solutions is going to be the smart order of the day for them in future.
Suggested Reading – Why Fin-Tech is gaining popularity?
You may also like – Apache Mahout and machine learning
Author Bio: Shantanu Chaturvedi ir direktors tehnoloģiju pie Stepout Solutions,,en,Viņš ir kaislīgs tehnisko rakstnieks un raksta par dažādiem tehnoloģiju kaudze,,en,FINTECH,,en. He is a passionate technical writer and writes on different technology stack.
