Tungkulin ng Pag-aaral sa Industriya ng Fintech,,en,Artipisyal na Intelligence at Machine Learning ay dalawa sa mga pinakabagong teknolohiya na poised upang ibahin ang anyo ang mukha ng mundong ito sa halos bawat globo,,en,At ang arena ng pananalapi ay walang pagbubukod dito,,en,Sa isang paraan,,en,ang mga pinuno ng pinansiyal na mundo ay unti-unting napagtatanto na kung ito ay tungkol sa pagtatasa ng mga panganib sa kredito o pagpapahusay ng seguridad sa network,,en,ito ay talagang patunayan na mas kapaki-pakinabang sa hinaharap upang sanayin ang mga sistema ng makina sa kanilang sarili na mag-ingat sa mga bagay sa halip na gamitin ang mga human resources para sa pagpapatakbo ng mga ito,,en,Ipinaliwanag sa mga simpleng salita,,en,Ang machine-learning ay nagsasangkot ng isang teknolohikal na balangkas na mga bangko sa isang kumbinasyon ng mga kumplikadong mga algorithm na nagsusuri ng data,,en
Преглед
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, proseso ng impormasyon at gumuhit ng kapaki-pakinabang na mga pagkakakilanlan batay sa mga pananaw na nakuha,,en,Kahit na ang mga pinansiyal na negosyo ay may posibilidad na maging mas maingat tungkol sa paggamit ng mas bagong mga teknolohiya na binigyan ng mataas na panganib na kasangkot sa kanilang mga proseso sa negosyo,,en,ang iba't ibang mga teknolohiyang higante gaya ng Amazon at Google ay nagsimula na sa pag-deploy ng machine-learning sa kanilang mga operasyon sa loob ng ilang oras na ngayon,,en,Mayroong maraming mga paraan kung saan ang machine-learning ay maaaring maging lubos na kapaki-pakinabang para sa mga negosyo sa pananalapi,,en,Tingnan natin ang ilan sa mga ito,,en,Pagsusuri ng mga Pananagutan sa Pananalapi,,en,Isa sa mga pangunahing alalahanin para sa anumang pinansiyal na kumpanya sa kahit saan sa mundo ay may kaugnayan sa mga potensyal na panganib na kasangkot sa mga pangunahing proseso ng negosyo,,en,Ang anumang pinansiyal na aktibidad ay dapat na nararapat na protektado laban sa anumang posibleng mga panganib nang maaga,,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, sa tulong ng masusing pag-aaral,,en,isang pinansiyal na enterprise ay karaniwang mga bangko sa isang pangkat ng mga mahusay at dalubhasang analyzers panganib na magagamit ang utang at mga data na may kaugnayan sa credit na nauukol sa anumang potensyal na client firm na naipon sa pamamagitan ng iba't ibang mga mapagkukunan,,en,at pagkatapos ay nag-aalok ng isang ulat ng panganib sa kumpanya,,en,Paggamit ng mga solusyon sa pag-aaral ng machine,,en,ang parehong pinansiyal na kumpanya ay maaaring umasa sa matalinong analytics at ang mga obserbasyon na ginawa ng pinahusay na mga tool sa analytics ng data at mga tool sa Artipisyal na Katalinuhan,,en,upang makakuha ng isang mas malalim at masidhing pagtatasa ng senaryo,,en,Kapag ginamit,,en,ang mga pananaw na ito ay maaaring makatulong sa kumpanya ng isang mahusay na pakikitungo sa minimizing nito sa pananalapi panganib,,en,Basahin din,,en,AI at ang Silid-aralan - Pag-aaral ng Makina sa Edukasyon,,en,Pagtataya Financial Investments,,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
Ang mundo ng mga pinansiyal na pamumuhunan ay nagkamit momentum sa kabuuan ng mga indibidwal at negosyo na kabilang sa lahat ng mga segment ng merkado sa buong mundo,,en,lalo na sa mga nakaraang ilang dekada,,en,salamat sa pagdating ng modernong teknolohiya ng telekumunikasyon,,en,Tulad ng dami ng pamumuhunan na ginawa sa stock at hinaharap na mga pagpipilian ay ang pagtaas,,en,lalo na ang mga maliliit at daluyan na namumuhunan ay nakakakuha ng higit pang pag-aalala tungkol sa kaligtasan ng kanilang mga pamumuhunan at naghahanap ng makatuwiran at mapagkakatiwalaan na mga pagtataya,,en,Ang pag-aaral ng machine ay maaaring maging isang kapaki-pakinabang na tool sa pagbati na ito,,en,ang mga maliliit at malalaking mamumuhunan ay gumagamit ng mga predetermined function ng mga online financial platform para sa pagpapagana ng mga automated na pagbili at pagbebenta ng mga stock at iba pang mga produkto sa pananalapi,,en,Hanggang sa ilang lawak,,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, ang mga platform na ito ay maaaring magmungkahi ng mga mamumuhunan kung ano ang mga pinansiyal na desisyon na dapat nilang gawin alinsunod sa mga posibilidad sa hinaharap,,en,pa rin,,en,halos palaging ang mga mamumuhunan ay nangangailangan ng nakalaang tagapayo ng tao upang sabihin sa kanila kung ano talaga ang kailangang gawin,,en,Ngunit ang mga advanced na solusyon sa makina-pag-aaral na nakabatay sa mga bagay na nangyayari,,en,Ang mga ito ay aktwal na maaaring tasahin at pag-aralan ang nakaraang data sa merkado,,en,kasalukuyang sitwasyon sa negosyo at posibleng mga uso,,en,upang mahulaan ang mga paggalaw sa hinaharap sa merkado sa isang mas mahusay na antas ng katumpakan kaysa sa mga analyst ng tao,,en,Pagpapahusay ng Seguridad sa Pananalapi,,en,Ang pandaraya sa pananalapi ay isang bagay ng malubhang pag-aalala para sa parehong mga mamumuhunan at mga pinansiyal na kumpanya magkamukha,,en,sa buong mundo,,en,Kailangan ng mga namumuhunan ng katiyakan mula sa kanilang mga negosyo sa pamumuhunan ng puhunan na ang kanilang mga pondo ay mananatiling ligtas,,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, samantalang ang mga kumpanya naman ay may malubhang pananagutan upang matiyak na ang mga pondo ng kanilang mga kliyente ay ligtas,,en,ang mga koponan ng mga highly capable data at cyber security experts ay tinanggap at nilagyan ng mga high-end na tool sa seguridad at solusyon upang mapanatili ang antas ng data at pondo na proteksyon,,en,Ang pag-aaral ng makina ay maaaring ganap na ibahin ang sitwasyon,,en,kung ginamit nang maayos,,en,ang isang kumpanya ng pamamahala ng stock na nag-aalok ng mga serbisyo nito sa mga indibidwal na kliyente na gumagawa ng maliliit na pamumuhunan ay maaaring gumastos ng malaking halaga sa pagkuha ng mga dedikadong koponan ng mga eksperto sa seguridad at pagbili ng mga taunang lisensya para sa mga pinahusay na mga solusyon sa seguridad,,en,gayunpaman ang katunayan ay nananatiling na ang cyber mapya at mga hacker ay gumagalaw nang walang humpay sa pag-upgrade ng kanilang mga kasanayan at mas nagiging mas nakamamatay ang kanilang mga pag-atake,,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. Kung ang parehong kumpanya gumastos ng mga pondo sa pagbuo ng isang makina batay sa pag-aaral na imprastraktura na awtomatikong i-update ang sarili nito sa pinakabagong mga pagkakaiba at kahinaan na natagpuan sa data seguridad platform,,en,at ang mga teknolohiya upang labanan ang mga ito,,en,ang sistema ay maaaring magbago mismo sa isang matatag at makapangyarihang patuloy na lumalawak na stonewall ng seguridad sa pananalapi para sa enterprise,,en,maaari nating tapusin na kahit na ayon sa kaugalian ang mga negosyo sa pananalapi sa buong mundo ay umaasa sa isang kumbinasyon ng mga eksperto ng tao at mga teknolohikal na solusyon upang gawing mas madali ang mga bagay para sa kanila,,en,ang mga trend ay malinaw na iminumungkahi na ang pagkakaroon ng isang ganap na Artipisyal na Intelligence at machine-learning batay solusyon ay magiging ang smart order ng araw para sa mga ito sa hinaharap,,en,Maaari mo ring gusto,,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?
Закључак
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: Si Shantanu Chaturvedi ay direktor ng teknolohiya sa Mga Solusyon sa Stepout,,en,Siya ay isang madamdamin na teknikal na manunulat at nagsusulat sa iba't ibang mga teknolohiya stack,,en,Fintech,,en. He is a passionate technical writer and writes on different technology stack.
