26、机器学习分析在金融与医疗行业的应用与挑战

机器学习分析在金融与医疗行业的应用与挑战

1. 金融行业机器学习分析面临的挑战

在金融领域，机器学习分析虽有诸多优势，但也面临着一些挑战：
- 实时结果提供 ：人们期望能实时获取可用信息，但即时提供所需的理想信息是一项巨大挑战。
- 数据安全 ：大部分数据存在于云基础设施上，有时还会存储在公共云上，这增加了数据被操纵的风险。

2. 金融机构采用机器学习分析的驱动因素

金融机构广泛应用机器学习分析技术，旨在为客户提供完美解决方案，具体驱动因素如下：
|驱动因素|详情|
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|改进业务策略|借助机器学习进行基于数据的动态建模，金融机构可制定更具盈利性和以客户为中心的策略，以保持市场竞争力。数据是董事会决策的核心，决策者需了解可用数据及获取更多相关数据的途径。如谷歌、亚马逊、Netflix和Facebook等公司围绕数据制定策略，改变运营方式并获得收益。|
|使数据可用|如今大量数据为“扁平数据”，约90%的数据无关联结构，无法用传统方法分析。需采用如NoSQL和Hadoop等新技术使这些数据可用。|
|强大的风险管理|金融机构是黑客、攻击者和欺诈者的主要目标，因此强大的风险管理至关重要。机器学习分析可通过自动异常检测技术和其他算法方法实现这一目标。|
|更好的营销|客户细分、活动管理和潜在客户生成等技术有助于金融机构提升营销能力。|
|渠道执行|为客户提供最优报价可提高组织的盈利能力和销售业绩，这也是实施基于机器学习分析的主要驱动因素。|
|卓越的客户体验管理|在时代变化中，实时