21、金融领域的机器学习应用与未来趋势-优快云博客

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金融领域的机器学习应用与未来趋势

1. 金融预测的挑战与机遇

金融市场的波动难以预测，准确预测金融事件的发生时间更是一项艰巨的任务。例如，全球金融集团银行创建机器学习模型来预测下一次全球金融危机的爆发，即使准确率达到 92%，也不足以应对实际情况。管理层还需要知道在危机发生前应采取哪些措施，以将对组织的影响降至最低。构建这样的系统需要大量的数据和多年的模型构建 - 测试 - 反馈循环。目前，虽然有组织试图构建模型来预测资本市场的涨跌周期，但由于涉及大量数据和环境变量，尚未取得突破。

2. 2027 年金融场景展望

在不远的 2027 年，金融行业将发生巨大的变化。以 27 岁的企业家 Godson 为例，他在社区办公室工作，这是一种取代传统专用办公室的新型办公模式。他拥有自己的投资公司，当他走进办公室时，无人机个人助理机器人会告知他当天的优先事项。他要求无人机助理生成股票市场月度报告，该助理会与 TradeBot 连接，TradeBot 是负责所有金融交易的投资机器人。报告显示，由于市场崩溃，Godson 的股票投资上个月下跌了 5.2%，但由于设置了止损限制，损失得到了控制，否则损失将达到 12.8%。TradeBot 建议 Godson 调整股票投资组合，并根据其预测系统，添加和删除一些预计在未来 3 个月内上涨 25%的股票。TradeBot 会分析各种渠道的新闻，给出调整建议的原因。

这个场景展示了金融行业从算法交易向基于自动化机器人的交易的转变趋势。智能交易机器人不仅可以使用算法交易，还可以通过基于机器学习的深度神经网络构建股票交易模型，识别投资组合中的股票是否接近预期盈利或正在贬值。它还可以根据新闻预测股票的涨跌，并在达到预期盈利水平之前持有股票。

然而，未来也面临一些挑战，例如机器人之间的通信问题。目前，每个公司开发的机器人都是独立的，当机器人技术成为主流时，需要一个通用的接口和语言，制定相应的标准和基准，就像浏览器遵循 HTML 协议一样，以实现机器人之间的有效通信。

3. 金融消费者的新画像

根据 2017 年一项针对全球金融消费者的研究，出现了三种不同的消费者画像：
|消费者类型|特点|
| ---- | ---- |
|游牧者（Nomads）|数字活跃，将个人数据视为货币，希望金融机构以个性化服务交换他们的数据。|
|猎手（Hunters）|不断寻找金融服务的最佳价格，既在传统金融机构（如银行、信用卡）开展业务，也适应数字环境。|
|质量追求者（Quality Seekers）|忠诚的传统金融服务客户，注重服务卓越，对价格不敏感，但重视数据隐私。|

不同国家的金融消费者画像存在差异。例如，美国的游牧者占比 46%，猎手占比 14%，质量追求者占比 40%；新加坡的游牧者占比 41%，猎手占比 16%，质量追求者占比 43%；巴西的游牧者占比 62%，猎手占比 9%，质量追求者占比 29%；加拿大的游牧者占比 20%，猎手占比 23%，质量追求者占比 55%，这反映出加拿大可能存在人口老龄化问题，传统品牌忠诚度较高的消费者较多。

这些消费者画像的出现不仅反映了金融消费者的细分，也体现了社会的变化趋势。游牧者代表新一代的迁移人口，他们愿意为了线上或线下的自由职业工作而迁移；猎手是见证传统金融服务向数字金融服务转变的中年人群；质量追求者是希望坚持熟悉品牌、信赖其服务质量的老年人群。

4. 全球金融机构的现状

全球金融机构主要分为三个金融板块：
- 消费者金融 ：提供个人服务，如贷款、间接融资、租赁、自我融资、信用卡、典当行和发薪日贷款提供商等。其服务对象是各国的大部分人口，但通常不向信用记录不良的个人提供贷款。
- 股票市场交易与资产管理 ：主要为客户提供股票市场交易咨询和资产管理服务，包括投资建议和资产组合管理。股票经纪业务具有很强的地域性，目前尚未出现全球运营的大型股票经纪商。
- 多元化金融服务 ：专注于为企业提供金融咨询、为公司和证券交易所进行投资研究以及信用评级等服务。这类服务提供商针对高端企业和个人客户，是一个利基市场。

5. 机器学习在金融领域的重要应用

机器学习在金融系统的多个阶段都发挥着重要作用，以下是一些关键应用领域：

5.1 欺诈检测

随着处理能力的提升、网络使用的普及以及大量有价值的企业信息存储在网上，信息安全风险日益增加。传统的金融欺诈检测系统依赖复杂的规则，而现代欺诈检测通过机器学习技术，会关注一系列风险因素，并自动学习和适应新的潜在或实际安全威胁。机器学习系统可以识别异常活动并将其排除在安全组之外，但需要避免误报。

5.2 贷款和保险承保

贷款和保险承保非常适合应用机器学习。大型银行和传统公开市场保险公司可以使用机器学习算法处理大量的客户信息（如年龄、工作、婚姻状况等）和贷款或保险结果（如是否违约、是否按时还款、是否发生事故等）。通过分析这些数据，可以发现潜在的模式，预测未来的贷款和承保情况。例如，分析特定地区年轻人的交通事故率或特定人群的违约率。不过，这种应用需要大量的数据和专业的信息研究人员，因此大型企业更具优势。

5.3 算法交易

算法交易自 20 世纪 70 年代就已出现，它利用复杂的人工智能系统进行快速交易决策。算法系统每天会进行大量交易，形成了“高频交易”这一概念，它被认为是算法交易的一个子集。大多数共同基金和金融机构不会直接透露其交易的人工智能方法，但可以确定的是，机器学习和深度学习在实时在线交易决策中发挥着越来越重要的作用。

5.4 金融行业的机器学习应用调查

为了了解金融行业各领域的技术采用成熟度，进行了一项在线调查，选取了金融行业的专家，通过德尔菲法确定了以下五个关键领域：
1. 股票市场投资
2. 银行业
3. 金融咨询和管理服务
4. 会计
5. 电子支付服务

以下是这些领域中机器学习的具体应用情况：
|领域|应用情况|
| ---- | ---- |
|股票市场投资|越来越自动化。量化交易公司通常基于定量研究人员发现的微弱关系进行交易，虽然这些关系微弱，但由于交易规模大，每个系统都可能价值数千、数百万甚至更多。为了利用这些关系，最快的公司会优化交易流程以提高速度，因为只有最快的参与者才能获得利润。这些公司使用的机器学习方法通常较为简单，并且对其算法交易的知识产权保护非常严格。|
|银行业|机器学习技术可应用于丰富的数据库，帮助打击金融欺诈、为客户节省时间和金钱，并实现后台功能自动化。例如，在客户账户管理中，机器学习算法可以搜索大型数据库，检测异常金融交易，防止欺诈和黑客攻击，提高合规性。|
|金融咨询和管理服务|资产和财富管理公司正在探索人工智能解决方案，以优化投资决策并利用其大量的历史数据。对于数字资产（如投资组合）或分布式工业资产（如生产线设备或运输车队）的管理，已经有大量相关数据记录，适合通过人工智能实现自动化。无监督学习方法可以结合金融信息、新闻、工业传感器数据甚至社交媒体数据，为投资决策提供新的思路，可能使投资公司在市场中获得竞争优势。|
|会计|会计和簿记软件变得更加智能，能够执行以前需要人工干预的任务。例如，它可以学习发票编码实践，自动分配交易到正确的账户；还可以分析会计人员纠正的错误，学习正确的处理方式。银行对账也实现了自动化，根据过去的分配和决策为新的银行交易提供正确的建议。此外，银行使用人工智能聊天机器人帮助客户解答常见问题，会计软件的聊天机器人可以提供最新的财务信息，并将客户与咨询师联系起来。未来，机器学习算法还将影响审计工作，它可以处理和分析大量交易数据，识别异常情况，为审计人员提供需要检查的异常交易列表，使审计人员能够将更多精力用于分析异常交易的原因。|
|电子支付服务|全球电子支付公司越来越多地采用机器学习技术，特别是在信用卡交易检查方面。机器学习算法在实时批准交易中发挥着重要作用。随着数据收集的快速发展和计算能力的提升，麦肯锡认为在支付领域有很多短期和长期的机会可以扩展机器学习的应用，包括利用网络数据更准确地预测借款人违约、使用虚拟助手和提高客户服务效率。在信用卡催收方面，机器学习已经取得了显著成效，回收率提高了 10% - 15%，催收效率提高了 30% - 40%。发卡机构可以利用机器学习技术识别单个账户的模式，制定针对违约账户的联系规则和策略。人工智能还可以帮助支付公司提高运营效率，减少处理时间和人为错误，提供客户洞察，并推动公司重新思考和重组工作模式和流程。预计在未来 15 年内，人工智能将取代多达四分之三的外包金融服务工作，这将对希望降低运营成本的企业产生重大影响。|

综上所述，机器学习在金融领域的应用广泛且具有巨大的潜力，它正在改变金融行业的运营模式和未来发展方向。随着技术的不断进步和数据的不断积累，我们可以期待看到更多创新的应用和解决方案。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A(金融领域):::process --> B(股票市场投资):::process
    A --> C(银行业):::process
    A --> D(金融咨询和管理服务):::process
    A --> E(会计):::process
    A --> F(电子支付服务):::process

    B --> B1(自动化交易):::process
    B --> B2(量化交易优化):::process

    C --> C1(欺诈检测):::process
    C --> C2(后台功能自动化):::process

    D --> D1(投资决策优化):::process
    D --> D2(资产自动化管理):::process

    E --> E1(智能会计软件):::process
    E --> E2(审计辅助):::process

    F --> F1(信用卡交易检查):::process
    F --> F2(支付运营效率提升):::process

这个流程图展示了金融领域中各个关键领域及其主要的机器学习应用方向，帮助读者更直观地理解机器学习在金融行业的广泛应用。

6. 金融行业机器学习应用调查的研究方法

为了深入了解金融行业中人工智能和机器学习的技术采用情况，进行了一项专门的调查。以下是该调查的研究方法：

6.1 研究目标

主要目标是通过专家意见，确定两个关键参数：
1. 人工智能和机器学习在金融行业关键领域的当前技术成熟度。
2. 金融行业内部的技术采用过程。

6.2 关键领域的筛选

最初，专家小组确定了 25 个关键领域。经过反复讨论，专家们将范围缩小到对金融行业未来发展至关重要的五个领域，分别是：
- 股票市场投资
- 银行业
- 金融咨询和管理服务
- 会计
- 电子支付服务

6.3 研究样本

研究样本来自 160 位专家，这些专家涵盖了各个金融领域，包括：
- 股票交易公司的专业人员
- 银行的专家
- 金融机构的负责人
- 金融设施的主管
- 金融组织的首席执行官
- 有相关研究成果并发表论文的学术教授

6.4 调查流程

确定关键领域 ：专家小组从最初的 25 个领域中筛选出 5 个关键领域。
数据收集 ：通过与专家进行沟通和调查，收集他们对人工智能和机器学习在这些领域的技术成熟度和采用过程的看法。
分析和总结 ：对收集到的数据进行分析，总结出各个领域的技术现状和发展趋势。

以下是调查流程的 mermaid 流程图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A(确定初始 25 个领域):::process --> B(专家筛选出 5 个关键领域):::process
    B --> C(数据收集):::process
    C --> D(数据分析和总结):::process

7. 金融行业机器学习应用的未来趋势

随着技术的不断发展，机器学习在金融行业的应用将呈现出以下趋势：

7.1 更广泛的自动化

未来，金融行业的各个环节将更加自动化。例如，股票市场投资将进一步实现自动化交易，减少人为干预，提高交易效率和准确性。银行业的后台功能将更加智能化，实现更多业务的自动处理。

7.2 个性化服务增强

随着对消费者数据的深入分析，金融机构将能够为客户提供更加个性化的服务。根据消费者的画像和行为习惯，定制专属的金融产品和服务，满足不同客户的需求。

7.3 跨领域融合

机器学习将促进金融行业与其他领域的融合，例如与科技、医疗、能源等领域的合作。通过整合不同领域的数据和技术，创造出更加创新的金融产品和服务。

7.4 数据安全和隐私保护

随着机器学习的广泛应用，数据安全和隐私保护将变得更加重要。金融机构需要加强数据安全措施，确保客户数据的安全和隐私。

以下是未来趋势的表格总结：
|趋势|描述|
| ---- | ---- |
|更广泛的自动化|金融各环节自动化程度提高，提高效率和准确性|
|个性化服务增强|根据消费者画像提供定制化金融产品和服务|
|跨领域融合|与其他领域合作，创造创新金融产品和服务|
|数据安全和隐私保护|加强数据安全措施，保护客户数据|