21、机器学习在会计、经济与金融领域的新策略

机器学习在会计、经济与金融领域的新策略

1. 机器学习简介

近年来，机器学习（ML）成为了一个备受关注且不断发展的领域。它融合了统计学、优化、算法、信号处理等多学科知识，在我们的社会中占据了重要地位。早在几十年前，机器学习就已应用于自动字符识别和反垃圾邮件过滤等领域。在现实生活中，其应用广泛，涵盖了从设计算法估算资产价值（如房屋价格、店铺预期收益等）到分析电子邮件内容及构成词汇的出现次数等众多方面。

在金融领域，机器学习同样发挥着重要作用。例如，它可以根据资产记录预测贷款偿还的概率，还能借助过去或未来年份的波动情况预测股市的涨跌。银行利用机器学习评估借款人的信用状况，分析公司的各类数据（包括财务报告、新闻稿、新闻资讯以及转录的音频和视频等），以识别最具潜力的投资项目。此外，机器学习在金融领域的应用还包括风险控制与合规、市场营销等方面。通过深度挖掘等技术，它能够为客户提供更优质的服务，挽回客户忠诚度。同时，利用人工智能自动翻译金融文件，可降低成本、提高金融机构的生产效率。

2. 机器学习概述

机器学习是数据科学和人工智能的核心。无论是企业的数字化转型、大数据应用还是国家战略，机器学习都不可或缺。其应用范围广泛，包括搜索引擎、字符识别、基因组学研究、社交网络分析、定向广告、计算机视觉、机器翻译和算法交易等。

关于机器学习的定义，Benureau（2015）提出“学习是基于实验的行为改变”，而对于计算机程序而言，当它能够在无需明确编程修改的情况下进行学习时，我们称之为机器学习，这一定义由Arthur Samuel（1959）提出。

传统程序和学习程序的区别在于，传统程序使用输入的程序和数据来生成输出响应，而学习程序则同时利