یادگیری ماشین در امور مالی – ۱۵ کاربرد برای علاقمندان به علوم داده

ماشین پول می سازد، ماشین پول ساختن را یاد می گیرد! یادگیری ماشین در امور مالی جادو کرده است.

پول داشتن همه چیز نیست ولی نداشتن آن چرا.

استاد استراتژی می گوید نباید همه تلاش ها و منابع را فقط در یک زمینه متمرکز کرد. زیرا اگر مشکلی پیش بیاید، همه چیز را از دست خواهید داد. او از دیدگاه تجاری در مورد این موضوع صحبت می کند و بنابراین در مراحل اولیه زندگی به ما روش موفقیت را می آموزد.

استاد اقتصاد به شما می آموزد که پولتان را حساب شده خرج کنید و مفهوم تورم ( عرضه و تقاضا ) را درک کنید. نتیجه گیری : شما همیشه باید یک جایگزین، یک منبع متفاوت یا درآمد اضافی برای پول تان داشته باشید.

استاد امور مالی می گوید که همه تخم مرغ های خود را در یک سبد نچینید. سرمایه شخصی و یا تصمیم تجاری خود را طوری تنظیم کنید که متنوع باشد و بیش ترین سود را به دست آورید.

هر آنچه در اینجا گفته شد مهم است و باید مورد استفاده قرار گیرد، اما آیا می توان بدون کمک فناوری در قرن حاضر این کار را انجام داد؟ مسلماً خیر. با کاهش هزینه های عملیاتی (به لطف اتوماسیون فرآیند)، افزایش درآمد و بهره وری بهتر، تجربه مصرف کننده افزایش می یابد.

با ظهور یادگیری ماشین در سیستم مالی ، مقدار بسیار زیاد داده را می توان بدون برنامه ریزی صحیح، ذخیره ، تحلیل ، محاسبه و تفسیر کرد.

بیایید درباره داده ها صحبت کنیم!

به گفته گوگل : با توجه به بررسی بیش از ۱۶۰۰ نفر از مخاطبین، ۶۱ درصد، صرف نظر از اندازه شرکت ، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را به عنوان مهم ترین ابتکار داده شرکت های خود برای سال آینده عنوان کردند. (۷ فوریه ۲۰۱۸)

چگونه از یادگیری ماشین در امور مالی استفاده کنیم؟

با برآوردهای غیرواقعی و کمبود بودجه ها ، وجود یک زیرساخت نرم افزاری مناسب کافی نیست (اگر چه برای شروع خوب است). برای ارائه یک پروژه ارزشمند توسعه یادگیری ماشین ، به یک دیدگاه روشن ، دانش فنی و تمرکز نیاز است.

به محض اینکه درک خوبی از این تکنولوژی به دست آوردید، به شما در دستیابی به اهداف تجاری و پیشبرد اعتبار سنجی ایده کمک می کند. این وظیفه متخصصین داده است. آن ها این ایده را بررسی می کنند و در نتیجه به شما کمک می کنند شاخص کلیدی عملکرد ( KPI ) مناسبی ایجاد کنید و تخمین های واقع گرایانه بزنید.

توجه : شما باید تمام داده های جمع آوری شده در این مرحله را داشته باشید. وگرنه، برای جمع آوری و مرتب کردن این داده ها به یک مهندس داده نیاز خواهید داشت.

بسته به یک مورد استفاده خاص و شرایط تجارت، شرکت های مالی می توانند مسیرهای مختلفی را برای استفاده از یادگیری ماشین دنبال کنند. بیایید بصورت کاربردی بررسی کنیم!

کاربرد های یادگیری ماشین در امور مالی

کاربرد های یادگیری ماشین در امور مالی

۱- امنیت

تعداد تراکنش ها، کاربران و ادغام شخص ثالث و الگوریتم های یادگیری ماشین در تشخیص کلاهبرداری بسیار عالی هستند. بانک ها می توانند از این فناوری برای نظارت بر هزاران تراکنش استفاده کنند. چنین مدلی ، رفتار متقلب را با دقت بالا تشخیص می دهد و حساب مشکوک را شناسایی می کند. الگوریتم های یادگیری ماشین برای ارزیابی یک تراکنش ، تنها به کسری از ثانیه احتیاج دارند. این سرعت به جلوگیری از کلاهبرداری بلادرنگ کمک می کند، نه اینکه پس از ارتکاب جرم آن ها را تشخیص دهد.

۲- نظارت مالی

دانشمندان داده ، سیستم را برای شناسایی تعداد زیادی از پرداخت های خرد و کلان ، آموزش می دهند. تکنیک های پولشویی ، یکی از این موارد است که با نظارت مالی می توان از آن جلوگیری کرد. الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند امنیت شبکه را به میزان قابل توجهی افزایش دهند. این امکان وجود دارد که در آینده نزدیک، پیشرفته ترین شبکه های امنیت سایبری از این تکنولوژی استفاده کنند.

شرکت هایی مانند  Adyen،  Payoneer، Paypal ، Stripe و Skrill ، از شرکت های برجسته فناوری های مالی هستند. این شرکت ها سرمایه گذاری زیادی در زمینه یادگیری ماشین امنیتی می کنند.

۳- کشف و پیشگیری از کلاهبرداری

در سال ۲۰۱۶ در هند، گوشی هوشمند ” Freedom 251 ”  که برای فروش در هند با قیمت تبلیغاتی ۲۵۱ روپیه توسط شرکت خصوصی Ringing Bells به فروش گذاشت شد. اگرچه خود را به عنوان ارزان ترین گوشی هوشمند جهان به بازار عرضه کرد ، اما بعدا معلوم شد واقعیت چیز دیگری است.

این شرکت قصد داشت ۵ میلیون گوشی را در ژوئن ۲۰۱۶ به فروش برساند. به دلیل رزروهای زیاد ، وب سایت دچار مشکل شد. این شرکت تعداد ۳۰،۰۰۰ عدد گوشی به مبلغ۲۵۱ روپیه پیش فروش کرده بود. این یک طرح کلاهبرداری بود که شرکت سعی در انجام آن داشت.

نمی توان گفت در آینده انجام چنین کلاهبرداری هایی امکان پذیر نیست، اما با یادگیری ماشین ، می توان کلاهبرداری های مالی را مهار کرد. شناسایی و جلوگیری از چنین معاملات کلاهبرداری به یک راه حل پیچیده نیاز دارد که می تواند به تجزیه و تحلیل داده های با حجم بالا کمک کند. به کمک یادگیری ماشین ، می توان الگو ها را کشف کرد و با استفاده از تحلیل پیشگویانه و استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین ، چنین معاملات جعلی را مسدود کرد.

۴- پیش بینی های سرمایه گذاری

یادگیری ماشین اطلاعات پیشرفته ای از بازار را ارائه می دهد. با استفاده از یادگیری ماشین ، مدیران صندوق ، تغییرات بازار را زودتر از زمان مدل های سرمایه گذاری سنتی ، شناسایی می کنند.

فناوری یادگیری ماشین هرگز صنعت بانکداری سرمایه گذاری را مختل نخواهد کرد. موسسات بزرگی مثل JPMorgan ، Bank of America و Morgan Stanley مشاوران سرمایه گذاری خودکار را توسعه داده اند. این ها با فناوری یادگیری ماشین کار می‌کنند. اما اگر فکر می کنید که با پیش بینی سرمایه گذاری ، ریسک شما به حداقل می رسد، هرگز چنین اتفاقی نمی افتد. زیرا به درستی گفته می شود که ضرر یک نفر ، سود فرد دیگری است.

۵- مدیریت ریسک

شرکت Lehman Brothers Holdings یک شرکت خدمات مالی جهانی بود. این موسسه، چهارمین بانک بزرگ سرمایه گذاری در ایالات متحده بود. فعالیت های آن در زمینه بانکداری سرمایه گذاری ، صاحبان سهام و فروش با درآمد ثابت و تحقیقات تجاری ، مدیریت سرمایه گذاری ، سهام خصوصی و بانکداری خصوصی بود. اما بخش غم انگیز آن این است که فعالیت اش در سال ۲۰۰۸ پایان یافت.

دلیل سقوط آن این است که بازارهای جهانی متضرر شده و سایر بانک ها در وضعیت خطرناکی قرار گرفتند. آن ها به شدت درگیر بازار مسکن شدند و به فروشنده وام مسکن بدهکار بودند. سرمایه گذار اعتماد خود را به بانک از دست داد. بنابراین عدم مدیریت ریسک منجر به بحران وام دهی شد.

برنامه های نرم افزاری سنتی، قابلیت اطمینان را براساس اطلاعات استاتیک برنامه های وام دهی و گزارش های مالی پیش بینی می کردند. اما با فناوری یادگیری ماشین ، این عرصه گسترش یافته است. اکنون ، شناسایی روند فعلی بازار و حتی اخبار مربوطه می تواند به سرعت انجام گیرد.

با این کار می توان مدیریت ریسک را گسترش داد و به پیشگیری از جرائم مالی و پیش بینی بحران مالی کمک کرد.

۶- مشاوره روبو ( Robo-advisory )

مشاوره Robo اکنون در حوزه مالی امری رایج است. دو کاربرد عمده یادگیری ماشین در حوزه مشاوره عبارتند از:

  • مدیریت سبد محصول – این یک سرویس مدیریت دارایی آنلاین است که از الگوریتم ها و آمار برای تخصیص ، مدیریت و بهینه سازی سرمایه مشتریان استفاده می کند. کاربران ، سرمایه و اهداف مالی فعلی خود را در اینجا وارد می کنند. به عنوان مثال – اگر آقای X ، تا ۵۰ سالگی یک میلیون دلار پس انداز کند ، یک مشاور Robo دارایی های جاری را براساس اولویت های ریسک و اهداف مورد نظرش ، در میان فرصت های سرمایه گذاری تخصیص می دهد.
  • توصیه محصولات مالی – در اینجا با مشکلی روبرو نیستید ، زیرا بسیاری از خدمات بیمه آنلاین با استفاده از مشاوران Robo به شما برنامه های بیمه شخصی را پیشنهاد می دهند. بنابراین مشتریان، مشاوران Robo را برای رفع سردرگمی، به عنوان مشاور مالی شخصی خود انتخاب می کنند. مشاوران Robo می توانند به کاهش هزینه و نیز ارائه پیشنهادات شخصی و تنظیم شده کمک کنند.

۷- خدمات مشتری

مشکل موسسات مالی این است که آن ها می خواهند به اهدافشان برسند و بنابراین ممکن است مشتری را به اشتباه بیندازند. برای کسب حداکثر سود ، گاهی سعی در سوءاستفاده از مشتری را دارند. بنابراین با کمک دستیارهای مجازی می توان این مسائل را کاهش داد. تنها تصویر واقعی به سرمایه گذاران احتمالی نشان داده می شود و آن ها می توانند برای مشکلات خود اطلاعات دقیق و راه حل های سریع را بدست آورند.

 Chatbot : ربات هایی که پاسخگو هستند

اگرچه ربات های سخنگو قبلا هم وجود داشتند، اما تأثیر چندان زیادی نداشتند. اکنون ، با یادگیری ماشین ، آنها قادر به یادگیری هستند. آنها رویکرد خود را بر اساس رفتار هر مشتری تطبیق می دهند. به جای اینکه خیلی راحت از یک دستورالعمل تجویز شده پیروی کنند، می توانند درست مثل یک انسان عادی، به یک کاربر کمک کنند سوالش را برطرف کند.

۸- پذیره نویسی وام ( ضمانت وام )

یادگیری ماشین به شناسایی ریسک و ارزش افزوده بالا کمک می کند. با الگوهای تاریخی و روند فعلی ، این یک ابزار عالی برای بهبود سودآوری شرکت های بیمه است. یادگیری ماشین خطرات پذیره نویسی را کاهش می دهد. این خطر را می توان در هر حوزه مربوط به محافظت از سرمایه کنترل کرد. یادگیری ماشین می تواند به مدیریت هر ریسکی اعم از وام ، سلامتی ، وام مسکن یا بیمه عمر کمک کند.

یادگیری ماشین همچنین با امور پذیره نویسی که در امور مالی و بیمه رایج هستند، متناسب است. متخصصین داده ، مدل هایی را بر روی هزاران پروفایل مشتری با صدها ورودی داده برای هر مشتری آموزش داده و امور پذیره نویسی و رتبه بندی اعتبار را در محیط های واقعی انجام می دهند. این نوع موتورها به کارمندان کمک می‌کنند تا با سرعت و دقت بیشتری کار کنند.

اگر تاکنون هرگونه ابهامی در مقاله ” یادگیری ماشین برای امور مالی ” داشتید، می توانید آن را در بخش نظرات به اشتراک بگذارید.

۹- توافقات تجاری

توافق تجاری به معنای فرآیند مبادله پرداخت و تکمیل تسویه حساب است. برخی مسائل می توانند مانع توافق تجاری شوند. اما ، یادگیری ماشین اطمینان می دهد که این چنین نیست و هیچگونه شکست تجاری وجود نخواهد داشت.

با پلتفرم های تجاری مدرن ، الزامات نظارتی کاهش یافته است. این مسئله شکست های تجاری را کاهش داده است. کنترل ناکارآمدی به صورت دستی حل شد. در حال حاضر با یادگیری ماشین نه تنها علت شکست مشخص می‌شود، بلکه می توان برای آن راه حلی نیز ارائه داد. آن هم در کسری از ثانیه. حتی بهتر، با شناسایی استثنائات الگوهای معاملات معمولی، یادگیری ماشین می تواند پیش بینی کند که به احتمال زیاد کدام معاملات شکست می خورند.

۱۰- بازاریابی

بازاریابی به مدیریت مالی شرکت های سهامی و افراد حوزه بانکداری کمک می کند. با استفاده از تحلیل پیشگویانه در بازاریابی ، توانایی پیش بینی بر اساس رفتارهای گذشته آسان شده است.

فعالیت وب می تواند به درستی نظارت شود، استفاده از برنامه تلفن همراه می تواند برای پیدا کردن رویدادها و الگوها قابل درک باشد. همچنین ، می توان واکنش به کمپین های تبلیغاتی قبلی را تحلیل کرد. با استفاده از نرم افزار یادگیری ماشین ، پیش بینی های دقیقی انجام می شوند و اثربخشی یک استراتژی بازاریابی افزایش می یابد.

۱۱- امنیت شبکه

ویروس های رایانه ای ، کرم ها، تروجان ها، زامبی ها و بات نت ها، ویروس هایی هستند که برای مدت زمان طولانی وجود دارند. چالش اصلی ما شناسایی حملات سایبری پیشرفته بود، زیرا نمی توان آن را به نرم افزار امنیتی قدیمی واگذار کرد.

با فناوری پیشرفته ، راه حل های امنیتی یادگیری ماشین ، قادر به تأمین داده های مالی جهان هستند. قدرت تجزیه و تحلیل الگوی هوشمند ، همراه با قابلیت های کلان داده ها ، فناوری امنیتی یادگیری ماشین را نسبت به ابزارهای سنتی و غیر هوش مصنوعی ارائه می دهد.

۱۲- معاملات الگوریتمی

این یک تجارت از پیش برنامه ریزی شده خودکار است که دستورالعمل های مربوط به متغیرهایی مانند زمان، قیمت، و حجم چند بخش کوچک از سفارش را در طول زمان به بازار ارسال می کنند. با اتوماسیون فرآیند تجارت ، معیارهای از پیش تعیین شده تنظیم می شوند. این کار توسط معامله گر یا مدیر صندوق انجام می شود.

یادگیری ماشین برای معاملات الگوریتمی بیشتر یک تجارت هوشمند است، که مجموعه جدید و متنوعی از ابزار را ارائه می دهد تا معاملات الگوریتمی بصورت خودکار انجام گیرند. آن ها پیش بینی های تجاری را انجام می دهند و بخصوص به تحلیل رفتار تاریخی بازار و تعیین یک استراتژی بهینه می پردازند.

۱۳- اتوماسیون فرآیند

با اتوماسیون فرآیند ، تفسیر اسناد موثر واقع شده است. همچنین می توان تحلیل داده ها را به طور موثر اجرا کرد. این کار به اجرای واکنش های هوشمند برای شناسایی مسائلی که قبلا به کمک انسان انجام می شد، کمک می کند. یادگیری ماشین همچنین بازرسی های بلادرنگ از فرآیندهای موسسه را انجام می دهد ، که این امر موجب تبعیت قانونی می شود.

ما می دانیم که اتوماسیون ، جایگزین کارهای دستی می شود و امور تکراری را خودکار می کند. اما با افزایش بهره وری ، یادگیری ماشین ، شرکت ها را قادر به بهینه سازی هزینه ها ، بهبود تجربه مشتری ، و افزایش خدمات می کند.

  • Chatbot ها
  • اتوماسیون مرکز تماس
  • اتوماسیون اداری
  • آموزش کارمندان و موارد دیگر

نمونه ای از آن JP Morgan Chase است.

JP Morgan Chase به بهره گیری از پردازش زبان طبیعی (NLP) کمک می کند که یکی از تکنیک های یادگیری ماشین است. مرکز تماس ، اسناد قانونی را پردازش کرده و اطلاعات ضروری را از آن ها استخراج می کند. بازبینی دستی ۱۲ هزار قرارداد اعتباری تجاری، سالانه معمولاً حدود ۳۶۰ هزار ساعت کار را به خود اختصاص می داد. اما ، با یادگیری ماشین می توان همان بازبینی را در عرض چند ساعت انجام داد.

۱۴- تولید محتوا

روزهایی که نویسندگان محتوا ، هنرمندان و سایر تولیدکنندگان محتوا مجبور به تحمل فشار روانی و استرس بودند، گذشته است. با پیشرفت در پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین ، یک ماشین قادر به تولید محتوا است.

محتوای نوشته شده توسط موسسات مالی تکراری است و نیازی به ایجاد محتوای جدید یا افزودن به مطالب جدید نیست. خلاصه مالی (برگه موجودی و P / l)، و حتی گزارش‌ موجودی می تواند به راحتی توسط نرم افزار یادگیری ماشین انجام گیرد. زمان با ارزش است، یادگیری ماشین این را بهتر از هر کسی می داند.

۱۵- جلوگیری از پولشویی

یادگیری ماشین مانع فعالیت های پولشویی می شود. زیرا قادر به شناسایی طرح هایی است که مختص پولشویی هستند. این امر منجر به افزایش نرخ تشخیص ، کاهش مثبت کاذب و سازگاری آسان تر با مقررات می شود.

۱۶- راه حل های سفارشی یادگیری ماشین

با استقبال بیشتر موسسات مالی از راه حل های یادگیری ماشین ، این سوال که کجا می توان فناوری یادگیری ماشین را به دست آورد، به یک دغدغه تبدیل شده است.

خلاصه

به پایان آموزش یادگیری ماشین در امور مالی رسیدیم. ما انواع مختلفی از موارد استفاده یادگیری ماشین در بخش مالی را به همراه مثال هایی مورد مطالعه قرار دادیم.

نتیجه گیری آن را با جمله Warren buffet به پایان می رسانیم:

” ضرورتی ندارد برای رسیدن به نتایج خارق العاده ، کارهای خارق العاده انجام داد “

اگر شما کاربرد دیگری از یادگیری ماشین در امور مالی می دانید ، لطفا در قسمت نظرات به ما بگویید.

بیشتر بخوانید :

درباره‌ی امیر اقتدائی

همچنین ببینید

آیا می خواهید در زمینه یادگیری ماشین استخدام شوید؟

آیا می خواهید در زمینه یادگیری ماشین استخدام شوید؟

مسیر های شغلی زیادی در حوزه یادگیری ماشین وجود دارد، اما از کجا بفهمیم که …

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *