В этой статье я напишу о машинном обучении в финансах в ближайшее время. Цель состоит в том, чтобы продемонстрировать текущие модели SOTA для генерации языков. Статья о применении машинного обучения в финансах.

Применение машинного обучения в финансах

Применение машинного обучения в финансах растет. Предстоит провести большой анализ, и метод машинного обучения доказывает свою ценность: Bloomberg недавно объявил об инвестициях в размере 22 миллионов долларов в новую финансовую службу на основе искусственного интеллекта. Давайте рассмотрим некоторые из текущих приложений машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI) в финансах.

Использование машинного обучения и искусственного интеллекта демонстрирует экспоненциальный рост как в самих финансовых учреждениях, так и на внешнем рынке, где начинающие фирмы работают над внедрением интеллекта в такие отрасли, как банковское дело, хедж-фонды, страхование, автомобилестроение и другие, с помощью ИИ. мощные решения, такие как IBM Watson или Amazon Alexa Voice Service.

Временные ряды в финансовых данных

Временные ряды в финансовых данных относятся к любым данным, которые имеют временную составляющую. Это связано с финансами, потому что инвесторам нужна информация из прошлого, чтобы принимать решения о будущем. Цель анализа временных рядов - не только понять, что произошло, но и сделать прогнозы относительно того, что произойдет в будущем.

Итак, как все это применимо к финансовым данным? Одна из наиболее широко используемых моделей для финансового моделирования называется авторегрессионной интегрированной скользящей средней (ARIMA).

Лучшие инструменты для анализа временных рядов

Мы собираемся сосредоточиться на R, языке статистического программирования с открытым исходным кодом и среде для статистических вычислений и графики. Почему? Это не только бесплатное программное обеспечение, но и его пользовательская база очень активна в разработке новых пакетов, чего нельзя сказать о SAS или SPSS. Более того, поскольку многие компании переходят к анализу больших данных, R стал отраслевым стандартом для исследования и анализа данных временных рядов.

Начнем с установки программного обеспечения на ваш компьютер. Для этого перейдите на http://cran.r-project.org/bin/windows/base/ и загрузите программное обеспечение для статистического анализа. После загрузки запустите Мастер установки и следуйте инструкциям на экране, чтобы завершить установку.

На данный момент вам может быть интересно, как R по сравнению со своими конкурентами с точки зрения функциональности. Вот краткое изложение:

R и SAS имеют очень похожий синтаксис с точки зрения перемещения данных и статистического анализа. Одно из основных отличий состоит в том, что SAS не позволяет именам переменных включать пробелы или символы, в то время как R это делает; в остальном они оба являются инструментами высшего уровня для анализа и визуализации данных.

Управление кредитным риском

Управление кредитными рисками - это процесс выявления рисков, связанных с кредитными ресурсами. Некоторые люди используют этот термин как синоним кредитного рейтинга или оценки стоимости кредита по инвестициям относительно предполагаемого риска дефолта. Кредитный рейтинг - это только один из методов оценки кредитного риска, но он наиболее широко используется. Управление кредитным риском - это также процесс управления кредитным риском с помощью ряда методов, которые используются в коммерческих и финансовых компаниях. Эти методы помогают контролировать риски, связанные с кредитованием клиентов и клиентов.

В своей простейшей форме управление кредитным риском - это просто долгосрочная инвестиционная стратегия, основанная на оценке способности выплатить долг путем мониторинга кредитоспособности заемщика с течением времени. Его можно рассматривать как страховой полис, который покупает кредитор или инвестор на случай убытков, которые могут возникнуть из-за дефолта заемщиков, и действует во многом так же, как и другие типы страховых полисов.

Выявление мошенничества в банковской сфере

Мошенничество является проблемой для всех организаций, но в банковской сфере очень высок уровень мошенничества. Иногда сотрудники могут быть причастны к воровству и мошенничеству, а сами клиенты также виновны в попытке совершения преступлений.

Ниже приведены несколько советов по обнаружению мошенничества:

1) Подробно проверяйте транзакции клиентов перед их утверждением.
2) Подозрительные транзакции должны быть немедленно отмечены и расследованы без промедления, например, крупный депозит средств, поступающих от лица или компании, не имеющей истории.
3) Политика о том, как часто проверять транзакции с доступом в реальном времени, имеет жизненно важное значение; это позволит вам обнаружить мошенническую деятельность, как только она произойдет.

Машинное обучение и обнаружение мошенничества

Сегодня, когда все больше используется электронный банкинг, киберпреступники активизировали свои усилия по поиску новых способов украсть личность человека. Они используют мошеннические транзакции и кражу информации, чтобы создать впечатление, будто они являются владельцем учетной записи, хотя на самом деле они полностью украли свою личность.

Только в 2013 году мошенники обошлись жертвам в 21 миллиард долларов. Одной из таких форм является «фишинг», который представляет собой попытку какой-либо преступной организации или отдельного лица получить личную информацию, такую ​​как данные кредитной карты, пароли и номера социального страхования, посредством ложных электронных писем, которые выглядят так, как будто они отправлены законной компанией или государственным учреждением. .

Вывод

Приведенная выше статья была написана с помощью инструмента генерации нового языка под названием shortlyai. Я загрузил в инструмент только заголовки, а затем скопировал весь вывод и вставил его сюда.

Инструмент также может писать короткие фильмы после того, как был загружен контекстом с использованием нового GPT-3 OpenAI.

Им был написан следующий короткометражный фильм:

Что вы думаете? Узнали ли вы что-нибудь новое из написанной статьи :)? Как ты думаешь, как писатель, тебе может помочь такой инструмент?

Я лично нашел это фантастическим и с нетерпением жду новых инструментов, подобных этому.