Машинное обучение (ML) — это подмножество искусственного интеллекта (ИИ), которое позволяет компьютерным алгоритмам улучшать свою производительность при выполнении задачи, изучая данные. В последние годы ML становится все более популярным в сфере финансовых услуг, включая банковское дело, финансы и страхование. Эти отрасли генерируют огромные объемы данных, и машинное обучение может помочь извлечь ценную информацию из этих данных, автоматизировать процессы и улучшить процесс принятия решений. В этом блоге мы рассмотрим некоторые из наиболее распространенных вариантов использования ML в банковском деле, финансах и страховании с примерами и математической интуицией, где это необходимо.

  1. Обнаружение мошенничества. Мошенничество является серьезной проблемой для банков и финансовых учреждений. По оценкам, в 2019 году мошенничество обошлось мировой экономике более чем в 5 триллионов долларов. Машинное обучение может помочь выявлять мошенничество в режиме реального времени, предотвращая финансовые потери и защищая данные клиентов. Например, банки могут использовать алгоритмы машинного обучения для выявления моделей мошеннических действий, таких как необычные действия на счетах или крупные транзакции с новых счетов. Они также могут использовать алгоритмы контролируемого обучения для классификации транзакций как мошеннических или не основанных на исторических данных.

Одним из популярных алгоритмов обнаружения мошенничества является логистическая регрессия, представляющая собой алгоритм бинарной классификации, предсказывающий вероятность того, что транзакция является мошеннической. Логистическая регрессия работает путем моделирования отношения между входными параметрами (такими как сумма транзакции, местоположение и время) и вероятностью мошенничества с использованием логистическая функция. Результатом алгоритма является оценка от 0 до 1, где оценки ближе к 1 указывают на более высокую вероятность мошенничества.

2. Кредитный скоринг. Кредитный скоринг — это процесс оценки кредитоспособности заемщика на основе его кредитной истории, дохода и других факторов. Машинное обучение может помочь банкам и другим кредиторам повысить точность своих моделей оценки кредитоспособности, что может привести к принятию более эффективных кредитных решений и снижению уровня дефолтов. Например, банки могут использовать контролируемые алгоритмы обучения, такие как деревья решений, случайные леса или повышение градиента, чтобы предсказать вероятность дефолта заемщика по своему кредиту на основе исторических данных.

Одним из популярных алгоритмов кредитного скоринга является логистическая регрессия, которую мы обсуждали ранее в контексте обнаружения мошенничества. Другим популярным алгоритмом является машина опорных векторов (SVM), представляющая собой алгоритм бинарной классификации, который находит оптимальную гиперплоскость, разделяющую данные на два класса. В контексте кредитного скоринга SVM можно использовать для прогнозирования того, вероятен ли заемщик дефолт или нет, на основеего кредитной истории, дохода и других данных. факторы.

3. Сегментация клиентов. Сегментация клиентов — это процесс разделения клиентов на группы на основе их характеристик, поведения или предпочтений. Машинное обучение может помочь банкам и финансовым учреждениям лучше понимать своих клиентов и предоставлять более персонализированные услуги. Например, банки могут использовать неконтролируемые алгоритмы обучения, такие как кластеризация k-средних или иерархическая кластеризация, для группировки клиентов на основе их истории транзакций, демографической информации или других факторов.

Кластеризация K-средних – это популярный алгоритм сегментации клиентов, который работает путем разделения данных на k кластеров, где k – определяемый пользователем параметр. . Алгоритм начинается со случайного назначения k центроидов, которые представляют собой центр каждого кластера. Затем он назначает каждую точку данных ближайшему центроиду и пересчитывает центроиды на основе среднего значения точек данных в каждом кластере. Этот процесс повторяется до тех пор, пока центроиды не сойдутся.

4. Оптимизация портфеля. Оптимизация портфеля — это процесс выбора сочетания активов, обеспечивающего максимальную прибыль при минимальном риске. Машинное обучение может помочь финансовым учреждениям оптимизировать свои инвестиционные портфели, анализируя исторические рыночные данные и прогнозируя будущие тенденции. Например, банки могут использовать контролируемые алгоритмы обучения, такие как линейная регрессия или нейронные сети, для прогнозирования будущей доходности различных активов на основе их прошлой эффективности и других факторов.

Одним из популярных алгоритмов оптимизации портфеля является Марковица модель оптимизации портфеля, предложенная Гарри Марковицем в 1952 году. Модель работает, определяя оптимальный набор распределений активов, которые могут обеспечить желаемый уровень ожидаемой прибыли при минимизации риска. Другими словами, он помогает инвесторам найти портфель с наибольшей доходностью для данного уровня риска или портфельс наименьшим риском для данного заданный уровень доходности.

Конечно! Вот короткая реализация на Python одного из вариантов использования, которые мы обсуждали в блоге, — прогнозирования мошенничества с кредитными картами с помощью машинного обучения:

Вот вывод для кода:

Вот объяснение вывода кода:

  1. Первый вывод показывает матрицу путаницы для прогнозов модели логистической регрессии в тестовом наборе данных. Матрица показывает количество истинных положительных результатов (TP), ложных положительных результатов (FP), ложных отрицательных результатов (FN) и истинных отрицательных результатов (TN) для задачи двоичной классификации обнаружения мошеннических транзакций. Матрица отображается в виде массива, где строки представляют фактические метки классов, а столбцы представляют прогнозируемые метки классов.

В этом случае было 56861 истинных отрицательных результатов (немошеннические транзакции были спрогнозированы правильно), 3 ложноположительных результата (немошеннические транзакции были спрогнозированы как мошеннические), 20 ложноотрицательных результатов (мошеннические транзакции были спрогнозированы как немошеннические) и 78 истинных положительных результатов (мошеннические транзакции). сделки предсказаны правильно).

2. Второй вывод показывает отчет о классификации для прогнозов модели логистической регрессии в тестовом наборе данных. Отчет включает такие показатели, как точность, полнота и оценка F1 для каждого класса, а также средневзвешенное значение этих показателей по всем классам. Отчет также включает поддержку, то есть количество экземпляров каждого класса в тестовом наборе данных.

В этом случае модель достигла высокой точности, полноты и балла F1 для не мошеннического класса (класс 0), но более низкого отзыва и балла F1 для мошеннического класса (класс 1). Средневзвешенное значение этих показателей по всем классам также высокое, что указывает на хорошую общую производительность модели.

3. Третий вывод показывает оценку точности прогнозов модели логистической регрессии в тестовом наборе данных. Показатель точности — это доля правильно предсказанных экземпляров (как истинно положительных, так и истинно отрицательных) от всех экземпляров в тестовом наборе данных.

В этом случае модель достигла очень высокой оценки точности 0,9994, что указывает на то, что она правильно предсказала большинство случаев. Однако важно отметить, что точность сама по себе может быть не лучшим показателем для оценки производительности модели бинарной классификации, особенно когда классы несбалансированы (как в случае с этим набором данных). Другие метрики, такие как точность, полнота и оценка F1, могут дать более детальное представление о производительности модели.

В заключение, машинное обучение изменило правила игры в области банковского дела, финансов и страхования. От улучшения кредитного скоринга до обнаружения мошенничества, он значительно повысил точность и эффективность различных процессов. Используя большие наборы данных и передовые алгоритмы, организации теперь могут принимать обоснованные решения, минимизировать риски и предоставлять более качественные услуги своим клиентам. Поскольку технология продолжает развиваться, мы можем ожидать появления еще более инновационных решений и приложений машинного обучения в этих отраслях. Ясно, что машинное обучение будет продолжать играть решающую роль в формировании будущего банковского дела, финансов и страхования.