ML-ohjautuvien rahoitusratkaisujen aikakausi: Fintechin uusi aikakausi

Äskettäisessä keskustelussani fuusion keinotekoinen älykkyys (AI) ja koneoppiminen rahoitusalalla, minulla oli etuoikeus ohjata vuoropuhelua terävillä kysymyksillä. Syväsukellusta johti Sebastian Niehaus, joka on Machine Learning Insinööri joka on erikoistunut kvantitatiiviseen Finance:hen ja CTO osoitteessa SEKASA Technologies . Sebastianin laaja asiantuntemus tarjosi valaisevia näkemyksiä kasvavasta symbioosista, jossa Tekoäly ja fintech .

CTO-keskustelumme aikana Sebastian ja minä syvennyimme tekoälyn ja rahoituksen maailmaan. Vaikka välimatkamme olivat kilometrien päässä toisistaan, keskustelu sujui vaivattomasti!

markkinat edut.

Finance:ssä on kyse tietojen analysoinnista ja käsittelystä. Puhutaanpa sitten maksupalveluntarjoajista, sijoituspalveluyrityksistä, pankeista tai markkinatakaajista. Jokainen markkinaosapuoli, olipa se kuinka pieni tahansa, tekee analyysejä olemassa olevilla tiedoilla, ei ehkä hienoilla algoritmeilla mutta muilla analyysimuodoilla.

Datan ongelma on kuitenkin se, että itsenäiset datapisteet ovat yleensä hyödyttömiä, ja niistä tulee kiinnostavia vasta, kun niihin lisätään konteksti. Kontekstiä voidaan lisätä vertaamalla nykyisen tapauksen tietoja samankaltaisiin tapauksiin tai lisäämällä siihen liittyviä ja liittymättömiä tietoja. Tämä voi olla esimerkiksi muiden markkinoiden tai ympäristötietojen sisällyttäminen sijoituspäätöksiin tai laajempi valikoima liiketoimia petosten havaitsemisessa.

Jakub: Mitä ovat tekoäly ja koneoppiminen yleensä?

Sebastian: Tekoäly (AI) on sellaisten tietojenkäsittelyjärjestelmien kehittämistä, jotka pystyvät suorittamaan tehtäviä, jotka tavallisesti edellyttävät ihmisen älykkyyttä, kuten oppimista, päättelyä, ongelmanratkaisua ja päätöksentekoa.

Machine Learning on tekoälyn osa-alue, jossa keskitytään algoritmien kouluttamiseen, jotta ne voivat oppia malleja ja tehdä ennusteita takautuvista tiedoista tietyn tehtävän suorittamiseksi. Näin se paljastaa kuvioita ja mekanismeja tehtävien automatisoimiseksi tai tuottaa uutta tietoa niistä.

Tekoälystä tai koneoppimismenetelmistä on tullut niin suosittuja viime vuosina, koska ne pystyvät käsittelemään suuren määrän erilaisia datan ominaisuuksia. Tämä on suuri ero klassisiin tilastollisiin malleihin, joita olemme käyttäneet rahoituksessa 80-luvulta lähtien.

Jakub: Jakub: Tuo on mielenkiintoinen oivallus! Mitä hyötyä koneoppimisesta on seuraaville yrityksille FinTech-yritykset?

Sebastian: Yhdellä lauseella: He käyttävät koko potentiaalinsa!

FinTech:t ovat pelkkiä tiedontuottajia, ja niiden on käsiteltävä suuria määriä taloudellisia ja vaihtoehtoisia tietoja. Näistä tiedoista ne voivat löytää uusia liiketoimintapotentiaaleja, turvata nykyisiä prosesseja, tehdä päätöksistään läpinäkyvämpiä ja parantaa päätöstensä laatua.

Vaikka prosessit tai erityisesti päätöksentekoprosessit olisivat selkeästi määriteltyjä ja hyvin toimivia, on usein järkevää lisätä koneoppimisalgoritmeja, jotka tarjoavat toisen näkökulman ja vähentävät ihmisten subjektiivisia virheitä. Näin voitaisiin esimerkiksi estää sijoitusyhtiöitä tekemästä FOMO-sijoituksia.

Jakub: Mikä on tekoälyn integroinnin motivaatio ja liiketoimintamahdollisuus?

Sebastian: Kyse on usein kilpailuetujen varmistamisesta, prosessien optimoinnista tai vain vastaamisesta erityiskysymyksiin. Lisäksi on myös aiheita, kuten tulevaisuuden elinkelpoisuus, joka on kysymys esimerkiksi hyvin vakiintuneille rahoitusalan yrityksille. Nämä yritykset eivät usein edes tiedä, mitä potentiaalia niiden tiedoissa piilee, ja tulevat yksinkertaisella pyynnöllä: "Haluaisimme kokeilla, mitä Machine Learning:n avulla voidaan parantaa yrityksessämme"."

Teen vastauksesta konkreettisemman muutamalla esimerkillä:

• Sijoitusrahastoissa on usein motivaatio tarjota sijoittajille enemmän turvaa ja siten tietenkin kehittää kilpailuetua. Esimerkiksi arvosijoittamisen lähestymistavassa tämä voi olla koneoppimismallin lisääminen ylimääräisenä valvontainstanssina.
• Esimerkiksi yrityskauppakonsultoinnin analyyseissä voidaan ennusteissa ottaa huomioon huomattavasti enemmän vaikuttavia tekijöitä ja siten antaa ostajalle enemmän tietoa mahdollisesta kohteesta.

Voisin jatkaa tätä luetteloa loputtomiin:

• Tekoälypohjainen automaatio voi lisäksi vähentää työvoimakustannuksia ja lisätä tuottavuutta, mikä tuo yrityksille merkittäviä kustannussäästöjä.
• ML:n integroiminen edistymiseesi parantaa tehokkuutta. ML-työkalut voivat automatisoida toistuvia ja aikaa vieviä tehtäviä, jolloin henkilöstö voi keskittyä enemmän tärkeisiin ja lisäarvoa tuottaviin tehtäviin.
• Parannettu Tuotekehitys / Parannettu salkun rakenneuudistus
• Skaalautuvuus (tekoälykäyttöiset työkalut pystyvät käsittelemään suuria tietomääriä ja tehtäviä ilman ihmisen väliintuloa).
• Kilpailuetu (tekoälytyökalut voivat johtaa innovatiivisiin tuotteisiin).
  Riskienhallinta
• Henkilökohtainen asiakaskokemus / parannettu asiakastuki
  Ennakoiva analytiikka

Jakub: Mitkä ovat suosittuja käyttötapauksia?

Sebastian: Joitakin käytetyimpiä ovat:

• Uusien asiakkaiden tunnistaminen
• Henkilökohtainen asiakaskokemus
• Asiakaspalvelun automatisointi: Luottovirheriskin tunnistaminen / Luottoriskin arviointi
• Petosten havaitseminen
• Lainsäädännön noudattaminen
• Pörssikurssien, valuuttakurssien ja hyödykkeiden signaalien tunnistaminen.
• Hintaennusteet
• Markkinariskien tunnistaminen
• Stressitestit
• Portfolio-optimointi

Jakub: Miten koneoppiminen voidaan integroida FinTech:hen?

Sebastian: On tärkeää aloittaa liiketoiminta-asiasta ja nykyisistä prosesseista. Tämä vaikuttaa itsestään selvältä, mutta on yleistä, että tätä kohtaa aliarvioidaan täysin ja se jätetään usein huomiotta.

• Määrittele käyttötapaus / liiketoimintatapaus
• Tarkista nykyiset prosessit ja aseta asianmukaiset tavoitteet
• Määritellään merkitykselliset, saatavilla olevat ja tarvittavat tiedot
• Tietojen keruu ja esikäsittely
• Malli ja infrastruktuurin perustaminen
• Mallin valinta
• Ominaisuus Engineering
• Mallin koulutus
• Mallin arviointi
• Käyttöönotto
• Raportin / tuotoksen suunnittelu
• Raportin tuottaminen
• Tulosten tulkinta
• Jatkuva seuranta ja ylläpito

Jakub: Kuinka vaikeaa on integroida koneoppiminen FinTech-yritysten prosesseihin?

Sebastian:

• Kaikki riippuu tietojen saatavuudesta ja laadusta.
• Tarvitaan vankka IT-infrastruktuuri ja laskentateho.
• Henkilöstöresurssit, joilla on oikeanlainen asiantuntemus ja tietämys.
• Tietosuoja ja tietoturva on otettava huomioon aina.
• ML:n integroiminen tiettyihin prosesseihin voi johtaa siihen, että nykyistä prosessia on tarpeen päivittää.
• Tulosten ymmärtäminen ja oikea tulkinta voi olla vaikeaa.
• Malleja on testattava ja tarkistettava jatkuvasti.
• Jatkuva seuranta ja ylläpito.

Tämä saattaa kuulostaa paljolta, mutta monet näistä tehtävistä voidaan standardoida ja automatisoida. Kun ne on integroitu, hyödyt ovat nopeasti vaivaa suuremmat.

Jakub: Se, mitä mainitsit aiemmin, herättää kysymyksen - kuinka mukautuvia koneoppimisen mallit ovat muuttuviin ympäristöihin?

Sebastian: Koneoppimismallit ovat erittäin mukautuvia, ja niiden on kyettävä reagoimaan nopeasti muuttuviin ympäristöihin. Niitä voidaan mukauttaa muuttuviin ympäristöihin esimerkiksi päivitettyjen tietojen uudelleenkoulutuksen, siirto-oppimisen ja jatkuvan seurannan avulla. Näin varmistetaan, että koneoppimismallien suorituskyky säilyy ajan myötä merkityksellisenä ja tarkkana.

Esimerkki: Kauppayhtiöiden osalta.

Forexin tai hyödykkeiden kaupankäyntisignaalit voivat muuttua esimerkiksi muiden markkinaosapuolten käyttäytymisen muuttuessa. Tämä näkyy esimerkiksi kaupankäyntisovellusten yleistymisen, mutta myös kehittyneempien tapahtumien kautta.

Tästä syystä kvantitatiivisilla menetelmillä jo työskentelevien yritysten olisi aina harkittava algoritmiensa päivittämistä ja uusien ideoiden sisällyttämistä niihin.

Jakub: Sebastian Kiitos oivaltavasta keskustelusta. Olemme innoissamme nähdessämme lisää kasvua ja innovaatioita tällä alalla!

Sebastian: Ilo on minun puolellani, Jakub. Arvostan tätä foorumia, sillä sen ansiosta voimme keskustella alamme jännittävästä edistyksestä ja sen merkityksestä jatkuvasti muuttuvassa digitaalisessa ympäristössä.