{"id":3637,"date":"2023-08-09T08:29:27","date_gmt":"2023-08-09T08:29:27","guid":{"rendered":"http:\/\/the-codest.localhost\/blog\/the-age-of-ml-driven-financial-solutions-a-new-era-in-fintech\/"},"modified":"2024-08-09T11:21:45","modified_gmt":"2024-08-09T11:21:45","slug":"ml-pohjaisten-rahoitusratkaisujen-aikakausi-fintechin-uusi-aikakausi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/thecodest.co\/fi\/blog\/the-age-of-ml-driven-financial-solutions-a-new-era-in-fintech\/","title":{"rendered":"ML-ohjautuvien rahoitusratkaisujen aikakausi: Fintechin uusi aikakausi"},"content":{"rendered":"

\u00c4skett\u00e4isess\u00e4 keskustelussani fuusion keinotekoinen \u00e4lykkyys <\/strong> (AI<\/a>) ja koneoppiminen<\/a> <\/strong> vuonna rahoitus<\/a> sektorilla, minulla oli etuoikeus ohjata vuoropuhelua ter\u00e4vill\u00e4 kysymyksill\u00e4. Syv\u00e4sukellusta johti Sebastian Niehaus, joka on Machine Learning Insin\u00f6\u00f6ri <\/strong> joka on erikoistunut kvantitatiiviseen Finance:hen ja CTO<\/a> osoitteessa SEKASA Technologies <\/a>. Sebastianin laaja asiantuntemus tarjosi valaisevia n\u00e4kemyksi\u00e4 kasvavasta symbioosista, jossa Teko\u00e4ly ja fintech<\/a> <\/strong>.<\/p>\n

CTO-keskustelumme aikana Sebastian ja min\u00e4 syvennyimme teko\u00e4lyn ja rahoituksen maailmaan. Vaikka v\u00e4limatkamme olivat kilometrien p\u00e4\u00e4ss\u00e4 toisistaan, keskustelu sujui vaivattomasti! <\/p>\n

\"tapaa<em>näyttö<\/em>two_people"us<\/a> miksi rahoitusalan yrityksen pit\u00e4isi harkita teko\u00e4lyn integroimista p\u00e4ivitt\u00e4iseen liiketoimintaansa?<\/b><\/p>\n

Sebastian<\/b>: Yksinkertaisesti, se mahdollistaa suurten m\u00e4\u00e4rien analysoinnin. tiedot<\/a> joita ei voida analysoida mill\u00e4\u00e4n muulla tavalla, mik\u00e4 luo merkitt\u00e4vi\u00e4 markkinat<\/a> edut.<\/p>\n

Finance:ss\u00e4 on kyse tietojen analysoinnista ja k\u00e4sittelyst\u00e4. Puhutaanpa sitten maksupalveluntarjoajista, sijoituspalveluyrityksist\u00e4, pankit<\/a> tai markkinatakaajat. Jokainen markkinaosapuoli, olipa se kuinka pieni tahansa, tekee analyysej\u00e4 olemassa olevien tietojen perusteella, ei ehk\u00e4 hienojen algoritmien avulla, mutta muiden analyysimuotojen avulla.<\/p>\n

Datan ongelma on kuitenkin se, ett\u00e4 itsen\u00e4iset datapisteet ovat yleens\u00e4 hy\u00f6dytt\u00f6mi\u00e4, ja niist\u00e4 tulee kiinnostavia vasta, kun niihin lis\u00e4t\u00e4\u00e4n konteksti. Konteksti\u00e4 voidaan lis\u00e4t\u00e4 vertaamalla nykyisen tapauksen tietoja samankaltaisiin tapauksiin tai lis\u00e4\u00e4m\u00e4ll\u00e4 siihen liittyvi\u00e4 ja liittym\u00e4tt\u00f6mi\u00e4 tietoja. T\u00e4m\u00e4 voi olla esimerkiksi muiden markkinoiden tai ymp\u00e4rist\u00f6tietojen sis\u00e4llytt\u00e4minen sijoitusp\u00e4\u00e4t\u00f6ksiin tai laajempi valikoima liiketoimia petosten havaitsemisessa. <\/p>\n

Jakub: Mit\u00e4 ovat teko\u00e4ly ja koneoppiminen yleens\u00e4? <\/b><\/p>\n

Sebastian<\/b>: Teko\u00e4ly (AI) on sellaisten tietojenk\u00e4sittelyj\u00e4rjestelmien kehitt\u00e4mist\u00e4, jotka pystyv\u00e4t suorittamaan teht\u00e4vi\u00e4, jotka tavallisesti edellytt\u00e4v\u00e4t ihmisen \u00e4lykkyytt\u00e4, kuten oppimista, p\u00e4\u00e4ttely\u00e4, ongelmanratkaisua ja p\u00e4\u00e4t\u00f6ksentekoa. <\/p>\n

Machine Learning<\/strong> on teko\u00e4lyn osa-alue, jossa keskityt\u00e4\u00e4n algoritmien kouluttamiseen, jotta ne voivat oppia malleja ja tehd\u00e4 ennusteita takautuvista tiedoista tietyn teht\u00e4v\u00e4n suorittamiseksi. N\u00e4in se paljastaa kuvioita ja mekanismeja teht\u00e4vien automatisoimiseksi tai tuottaa uutta tietoa niist\u00e4. <\/p>\n

Teko\u00e4lyst\u00e4 tai koneoppimismenetelmist\u00e4 on tullut niin suosittuja viime vuosina, koska ne pystyv\u00e4t k\u00e4sittelem\u00e4\u00e4n suuren m\u00e4\u00e4r\u00e4n erilaisia datan ominaisuuksia. T\u00e4m\u00e4 on suuri ero klassisiin tilastollisiin malleihin, joita olemme k\u00e4ytt\u00e4neet rahoituksessa 80-luvulta l\u00e4htien. <\/p>\n

Jakub: Jakub: Tuo on mielenkiintoinen oivallus! Mit\u00e4 hy\u00f6ty\u00e4 koneoppimisesta on seuraaville yrityksille FinTech-yritykset<\/a>?<\/b><\/p>\n

Sebastian:<\/b> Yhdell\u00e4 lauseella: He k\u00e4ytt\u00e4v\u00e4t koko potentiaalinsa! <\/p>\n

FinTech:t ovat pelkki\u00e4 tiedontuottajia, ja niiden on k\u00e4sitelt\u00e4v\u00e4 suuria m\u00e4\u00e4ri\u00e4 taloudellisia ja vaihtoehtoisia tietoja. N\u00e4ist\u00e4 tiedoista ne voivat l\u00f6yt\u00e4\u00e4 uusia liiketoimintapotentiaaleja, turvata nykyisi\u00e4 prosesseja, tehd\u00e4 p\u00e4\u00e4t\u00f6ksist\u00e4\u00e4n l\u00e4pin\u00e4kyv\u00e4mpi\u00e4 ja parantaa p\u00e4\u00e4t\u00f6stens\u00e4 laatua. <\/p>\n

Vaikka prosessit tai erityisesti p\u00e4\u00e4t\u00f6ksentekoprosessit olisivat selke\u00e4sti m\u00e4\u00e4riteltyj\u00e4 ja hyvin toimivia, on usein j\u00e4rkev\u00e4\u00e4 lis\u00e4t\u00e4 koneoppimisalgoritmeja, jotka tarjoavat toisen n\u00e4k\u00f6kulman ja v\u00e4hent\u00e4v\u00e4t ihmisten subjektiivisia virheit\u00e4. N\u00e4in voitaisiin esimerkiksi est\u00e4\u00e4 sijoitusyhti\u00f6it\u00e4 tekem\u00e4st\u00e4 FOMO-sijoituksia.<\/p>\n

Jakub: Mik\u00e4 on teko\u00e4lyn integroinnin motivaatio ja liiketoimintamahdollisuus?<\/b><\/p>\n

Sebastian<\/b>: Kyse on usein kilpailuetujen varmistamisesta, prosessien optimoinnista tai vain vastaamisesta erityiskysymyksiin. Lis\u00e4ksi on my\u00f6s aiheita, kuten tulevaisuuden elinkelpoisuus, joka on kysymys esimerkiksi hyvin vakiintuneille rahoitusalan yrityksille. N\u00e4m\u00e4 yritykset eiv\u00e4t usein edes tied\u00e4, mit\u00e4 potentiaalia niiden tiedoissa piilee, ja tulevat yksinkertaisella pyynn\u00f6ll\u00e4: \"Haluaisimme kokeilla, mit\u00e4 Machine Learning:n avulla voidaan parantaa yrityksess\u00e4mme\".\"<\/p>\n

Teen vastauksesta konkreettisemman muutamalla esimerkill\u00e4: <\/p>\n