Era rozwiązań finansowych opartych na ML: Nowa era w branży Fintech

W mojej ostatniej rozmowie na temat fuzji sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe w sektorze finansowym, miałem przywilej kierowania dialogiem za pomocą konkretnych pytań. Przewodnikiem naszego głębokiego nurkowania był Sebastian Niehaus, a Inżynier Machine Learning specjalizujący się w ilościowych Finance i CTO na SEKASA Technologies . Ogromna wiedza Sebastiana dostarczyła pouczających spostrzeżeń na temat rosnącej symbiozy Sztuczna inteligencja i fintech .

Podczas naszego czatu CTO Sebastian i ja zagłębiliśmy się w świat sztucznej inteligencji i finansów. Pomimo dzielących nas kilometrów, rozmowa przebiegała bez wysiłku!

rynek zalety.

Finance zajmuje się analizą i przetwarzaniem danych. Niezależnie od tego, czy mówimy o dostawcach płatności, firmach inwestycyjnych, bankach czy animatorach rynku. Każdy uczestnik rynku, bez względu na to, jak mały, przeprowadza analizy istniejących danych, być może nie za pomocą wymyślnych algorytmów, ale za pomocą innych form analizy.

Problem z danymi polega jednak na tym, że niezależne punkty danych są zazwyczaj bezużyteczne i stają się interesujące dopiero po dodaniu kontekstu. Kontekst ten można dodać, porównując dane dotyczące bieżącej sprawy z podobnymi sprawami lub dodając więcej powiązanych i niepowiązanych danych. Może to być na przykład integracja innych rynków lub danych środowiskowych w decyzjach inwestycyjnych lub szerszy zakres transakcji w wykrywaniu oszustw.

Jakub: Patrząc z tego punktu widzenia - czym w ogóle są AI i uczenie maszynowe?

Sebastian: Sztuczna inteligencja (AI) to rozwój systemów komputerowych zdolnych do wykonywania zadań, które normalnie wymagają ludzkiej inteligencji, takich jak uczenie się, rozumowanie, rozwiązywanie problemów i podejmowanie decyzji.

Machine Learning to podzbiór sztucznej inteligencji, który koncentruje się na szkoleniu algorytmów w celu uczenia się wzorców i przewidywania na podstawie danych retrospektywnych w celu wykonania określonego zadania. W ten sposób odkrywa wzorce i mechanizmy automatyzacji zadań lub generuje nową wiedzę na ich temat.

Sztuczna inteligencja lub metody uczenia maszynowego stały się tak popularne w ciągu ostatnich kilku lat, ponieważ są w stanie przetwarzać dużą ilość różnych funkcji danych. Jest to duża różnica w porównaniu z klasycznymi modelami statystycznymi, których używamy w finansach od lat 80-tych.

Jakub: To interesujące spostrzeżenie! Jakie są zatem korzyści z uczenia maszynowego dla Firmy FinTech?

Sebastian: W jednym zdaniu: W pełni wykorzystują swój potencjał!

FinTech są producentami czystych danych i muszą radzić sobie z dużymi ilościami danych finansowych i alternatywnych. Dzięki tym danym mogą odkrywać nowe potencjały biznesowe, zabezpieczać bieżące procesy, zwiększać przejrzystość swoich decyzji i poprawiać ich jakość.

Nawet jeśli procesy, a zwłaszcza procesy decyzyjne, są jasno zdefiniowane i dobrze funkcjonują, często sensowne jest dodanie algorytmów uczenia maszynowego, aby zapewnić drugą perspektywę i zmniejszyć subiektywne błędy popełniane przez ludzi. Mogłoby to na przykład zapobiec dokonywaniu przez firmy inwestycyjne inwestycji typu FOMO.

Jakub: Jaka jest motywacja i uzasadnienie biznesowe dla integracji AI?

Sebastian: Często chodzi o zapewnienie przewagi konkurencyjnej, optymalizację procesów lub po prostu odpowiedź na konkretne pytania. Ponadto istnieją również tematy, takie jak przyszła rentowność - co jest problemem na przykład dla bardzo uznanych firm finansowych. Firmy te często nawet nie wiedzą, jaki potencjał tkwi w ich danych i przychodzą z prostą prośbą: "Chcielibyśmy wypróbować, co można poprawić dzięki Machine Learning w naszej firmie".

Pozwolę sobie przybliżyć tę odpowiedź na kilku przykładach:

• W funduszach inwestycyjnych często istnieje motywacja do zapewnienia inwestorom większego bezpieczeństwa, a tym samym, oczywiście, do wypracowania przewagi konkurencyjnej. Na przykład w podejściu do inwestowania w wartość może to być dodanie modelu uczenia maszynowego jako dodatkowej instancji kontrolnej
• Na przykład w przypadku analiz w doradztwie w zakresie fuzji i przejęć, prognozy mogą uwzględniać znacznie więcej czynników wpływających, a tym samym dostarczać kupującemu więcej informacji na temat potencjalnego celu.

Mogę kontynuować tę listę w nieskończoność:

• Automatyzacja oparta na sztucznej inteligencji może ponadto prowadzić do obniżenia kosztów pracy i zwiększenia produktywności, co skutkuje znacznymi oszczędnościami dla firm.
• Integracja uczenia maszynowego (ML) z postępami firmy doprowadzi do zwiększenia wydajności. Narzędzia uczenia maszynowego mogą zautomatyzować powtarzalne i czasochłonne zadania, dzięki czemu pracownicy mogą skupić się na zadaniach ważnych i wnoszących wartość dodaną.
• Ulepszony Rozwój produktu / Ulepszona struktura portfela
• Skalowalność (narzędzia oparte na sztucznej inteligencji mogą obsługiwać duże ilości danych i zadań bez interwencji człowieka)
• Przewaga konkurencyjna (narzędzia AI mogą prowadzić do innowacyjnych produktów)
  Zarządzanie ryzykiem
• Spersonalizowane doświadczenie klienta / ulepszona obsługa klienta
  Analityka predykcyjna

Jakub: Rozwińmy bardziej ten temat - jakie są popularne przypadki użycia?

Sebastian: Niektóre z najczęściej używanych to:

• Identyfikacja nowych klientów
• Spersonalizowane doświadczenie klienta
• Automatyzacja obsługi klienta: Identyfikacja ryzyka niepowodzenia kredytu / Ocena ryzyka kredytowego
• Wykrywanie oszustw
• Zgodność z przepisami
• Identyfikacja sygnałów dla cen giełdowych, forex i towarów
• Prognozy cenowe
• Identyfikacja ryzyka rynkowego
• Testy warunków skrajnych
• Optymalizacja portfela

Jakub: Jak można zintegrować uczenie maszynowe z FinTech?

Sebastian: Ważne jest, aby zacząć od uzasadnienia biznesowego i bieżących procesów. Wydaje się to oczywiste, ale często zdarza się, że ten punkt jest całkowicie niedoceniany i często pomijany.

• Definiowanie przypadków użycia / przypadków biznesowych
• Sprawdzenie bieżących procesów i ustalenie odpowiednich celów
• Definiowanie odpowiednich, dostępnych i potrzebnych danych
• Gromadzenie i wstępne przetwarzanie danych
• Konfiguracja modelu i infrastruktury
• Wybór modelu
• Inżynieria funkcji
• Szkolenie modelowe
• Ocena modelu
• Wdrożenie
• Projekt raportu / wyjścia
• Generowanie raportów
• Interpretacja wyników
• Ciągłe monitorowanie i konserwacja

Jakub: Patrząc na Twoje doświadczenie - jak trudno jest zintegrować uczenie maszynowe z procesami firm FinTech?

Sebastian:

• Wszystko zależy od dostępności i jakości danych.
• Potrzebna jest solidna infrastruktura IT i moc obliczeniowa.
• Zasoby ludzkie z odpowiednim doświadczeniem i wiedzą
• Prywatność i bezpieczeństwo danych muszą być zawsze brane pod uwagę.
• Włączenie uczenia maszynowego do danych procesów może prowadzić do niezbędnych aktualizacji w bieżącym procesie.
• Zrozumienie wyników i ich prawidłowa interpretacja mogą być trudne.
• Modele muszą być stale testowane i sprawdzane.
• Ciągłe monitorowanie i konserwacja.

Może się wydawać, że to dużo, ale wiele z tych zadań można ustandaryzować i zautomatyzować. A po zintegrowaniu korzyści szybko przewyższają wysiłek.

Jakub: To, o czym wspomniałeś wcześniej, rodzi pytanie - na ile modele uczenia maszynowego są adaptowalne do zmieniających się środowisk?

Sebastian: Modele uczenia maszynowego są wysoce adaptacyjne i muszą być w stanie szybko reagować na zmieniające się środowisko. Można je dostosować do zmieniających się środowisk za pomocą technik, takich jak ponowne szkolenie na podstawie zaktualizowanych danych, uczenie transferowe i ciągłe monitorowanie. Zapewnia to, że wydajność modeli uczenia maszynowego pozostaje istotna i dokładna w czasie.

Przykład: Dla spółek handlowych.

Sygnały transakcyjne dla rynku Forex lub towarów mogą zmieniać się na przykład w wyniku zmian w zachowaniu innych uczestników rynku. Możemy to zaobserwować na przykład poprzez rozwój aplikacji handlowych, ale także poprzez bardziej zaawansowane wydarzenia.

Z tego powodu firmy, które już pracują z metodami ilościowymi, powinny zawsze rozważać aktualizację swoich algorytmów i uwzględniać świeże pomysły.

Jakub: Sebastian Dziękujemy za wnikliwą rozmowę. Z niecierpliwością czekamy na dalszy rozwój i innowacje w tej dziedzinie!

Sebastian: Miło mi, Jakub. Doceniam tę platformę, ponieważ pozwoliła nam omówić ekscytujące postępy w naszej dziedzinie i jej znaczenie w stale zmieniającym się cyfrowym krajobrazie.