کاربردهای ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی در حوزه مالی

مدلهای یادگیری ماشین میتوانند کمک بزرگی به شرکتهای حوزه مالی در تحلیل روندهای فعلی بازار، پیشبینی تغییرات و استفاده هر مشتری از سایت vector-robot رسانههای اجتماعی بکند. از داده های برچسب دار برای آموزش جزئی مدل یادگیری ماشین استفاده میشه سپس از این مدل برای برچسب گذاری داده های بدون برچسب استفاده میشه به این فرایند شبه برچسب گذاری میگن. الگوریتمهای پیچیده یادگیری ماشین را میتوان برای تجزیهوتحلیل رفتار کاربر و توسعه پیشنهادات سفارشی استفاده کرد. مرحلهی آخر، استفاده از مدل با داده های جدید و در بهترین حالت بهبود دقت و کارایی اون به مرور زمان هست. از یادگیری ماشین میشه برای بهبود مراکز داده ای یا دیتاسنترها استفاده کرد. به غیر از کمک به آنها بهبود نرخ نگهداری، همچنین به آنها کمک میکند تا رفتار کاربر، نگرانیها و نیازهای آنها را درک کنند. آنها مانند مشاوران معمولی کار میکنند و به طور خاص سرمایهگذارانی با منابع محدود، افراد و مشاغل کوچک تا متوسط را هدف قرار میدهند که مایل به مدیریت سرمایه خود هستند. وقتی صحبت از بانکها و مؤسسات مالی میشود، دادهها حیاتیترین منبع هستند که مدیریت کارآمد آنها عامل رشد و موفقیت این کسبوکارهاست.

یادگیری ماشین اخیرا به موفقیت زیادی رسیده؛ اما فقط یکی از شاخه های هوش مصنوعی هست. برای مثال، مدل یادگیری ماشینی که برای شناسایی اسپم طراحی شده، پیام های ایمیل رو به عنوان ورودی دریافت میکنه درحالیکه مدل یادگیری ماشین که هدایت ربات جاروبرقی رو بر عهده داره داده های مربوط به تعامل واقعی با اثاث منزل یا اشیای جدید داخل اتاق رو به عنوان ورودی دریافت میکنه. نوع دیگه هوش مصنوعی سیستم های خبره هستن؛ در سیستم های خبره، کامپیوترها با قوانینی برنامه نویسی میشن که امکان تقلید از رفتار انسان در حوزه ای مشخص مثل سیستم های هدایت خودکار هواپیما رو میدن. از آنجایی که عوامل انسانی در درجه اول بازار سهام را هدایت میکنند، کسبوکارها باید به طور مداوم از فعالیت های مالی کاربران یادگیری داشته باشند. یک مثال عالی میتواند الگوریتمهای یادگیری ماشینی باشد که به منظور تجزیهوتحلیل تأثیر تحولات بازار و روندهای مالی خاص، از دادههای مالی مشتریان استفاده میکند. در حالی که برخی از کاربردهای یادگیری ماشینی در بانکداری و امور مالی بهوضوح شناخته شده و قابل مشاهده هستند، مانند چتباتها و برنامههای بانکداری تلفن همراه، الگوریتمها و فناوری یادگیری ماشین، بهتدریج برای برنامههای نوآورانه آینده نیز، با کمک ترسیم دقیق دادههای تاریخی مشتریان مورد استفاده قرار میگیرند و آینده آنها را پیشبینی میکنند.

داده های دیگه از نوع بدون برچسب هستن در این شرایط مدل باید برخی ویژگی ها رو برای تخصیص طبقه بندی ها استخراج کنه، در هر دو نمونه داده های یادگیری باید به خوبی آماده بشن. یادگیری ماشین به دو دستهی اصلی تقسیم میشه: یادگیری نظارت شده و بدون نظارت. همانطور که از نام یادگیری نیمهن ظارتشده پیداست این روش ترکیبی از یادگیری نظارت شده و بدون نظارت هست. به عنوان مثال میتوان شرکت Wells Fargo را نام برد که از چت ربات مبتنی بر یادگیری ماشین، بر بستر نرمافزار پیامرسان Facebook برای برقراری ارتباط موثر با کاربران خود استفاده میکند. یک نمونه عالی از این مورد، Chatbots مالی مورد استفاده برای ارتباطات فوری با مشتری است. امروزه یادگیری ماشین نقش مهمی در جنبههای مختلف اکوسیستم مالی بازی میکند: از مدیریت داراییها، ارزیابی ریسک، ارائه مشاوره سرمایهگذاری، برخورد با تقلب در امور مالی تا احراز هویت سندها. برنامههای مدیریت بودجه مختلفی وجود دارند که بر پایه یادگیری ماشین طراحی شدهاند و میتوانند مزایای مشاوره و راهنمایی مالی بسیار تخصصی و هدفمند را به مشتریان ارائه دهند. کامپیوترها، نرمافزارها و دستگاه های یادگیری ماشین عملکردی مشابه مغز انسان دارن و از طریق شناخت وظایف رو انجام میدن.

یادگیری ماشین میتواند شبیه به یک انسان واقعی کار کند و پاسخ تمام سوالات منحصربهفرد مشتریان را بدهد. الگوریتم های یادگیری بدون نظارت برای جداسازی انواع مشخصی از داده ها طراحی نشدن بلکه صرفا به دنبال داده هایی دارای شباهت هستن. در مقابل، الگوریتمهای یادگیری بدون نظارت با شناسایی الگوهای داده ای تلاش میکنن شباهت هایی رم بین آنها پیدا کنن. پیش بینی های یادگیری ماشین میتونه شامل پاسخ به پرسش هایی مثل تشخیص یه میوه در تصویر، تشخیص افراد در حال عبور از خیابان، تشخیص گفتار دقیق برای تولید کپشن های ویدئوی یوتیوب یا تفکیک ایمیل و اسپم باشه. هوش مصنوعی (AI) همه جا حضور داره، ممکنه همین حالا در حال استفاده از اون باشین و خودتون اطلاعی نداشته باشین. الگوریتمهای یادگیری ماشین به طور قابل توجهی میتوانند برای افزایش امنیت شبکه مورد استفاده قرار بگیرند. با آنلاینشدن تمامی خدمات، حفظ امنیت اطلاعات کاربران یعنی نام کاربری، کلمه عبور و سوالات امنیتی، به یک چالش روزافزون شرکتها تبدیل شده است. تا همین اواخر، فقط صندوقهای سرمایهگذاری، پوششدهنده ریسک کاربران اصلی هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ در حوزه مالی بودند، اما در چند سال اخیر شاهد گسترش کاربردهای یادگیری ماشین در حوزههای مختلف دیگر از جمله بانکها، فینتک، رگولاتوریها و شرکتهای بیمه بودهایم.

۲. هزینه بالای تحقیقوتوسعه شرکتهای خدمات مالی اغلب با مدیریت دادهها و ساختار تکهتکه ذخیره دادهها در قسمتهای مختلف سازمان، مانند نرمافزار گزارشدهی، دیتاسنترهای منطقهای، CRM و… به عنوان مثال از کاربردهای مدیریت ریسک میتوان از برنامه یادگیری ماشینی نام برد که با مراجعه به منابع مختلف دادهای و محاسبه امتیاز ریسک برای مشتریانی که درخواست وام میکنند، به سازمانها در تصمیمگیری برای اعطا یا عدم اعطای وام کمک میدهند. علاوه بر این، یک روند جالب و سریعی که در آینده شاهد آن خواهیم بود این است که ربات مشاورها، خدمات مشاورهای قابل اعتمادتری را در حوزه مالی مانند مدیریت سبد و داراییها به مشتریان ارائه خواهند داد. ممکن است در چند سال آینده، تغییر چشمگیری در این حوزه را مشاهده کنیم که کلمه عبور، نام کاربری و سوالات امنیتی دیگر، روشی برای تامین امنیت کاربر نباشد. • باعث تقویت امنیت و انطباقپذیری بهتر میشود. یادگیری ماشین رو میشه پرکاربرد ترین شاخهی هوش مصنوعی دانست که در تمام سطوح زندگی روزمره گسترش یافته و درک یادگیری ماشین میتونه به درک بهتر دنیای آینده کمک کنه. به عنوان مثال از درخواستهای مشتریان، تعاملات رسانههای اجتماعی با یکدیگر و فرایندهای مختلف تجاری داخلی شرکت، با کمک یادگیری ماشین، روندهایی کشف میشود که هم میتواند برای سودآوری مفید باشد و هم نشاندهنده ریسک سرمایهگذاری.

این افزایش شدید، منجر به دستیابی به نتایجی بهتر، هم به نفع مصرفکنندگان و هم به نفع کسبوکارها بوده است. ابزارهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مانند تجزیهوتحلیل دادهها، دادهکاوی و پردازش زبان طبیعی، به دریافت بینش ارزشمندی از دادهها برای سودآوری بهتر کسبوکارها کمک میکنند. فناوری یادگیری ماشین همچنین میتواند بهراحتی با دسترسی به دادهها، رفتارها را تفسیر و الگوهای رفتاری را دنبال کند و تشخیص دهد. الگوریتمهای یادگیری ماشینی نه تنها به مشتریان اجازه میدهند تا با استفاده از این برنامهها هزینههای خود را به صورت روزانه بررسی کنند، بلکه به آنها کمک میکند تا این دادهها را برای شناسایی الگوهای مخارج خود تجزیهوتحلیل و سپس نواحیای را که میتوانند در هزینهها صرفهجویی و پسانداز کنند، شناسایی کنند. چت بات ها، اتوماسیون کاغذی، گیمیفیکیشن فرایندها و آموزش کارمندان، نمونه هایی از اتوماسیون فرایند در امور مالی، با استفاده از یادگیری ماشین هستند. • باعث کاهش هزینههای عملیاتی به دلیل اتوماسیون فرایندها میشود.

با استفاده از یک ربات چت هوشمند، مشتریان میتوانند تمام سوالات خود را در مورد هزینههای ماهانه، واجد شرایطبودن برای اخذ وام، طرحهای بیمه مقرونبهصرفه و موارد دیگر مطرح کنند و پاسخ بگیرند. بانک و موسسات مالی میتوانند از الگوریتمهای یادگیری ماشین برای تجزیهوتحلیل دادههای ساختاریافته و بدون ساختار استفاده کنند. با این حال، آموزش سیستم های یادگیری ماشین نیازمند تعداد زیادی از برچسب هاست به طوریکه بعضی سیستم ها برای مهارت در یک وظیفه به میلیونها برچسب نیاز دارن. کلید اصلی یادگیری ماشین همون مقدار انبوه داده هاست که امکان یادگیری رو برای اون فراهم میکنه. در برخی نمونه ها، داده های یادگیری از نوع برچسب دار هستن تا ویژگی ها و طبقه بندی هایی رو برای مدل فراخوانی کنن. سپس مدل بر اساس ترکیب حاصل از داده های شبه برچسب دار و داده های برچسب دار آموزش داده میشه. درخت های تصمیم: درخت های تصمیم از داده های طبقه بندی شده برای ارائهی پیشنهاد بر اساس مجموعهی قوانین تصمیم استفاده میکنن.

از رگرسیون خطی برای پیش بینی مقدار متغیر وابسته بر اساس مقدار متغیر مستقل استفاده میشه. فرایند آماده سازی شامل تصادفی سازی و بررسی انحراف هاییست که بر یادگیری تأثیر میذارن. یادگیری نیمه نظارت شده به مجموعهی اندکی از داده های برچسب دار و مجموعهی بزرگی از داده های بدون برچسب برای آموزش سیستم ها وابسته هست. در فرآیند آموزش یادگیری نظارت شده، سیستم ها در معرض مقادیر زیادی از داده های برچسب دار مثل تصاویر رقم های دست نویس قرار میگیرن. برای مثال دیتاست Open Images گوگل دارای تقریبا ۹ میلیون تصویر هست یا YouTube-8M منبعی از ویدئو های برچسب دار هست که به هفت میلیون ویدئوی برچسب دار متصل هستن و ImageNet هم یکی از پایگاه داده های از این نوع با ۱۴ میلیون تصویر دسته بندی شده هست. از رگرسیون منطقی هم زمانی استفاده میشه که متغیر وابسته ماهیتی دودویی داشته باشه. از تجزیهوتحلیل استفاده از برنامه تلفن همراه، فعالیتهای وب و پاسخها به کمپینهای تبلیغاتی قبلی، الگوریتمهای یادگیری ماشینی میتوانند به ایجاد یک استراتژی بازاریابی قوی برای شرکتهای مالی کمک کنند. ۱. عدم درک مناسب در مورد KPIهای کسبوکار تمامی شرکتهای خدمات مالی تمایل دارند از این فرصت عالی یادگیری ماشین استفاده کنند، اما به دلیل انتظارات غیرواقعی و عدم شفافیت در مورد نحوه عملکرد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و چرایی نیاز به آن، اغلب در این جنبه شکست میخورند.

شرکتهای کارتهای اعتباری میتوانند از فناوری یادگیری ماشین برای پیشبینی مشتریان در معرض خطر استفاده کنند و اقدامات لازم را به منظور حفظ مشتریان خود انجام دهند. شرکتهای فعال در صنعت مالی، از جمله بانکها، شرکتهای بازرگانی و فینتکها، بهسرعت الگوریتمهای ماشینی را برای خودکارسازی فرایندهای زمانبر و پیشپاافتاده و ارائه تجربهای به مراتب سادهتر و شخصیشدهتر برای مشتری، به کار میگیرند. مانند الگوریتمهایی که تکنیکهای پولشویی جدید را یاد میگیرند. در حالی که الگوریتمهای یادگیری همواره در حال انجام تعداد زیادی تسک در سازمان هستند، به طور مداوم از دادههای ورودی به الگوریتم، یاد میگیرند و شکاف بین دنیای واقعی و سیستم هوشمند کاملا اتوماتیک، در گذر زمان کمتر میشود. راه حلهای مبتنی بر یادگیری ماشین به شرکتهای مالی این امکان را میدهد که کارهای دستی سازمان را با خودکارسازی کارهای تکراری از طریق اتوماسیون فرایند هوشمند برای افزایش بهرهوری کسبوکار جایگزین کنند. برای بسیاری از شرکتهای مالی، نیاز همکاری با شرکتهای با تجربهای که خدمات توسعه و راهاندازی سامانههای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را ارائه میدهند، ایجاد خواهد شد. یکی از موفقترین کاربردهای یادگیری ماشین، تشخیص کلاهبرداری کارت اعتباری است. در حالی که تعداد کمی از این برنامه ها امروزه کاربردهای نسبتاً فعالی دارند، برخی دیگر هنوز در مرحله اولیه و آزمایشی هستند.

بلکه مدل یادگیری ماشین چگونگی تفکیک بین عناصر در مجموعهی انبوهی از داده ها رو فرا میگیره. در کنار یادگیری ماشین، روش های متعدد دیگه ای برای ساخت سیستم های هوش مصنوعی وجود دارن از جمله این روش ها میشه به محاسبات تکاملی اشاره کرد که در اون الگوریتم ها دست خوش جهش های تصادفی میشن و برای راه حل های بهینه به تکامل میرسونن. سیستم یادگیری نظارت شده با وجود تعداد کافی نمونه ها میتونه دسته های پیکسل ها و شکل های مرتبط با هر عدد رو شناسایی کنه و اعداد دست نویس رو شناسایی کنه. برای مثال، درخت تصمیمی که شرط بندی روی برد یک اسب رو توصیه کنه از این دست به حساب میاد. به عنوان مثال، مشتری که به دنبال سرمایهگذاری در یک طرح مالی است، میتواند پس از تجزیهوتحلیل الگوریتم یادگیری ماشین از وضعیت مالی موجود او، از یک پیشنهاد سرمایهگذاری شخصی بهرهمند شود. حجم عظیم و تنوع ساختاری دادههای مالی، که شامل ارتباطات تلفن همراه، فعالیتهای رسانههای اجتماعی و جزئیات تراکنشها و دادههای بازار است، باعث میشود پردازش دستی این دادههای حجیم حتی برای متخصصان مالی، چالش بزرگی باشد. سرعتبخشیدن به فرایند پذیرهنویسی، تشکیل و بهینهسازی پورتفولیو، اعتبارسنجی مدلها، رباتهای مشاور، تجزیهوتحلیل تاثیر بازار و ارائه روشهای گزارش اعتباری جایگزین.

برخلاف روشهای سنتی که معمولاً به اطلاعات ضروری مانند امتیاز اعتباری محدود میشوند، یادگیری ماشین میتواند حجم قابل توجهی از اطلاعات شخصی افراد را برای کاهش ریسک تجزیهوتحلیل کند. اهمیت مجموعه های بزرگ داده های برچسب داری برای آموزش یادگیری ماشین به مرور زمان به دلیل ظهور یادگیری نیمه نظارت شده کاهش می یابد. در نتیجه دیتاست ها یا مجموعه های داده ای به کار رفته برای آموزش این سیستم ها بسیار وسیع هستن. روش کار یادگیری ماشین این گونه است که با استخراج بینشهای معنیدار از مجموعه دادههای خام کار میکند و نتایج دقیقی را ارائه میدهد. بینشهای مختلفی که توسط فناوری یادگیری ماشین جمعآوری میشود، به سازمانهای خدمات مالی و بانکی، هوشمندی عملیاتی برای کمک به تصمیمگیریهای بعدی را ارائه میدهد. یادگیری ماشین در امور مالی؛ چه اتفاقی میافتد؟ امنیت دادهها در بانکداری و امور مالی بسیار حیاتی است. برنامههای کاربردی یادگیری ماشین، امنیت آینده را در صنعت با بهکارگیری تشخیص صدا، تشخیص صورت یا سایر دادههای بیومتریک مشابه تامین خواهند کرد. الگوریتمهای طبقهبندی مبتنی بر یادگیری ماشین میتوانند بهراحتی رویدادها را به عنوان تقلب و غیرتقلب برچسبگذاری کنند تا تراکنشهای جعلی به صورت آنلاین متوقف شوند.

علاوه بر این، چندین برنامه کاربردی مبتنی بر یادگیری ماشین وجود دارد که وقتی به یک سیستم پرداخت متصل میشوند، میتوانند حسابها را تجزیهوتحلیل کنند و به مشتریان کمک دهند پول خود را پسانداز کرده و رشد دهند. الگوریتم های مبتنی بر نمونه: مثال خوبی از الگوریتم های مبتنی بر نمونه، الگوریتم K نزدیک ترین همسایه یا الگوریتم k-nn هست. یکی از محبوب ترین کاربرد های AI در زمینهی توسعهی نرم افزار سفارشی، یادگیری ماشین (ML) هست. Adyen، Payoneer، PayPal، Stripe و Skrill برخی از شرکتهایی هستند که بهشدت در یادگیری ماشینهای امنیتی سرمایهگذاری کردهاند. در حال حاضر جهان در «بهار هوش مصنوعی» به سر میبرد و چهار دلیل عمده آن وجود کامپیوترهای بیشتر (پردازش ابری ظرفیت بالایی را برای کامپیوترها در همه زمینهها فراهم کرده است)، حجم دادههای بیشتر (که متناسب با افزایش تعداد دوربینها و حسگرها بیشتر میشوند)، الگوریتمهای بهتر (رویکردها از سمت و سوی پژوهشهای دانشگاهی به دستیابی به تواناییهای انسانی در اجرای امور مانند توانایی خواندن و درک مطلب تغییر کردهاند) و البته سرمایهگذاری گسترده در این حوزه است. الگوریتمهای یادگیری ماشین در تشخیص تقلبهای تراکنشی، با توجه به توانایی آنها در تجزیهوتحلیل میلیونها نقطه داده که معمولاً توسط انسانها مورد توجه قرار نمیگیرند، عالی هستند.

توانایی مدلهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای پیشبینیهای دقیق بر اساس رفتار گذشته، آنها را به یک ابزار بازاریابی عالی تبدیل میکند. در یادگیری ماشین، الگوریتم ها برای یافتن الگوها و مشخصات در مقادیر انبوه داده ها آموزش داده میشه تا بتونن تصمیم ها و پیشبینی هایی رو بر اساس داده های جدید اتخاذ کنن. الگوریتم های رابطه ای: الگوریتم های رابطه ای به دنبال الگوها و روابط در داده ها میرن و روابط تکراری “اگر آنگاه” یا if-then رو شناسایی میکنن. شبکه های عصبی: شبکهی عصبی، الگوریتمی هست که شبکه ای لایه بندی شده از محاسبات شامل لایهی ورودی رو تعریف میکنه. معاملات الگوریتمی (AT) به یک نیروی مسلط در بازارهای مالی جهانی تبدیل شده است. هر چقدر الگوریتمی بهتر باشه، تصمیم ها و پیشبینی های خروجی دقیق تر خواهند بود. این مرحله شامل اجرای متغیرها در الگوریتم، مقایسهی خروجی با نتایج قابل انتظار، تنظیم وزن ها و انحراف های داخل الگوریتم و راه اندازی مجدد متغیرهاست تا زمانیکه الگوریتم نتیجهی صحیح رو بازگرداند. تفاوت کلیدی یادگیری ماشین با نرم افزار کامپیوتری قدیمی اینه که توسعه دهندهی انسانی کد یادگیری ماشین رو نمینویسه.

الگوریتم آموزش دیدهی حاصل، نوعی مدل یادگیری ماشین هست. تو این آموزش سعی کردم به صورت خیلی خلاصه درباره ماشین لرنینگ برای شما بگم. تو این مطلب از دنیای فناوری قرار هست درباره این موضوع بیشتر برای شما بگم. نمونه ای از این روش سیستم دسته بندی Airbnb یا Google News هست که امکان گروه بندی استوری هایی با موضوع مشابه رو فراهم میکنه. آینده به این صورت خواهد بود که دستیارهای چت فراوانی برای تعامل با مشتریان اختصاص داده خواهد شد و موتورهای پردازش طبیعی زبان طبیعی ایجاد میشود تا بتوانند تعامل سریع از طریق پرسوجو را فراهم کنند. گروهی از متخصصان هوش مصنوعی شرکت اینتل، با عنوان «گروه محصولات هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence Products Group) در تلاش برای تولید کردن سختافزار، نرمافزار، علم داده و پژوهشهایی هستند که بتوانند قابلیتهای انسانی و فرا انسانی را در ماشینها ایجاد کرده و تواناییهای جدیدی را برای زندگی انسانها به ارمغان بیاورند.

دانشمندان داده همواره در حال کار روی سیستمهای یادگیرنده هستند. یکی از دیگر ترندهای بهسرعت در حال ظهور در این زمینه، Robo-Advisorsها هستند. این روابط مشابه قوانین به کار رفته در داده کاوی هستن. دسته بندی متمرکز بر شناسایی گروه هایی با رکورد های مشابه و برچسب گذاری رکوردها بر اساس گروهیست که به اون تعلق دارن. الگوریتم های دسته بندی: دسته ها رو همان گروه ها تصور کنین. این الگوریتم از طبقه بندی برای تخمین احتمال وجود نقطه ای داده ای در یک گروه استفاده میکنه. چرا از یادگیری ماشینی در امور مالی استفاده کنیم؟ داده های آموزشی به مجموعهی داده ای گفته میشه که نمایندهی مدل یادگیری ماشین هست و برای حل مسائلی مشخص به کار میره. بر اساس تعریفی دقیق، یادگیری ماشین شاخه ای از هوش مصنوعی (AI) متمرکز بر ساخت برنامه هاییست که از داده های یاد میگیرن و دقت آنها به مرور زمان و بدون نیاز به برنامه نویس افزایش پیدا میکنه. علاوه بر این، تجزیهوتحلیل احساسات مصرفکننده میتواند اطلاعات فعلی را در مورد انواع مختلف تحولات تجاری و اقتصادی تکمیل کند. چت ربات به مشتریان کمک میکند تا تمام اطلاعات مورد نیاز خود را در مورد حساب و رمز عبور خود دریافت کنند. ماشین لرنینگ در حوزه مالی چگونه کار میکند؟