صنایع در کانون توجه: یادگیری ماشین در امور مالی

در سال های اخیر، صنعت مالی تغییرات قابل توجهی را تجربه کرده است و هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (ML) نقش مهمی را ایفا می کنند. این فناوری‌های نوظهور شروع به تغییر شکل تعداد مؤسسات مالی، فعالیت، تصمیم‌گیری و تعامل با مشتریان خود کرده‌اند. در این پست وبلاگ، برخی از روش‌های استفاده از یادگیری ماشین در بخش مالی، بررسی برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی، مطالعات موردی، و برخی از مدل‌های خاص که در این تحول نقش دارند را بررسی خواهیم کرد.

توجه به این نکته مهم است که اگرچه یادگیری ماشینی نویدبخش است، تأثیر و اثربخشی آن بسته به کاربرد و پیاده سازی خاص می تواند بسیار متفاوت باشد. همانطور که ما این موضوع را بررسی می کنیم، هدف ما ارائه دیدگاهی متعادل از مزایای بالقوه و چالش های مرتبط با ادغام یادگیری ماشین در خدمات مالی است.

پذیرش یادگیری ماشین در امور مالی

یادگیری ماشینی، زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی، به دلیل توانایی آن در تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ، شناسایی الگوها و پیش بینی، در صنعت مالی مورد توجه قرار گرفته است. عوامل متعددی در این پذیرش فزاینده نقش داشته اند:

1. افزایش در دسترس بودن داده ها: عصر دیجیتال به افزایش قابل توجهی در داده های مالی موجود منجر شده است و مواد بیشتری را برای کار با الگوریتم های ML فراهم می کند.
2. پیشرفت‌ها در قدرت محاسباتی: بهبود سخت‌افزار و رایانش ابری، پردازش مدل‌های پیچیده ML را امکان‌پذیرتر کرده است.
3. ملاحظات نظارتی: پس از بحران مالی سال 2008، فشارهایی برای ابزارهای پیچیده‌تر مدیریت ریسک، که ML به طور بالقوه می‌تواند ارائه کند، وجود داشته است.
4. فشارهای رقابتی: برخی موسسات مالی در حال بررسی ML به عنوان راهی برای به دست آوردن مزایای بالقوه در زمینه هایی مانند تجارت، خدمات مشتری و توسعه محصول هستند.

بیایید برخی از کاربردهای خاص یادگیری ماشین در امور مالی را که توسط مطالعات موردی در دنیای واقعی پشتیبانی می‌شوند، بررسی کنیم. در حالی که این نمونه‌ها کاربردهای امیدوارکننده‌ای از ML را نشان می‌دهند، لازم به یادآوری است که این فناوری هنوز در حال تکامل است و تأثیر بلندمدت آن همچنان دیده می‌شود.

تجزیه و تحلیل و پردازش اسناد

مطالعه موردی: پلتفرم اطلاعات قراردادی JPMorgan Chase (COiN).

JPMorgan Chase پلت فرم Contract Intelligence (COiN) را برای خودکارسازی بررسی و تجزیه و تحلیل اسناد قانونی، به ویژه قراردادهای اعتباری، توسعه داد. این کار به طور سنتی به تلاش دستی قابل توجهی نیاز داشت و سالانه حدود 360000 ساعت مصرف می کرد.

نتایج کلیدی:

• زمان بررسی اسناد را از صدها هزار ساعت به ثانیه کاهش داد
• افزایش دقت در تفسیر قراردادهای وام
• کاهش قابل توجه خطاها و ریسک عملیاتی

مدل های استفاده شده:

1. مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP): برای درک و استخراج اطلاعات مرتبط از داده‌های متنی بدون ساختار.
2. شناسایی نهاد نامگذاری شده و برچسب گذاری قسمتی از گفتار: برای شناسایی و استخراج انواع خاصی از اطلاعات از اسناد قانونی.
3. الگوریتم‌های یادگیری ماشین: بر روی نمونه‌های حاشیه‌نویسی آموزش دیده‌اند تا درک اصطلاحات و ساختار حقوقی را در طول زمان بهبود بخشند.

این مطالعه موردی نشان می‌دهد که چگونه یادگیری ماشینی می‌تواند کارایی و دقت را در فرآیندهای پیچیده مالی بهبود بخشد، در زمان صرفه‌جویی کند و خطرات مرتبط با خطای انسانی را کاهش دهد.

مدیریت ریسک و بهینه سازی پورتفولیو

مطالعه موردی: پلتفرم علاءالدین بلک راک

بلک راک، یکی از بزرگ‌ترین شرکت‌های مدیریت دارایی در جهان، پلتفرم علاءالدین (شبکه سرمایه‌گذاری دارایی، بدهی، بدهی و مشتقات) را برای افزایش تصمیم‌گیری سرمایه‌گذاری و مدیریت ریسک توسعه داد.

نتایج کلیدی:

• ارزیابی ریسک پیشرفته با معیارهای ریسک دقیق تر برای پرتفوی های مختلف سرمایه گذاری
• مدیران پورتفولیوی توانمند با بینش عملی که از تجزیه و تحلیل داده های پیچیده به دست آمده است
• تریلیون ها دلار دارایی را در بازارهای مختلف و طبقات دارایی مدیریت کرد

مدل های استفاده شده:

1. تجزیه و تحلیل رگرسیون: برای پیش بینی عملکرد دارایی و عوامل خطر
2. الگوریتم های خوشه بندی: برای گروه بندی دارایی های مشابه یا شرایط بازار
3. پیش بینی سری زمانی: برای پیش بینی روندهای آینده بازار و عملکرد دارایی
4. شبیه سازی مونت کارلو: برای پیش بینی عملکرد پورتفولیو تحت شرایط مختلف بازار

پلتفرم علاءالدین نشان می‌دهد که چگونه می‌توان از یادگیری ماشین برای پردازش مقادیر زیادی از داده‌های مالی، ارائه ارزیابی‌های جامع ریسک و بهینه‌سازی استراتژی‌های سرمایه‌گذاری در مقیاس استفاده کرد.

کشف تقلب و امنیت

مطالعه موردی: سیستم تشخیص تقلب پی پال

PayPal که روزانه میلیون‌ها تراکنش را پردازش می‌کند، از یک سیستم تشخیص کلاهبرداری مبتنی بر یادگیری ماشینی پیشرفته برای شناسایی و جلوگیری از فعالیت‌های کلاهبرداری در زمان واقعی استفاده می‌کند.

نتایج کلیدی:

• شناسایی و مسدودسازی آنی تراکنش های جعلی را فعال کرد
• بهبود تجربه مشتری با به حداقل رساندن کاهش های غیرضروری تراکنش (کاهش موارد مثبت کاذب)
• مدل‌های به‌روزرسانی مداوم برای انطباق با الگوها و تکنیک‌های جدید تقلب

مدل های استفاده شده:

1. شبکه های عصبی یادگیری عمیق: برای مدیریت داده های با ابعاد بالا و گرفتن روابط پیچیده و غیر خطی بین متغیرها
2. روش‌های مجموعه (جنگل‌های تصادفی و افزایش گرادیان): برای بهبود دقت پیش‌بینی با ترکیب چندین مدل
3. الگوریتم های تشخیص ناهنجاری: برای شناسایی الگوهای غیرعادی یا نقاط پرت در رفتار تراکنش

سیستم PayPal قدرت ترکیب چندین تکنیک یادگیری ماشینی پیشرفته را برای ایجاد یک سیستم تشخیص تقلب قوی و سازگار با قابلیت محافظت از میلیون‌ها تراکنش در زمان واقعی نشان می‌دهد.

الگوریتمی تجارت و مدیریت سرمایه گذاری

مطالعه موردی: صندوق مدال فن آوری های رنسانس

در حالی که Renaissance Technologies در مورد روش‌های خود بسیار مخفیانه است، به طور گسترده شناخته شده است که صندوق مدالیون بسیار موفق این شرکت از تکنیک‌های یادگیری ماشینی پیشرفته برای تجارت استفاده می‌کند.

نتایج کلیدی:

• میانگین بازده سالانه 66٪ قبل از کارمزد از سال 1988 تا 2018
• به طور مداوم از شاخص های بازار و سایر صندوق های تامینی بهتر بود

مدل هایی که تصور می شود مورد استفاده قرار گیرند:

1. مدل های پنهان مارکوف: برای شناسایی وضعیت های پنهان در بازارهای مالی و پیش بینی حرکت قیمت
2. شبکه های عصبی: برای تشخیص الگو و مدل سازی پیچیده غیرخطی رفتار بازار
3. یادگیری تقویتی: برای توسعه استراتژی های تجاری تطبیقی ​​که در طول زمان بهبود می یابند

موفقیت فن آوری های رنسانس بر پتانسیل یادگیری ماشینی در تولید آلفا در بازارهای مالی تاکید می کند. با این حال، توجه به این نکته مهم است که چنین نتایج تماشایی نادر هستند و عملکرد گذشته موفقیت آینده را تضمین نمی کند.

خدمات مشتری و شخصی سازی

مطالعه موردی: دستیار مجازی بانک آمریکا، اریکا

بانک آمریکا یک دستیار مالی مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی، اریکا را راه اندازی کرد تا راهنمایی های شخصی به مشتریانش ارائه دهد.

نتایج کلیدی:

• بیش از 17 میلیون کاربر از زمان راه اندازی آن در سال 2018
• بیش از 100 میلیون درخواست مشتری را در دو سال اول مدیریت کرد
• افزایش تعامل و رضایت مشتری

مدل های استفاده شده:

1. پردازش زبان طبیعی (NLP): برای درک و پاسخ به سؤالات مشتری به زبان طبیعی
2. تجزیه و تحلیل احساسات: برای سنجش احساسات مشتری و ارائه پاسخ های مناسب
3. تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده: برای ارائه مشاوره مالی فعال بر اساس داده های فردی مشتری

موفقیت اریکا نشان می دهد که چگونه می توان از یادگیری ماشینی برای ارائه خدمات شخصی و شبانه روزی به مشتریان در بخش مالی، بهبود رضایت و تعامل مشتری استفاده کرد.

امتیازدهی اعتباری و شمول مالی

مطالعه موردی: امتیازدهی اعتبار یادگیری ماشین ZestFinance

هدف ZestFinance این است که اعتبار را با بهبود دقت مدل‌های امتیازدهی اعتبار، به‌ویژه برای افراد با سابقه اعتباری محدود، در دسترس‌تر قرار دهد.

نتایج کلیدی:

• موسسات مالی را قادر می سازد تا اعتبارات خود را به بازارهای تحت پوشش تعمیم دهند
• با ارزیابی دقیق‌تر ریسک وام گیرنده، نرخ نکول را کاهش داد
• ارائه مدل های شفاف و مطابق با مقررات وام دهی

مدل های استفاده شده:

1. ماشین‌های تقویت گرادیان (GBM): برای مدیریت داده‌های ساختاریافته و گرفتن الگوهای پیچیده مؤثر هستند.
2. تکنیک‌های یادگیری گروهی: ترکیب چندین مدل پیش‌بینی ضعیف برای تشکیل یک مدل کلی قوی‌تر
3. مهندسی ویژگی و انتخاب: برای غربال کردن هزاران متغیر بالقوه و شناسایی پیش‌بینی‌کننده‌ترین آنها

رویکرد ZestFinance نشان می‌دهد که چگونه می‌توان از یادگیری ماشین برای ایجاد سیستم‌های مالی فراگیرتر و در عین حال حفظ یا حتی بهبود دقت ارزیابی ریسک استفاده کرد.

چالش ها و چشم انداز آینده

در حالی که یادگیری ماشین مزایای متعددی را برای صنعت مالی به ارمغان آورده است، چندین چالش را نیز به همراه دارد:

1. حفظ حریم خصوصی داده ها و نگرانی های امنیتی
2. رعایت مقررات در اجرای AI/ML
3. مسئله “جعبه سیاه” در مدل های پیچیده ML
4. سوگیری های بالقوه در الگوریتم های ML

با وجود این چالش ها، آینده یادگیری ماشین در امور مالی امیدوارکننده به نظر می رسد. می توانیم انتظار داشته باشیم که ببینیم:

1. محصولات و خدمات مالی پیچیده تر مبتنی بر هوش مصنوعی
2. افزایش استفاده از هوش مصنوعی قابل توضیح برای رسیدگی به مسئله “جعبه سیاه”.
3. ادغام بیشتر منابع داده های جایگزین در مدل های مالی ML
4. پیشرفت های مستمر در پردازش زبان طبیعی برای بهبود تعاملات با مشتری

همانطور که این مطالعات موردی نشان می‌دهد، یادگیری ماشینی بر جنبه‌های مختلف صنعت مالی، از مدیریت ریسک و کشف تقلب گرفته تا خدمات مشتری شخصی و گنجاندن مالی، تأثیر می‌گذارد. همانطور که فناوری به تکامل خود ادامه می دهد، می توانیم انتظار داشته باشیم که برنامه های نوآورانه بیشتری را ببینیم که بخش مالی را بیشتر متحول می کند.

موسسات مالی که به طور موفقیت آمیزی از قدرت ML استفاده می کنند ممکن است در موقعیت مناسبی برای پیشرفت در یک محیط رقابتی فزاینده و فناوری محور قرار بگیرند. ادغام امور مالی و یادگیری ماشین نشان دهنده تغییر قابل توجهی است که احتمالاً نقشی کلیدی در شکل دادن به آینده صنعت بازی خواهد کرد.