機(jī)器學(xué)習(xí)是一種不用顯式編程就能為計算機(jī)提供學(xué)習(xí)能力的人工智能,。它背后的科學(xué)既有趣也有應(yīng)用價值,。許多創(chuàng)業(yè)公司以機(jī)器學(xué)習(xí)為核心技術(shù)，這已經(jīng)給互聯(lián)網(wǎng)金融生態(tài)系統(tǒng)帶來了沖擊,。 互聯(lián)網(wǎng)金融公司所使用的機(jī)器學(xué)習(xí)有許多不同種類,。我們來看看其中的一些機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用及使用它們的公司。 ◆ ◆ ◆ 信用評分及不良貸款預(yù)測分析 貸款行業(yè)中的公司正在利用機(jī)器學(xué)習(xí)來預(yù)測不良貸款并建立信用風(fēng)險模型 以下是一些使用這種應(yīng)用的公司: LendingClub: Lending Club是世界上最大的連接借貸雙方的在線市場,。他們用機(jī)器學(xué)習(xí)來預(yù)測不良貸款,。 Kabbage:Kabbage Inc 是一家亞特蘭大的在線互聯(lián)網(wǎng)金融與數(shù)據(jù)公司。公司通過一個自動化借貸平臺直接向小企業(yè)和消費(fèi)者提供資金,。Kabbage團(tuán)隊專注于構(gòu)建下一代機(jī)器學(xué)習(xí)和建立信用風(fēng)險模型及分析現(xiàn)有的投資組合,。 LendUp:LendUp做的是改善發(fā)薪日貸款業(yè)務(wù),。目前也開始開放它的數(shù)據(jù)庫允許其它機(jī)構(gòu)通過它的API提供類似服務(wù)。它利用機(jī)器學(xué)習(xí)和算法來找出15%最有可能償還貸款的人,。它收取這些人29%或更高的利息,，不含有隱藏費(fèi)用或隔夜利息,。 ◆ ◆ ◆ 準(zhǔn)確的決策 通過讓機(jī)器處理數(shù)據(jù)并做出決策（如與信用相關(guān)的）,，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以大大提高財務(wù)處理和決策的效率與速度。 一些使用這種應(yīng)用的公司是： Affirm:Affirm是一家技術(shù)與數(shù)據(jù)驅(qū)動的金融公司,。他們通過挖掘大量的數(shù)據(jù)而成功地重寫了信用評估規(guī)則,。為了防止欺詐和建立信用數(shù)據(jù)，該公司使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型,。 ZestFinance:ZestFinance利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析來處理大量數(shù)據(jù)并做出更準(zhǔn)確的信貸決策,。ZestFinance通過利用機(jī)器學(xué)習(xí)和大規(guī)模的大數(shù)據(jù)分析以一種完全不同的方式來承保。 BillGuard:BillGuard是一個給其用戶提醒不良收費(fèi)者的個人財務(wù)安全公司,。公司的特長是大數(shù)據(jù)挖掘,，機(jī)器學(xué)習(xí)算法，安全及消費(fèi)者網(wǎng)站用戶體驗（Web UX）,。 ◆ ◆ ◆ 內(nèi)容/信息的提取 信息提取已經(jīng)成為機(jī)器學(xué)習(xí)的主要應(yīng)用,。它涉及從網(wǎng)頁內(nèi)容，如文章,、新聞和文件等中提取信息,。 以下是幾家使用這些應(yīng)用的公司： Dataminr：Dataminr是一家領(lǐng)先的實(shí)時信息發(fā)現(xiàn)企業(yè)。Dataminr把來自Twitter和其它公開來源的實(shí)時信息轉(zhuǎn)化成可操作的信號,，為在金融領(lǐng)域的客戶實(shí)時識別出最相關(guān)的信息,。它利用復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法爬取社交媒體和其它來源來識別顯著的或有新聞價值的帖子，然后實(shí)時向其客戶推送,。 AlphaSense：AlphaSense是金融搜索引擎,，用于為專業(yè)人士解決信息豐富度和碎片的基本問題。它利用專有自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法,，提供了一個強(qiáng)大的,、高度差異化、具有直觀用戶界面的產(chǎn)品,。 ◆ ◆ ◆ 欺詐檢測與身份識別管理 根據(jù)IBM的研究表明,，每年欺詐令金融行業(yè)損失大約800億美元；單是美國信用卡和借記卡發(fā)行商的損失就有24億美元,。 “我們能夠運(yùn)用人類領(lǐng)域之外的復(fù)雜邏輯分析巨大的數(shù)據(jù)流,。”IBM研究部的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)團(tuán)隊經(jīng)理這樣說到,。 在機(jī)器學(xué)習(xí)的幫助下,，可以高效而有效地實(shí)現(xiàn)欺詐檢測技術(shù),。創(chuàng)造的解決方案能分析歷史交易數(shù)據(jù)來建立一個模型，以檢測詐騙的模式,。一些公司還使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行生物識別,。 以下為工作在此領(lǐng)域的一些公司： Feedzai：Feedzai運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)讓商業(yè)變得更安全。Feedzai機(jī)器學(xué)習(xí)模型比傳統(tǒng)方法提早30%檢測到欺詐,。 Bionym：Bionym已經(jīng)研發(fā)出了利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)心電圖的生物認(rèn)證設(shè)備,。 EyeVerify：EyeVerify軟件識別“眼紋”，通過機(jī)器學(xué)習(xí)科技識別眼白中的靜脈紋路,。 BioCatch：BioCatch是為移動和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用提供生物行為識別,、認(rèn)證和惡意軟件檢測解決方案的領(lǐng)先供應(yīng)商。銀行和電商網(wǎng)站使用BioCatch,，有效減少了高風(fēng)險的交易有關(guān)的摩擦并保護(hù)了用戶免受網(wǎng)絡(luò)威脅,，如賬戶侵權(quán)、侵占客戶瀏覽器的惡意軟件（MitB）和遠(yuǎn)程訪問的惡意攻擊（RAT）,。 ◆ ◆ ◆ 建立交易算法 機(jī)器學(xué)習(xí)可用來建立交易決策算法,。交易算法，也稱作高頻交易,，是利用自動化系統(tǒng)從海量數(shù)據(jù)中識別真實(shí)信號來捕捉標(biāo)的股票市場的動態(tài),。機(jī)器學(xué)習(xí)提供了強(qiáng)大的工具從表面上的市場趨勢中提取模式。 KFLCapital：KFL Capital的預(yù)測產(chǎn)品源于算法結(jié)果,、預(yù)測模型和程序,。該公司采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法確定金融數(shù)據(jù)中非隨機(jī)的價格模式。 Binatix：Binatix是一家學(xué)習(xí)型的交易公司,，這可能第一家使用最先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來發(fā)現(xiàn)模式的公司,，提供了投資上的優(yōu)勢。 素材來源：http:///applications-of-machine-learning-in-fintech/?from=groupmessage&isappinstalled=0 小白學(xué)數(shù)據(jù)：一文看懂機(jī)器學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)算法一覽（附python和R代碼） 互聯(lián)網(wǎng)金融,，如何用知識圖譜識別欺詐行為 ◆ ◆ ◆ 編譯團(tuán)隊 大數(shù)據(jù)文摘后臺回復(fù)“志愿者”了解如何加入我們
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