Применение машинного обучения в сфере финтеха

в 9:05, , рубрики: big data, Алгоритмы, Блог компании PayOnline, Большие данные, машинное обучение, платежные системы, Программирование, финтех, финтех стартапы

Применение машинного обучения в сфере финтеха - 1Будучи активным игроком рынка, наша компания PayOnline, специализацией которой является организация платежей на сайтах и в мобильных приложениях, не может не отметить, что в наши дни сфера финансовых услуг претерпевает коренные изменения. Этому способствует развернувшаяся в последние десятилетия гонка вооружений в таких областях, как аналитика больших данных, нейронные сети, эволюционные алгоритмы, экспертные системы и машинное обучение. Данные технологии позволили обрабатывать значительно большие объемы разнообразных данных не только быстрее, но и эффективнее.

В наше время компании, предоставляющие финансовые услуги, обрели новые возможности благодаря машинному обучению, которое представляет собой ряд процессов, наделяющих компьютеры способностью делать предположения, основанные на известных свойствах, извлеченных из обучающих данных. Самое главное в машинном обучении – это данные. Компьютеры анализируют новую информацию и сопоставляют ее с уже существующими данными, чтобы отыскать закономерности, сходства и различия. При этом постоянно совершенствуется их способность более точно и эффективно анализировать данные, классифицировать информацию и делать предположения, что дает возможность принимать лучшие решения, основанные на данных.

Многие стартапы перевернули с ног на голову экосистему финтеха именно благодаря внедрению машинного обучения в качестве одной из своих ключевых технологий. Компании используют различные алгоритмы машинного обучения для решения задач, которые можно поделить на несколько категорий. Давайте посмотрим на некоторые из примеров использования машинного обучения на благо таких компаний.

1. Кредитный скоринг

Все чаще компании, действующие в сфере кредитования, используют машинное обучения для прогнозирования кредитоспособности клиентов, а также для построения моделей кредитных рисков. Среди таких компаний — Kabbage, Inc., финансирующая малый бизнес посредством платформы кредитования, сервис удаленного микрокредитования LendUp и признанный лидер отрасли финансовых технологий Lending Club. В частности, команда Kabbage специализируется на разработке алгоритмов машинного обучения нового поколения и аналитики для построения моделей кредитного риска и анализа существующего портфеля. В числе множества алгоритмов машинного обучения для определения рейтинга кредитоспособности заемщика используются следующие: многослойный перцептрон, логистическая регрессия, метод опорных векторов, а также алгоритм усиления классификаторов AdaBoost (или Adaptive Boosting) и квантизация векторов при обучении.

2. Принятие решений

Финансовые вычисления и принятие решений могут осуществляться посредством алгоритмов машинного обучения, которые позволяют компьютерам эффективнее и быстрее обрабатывать данные и принимать решения касательно кредитования, страхования, защиты от мошенничества и т. д. Модели машинного обучения широко используются такими компаниями как Affirm, BillGuard и ZestFinance. Последней удалось найти новый подход к традиционным задачам благодаря машинному обучению и анализу больших массивов данных. Компания анализирует тысячи потенциальных кредитных переменных – от финансовой информации до использования технологий, – чтобы лучше оценить такие факторы как возможности потенциального мошенничества, риск невыполнения обязательств и вероятность долгосрочных отношений с клиентами. Как результат, предприятие может принимать более «правильные» решения о предоставлении кредитов, что приводит к повышению доступности кредитов для заемщиков и более высокому проценту их погашения.

3. Извлечение информации

Время поговорить о разновидности информационного поиска, целью которого является автоматическое получение структурированных данных при обработке неструктурированной или слабоструктурированной информации. Как правило, это касается работы с веб-контентом, то есть статьями, публикациями в социальных сетях и различными документами. Например, специализированная система поиска AlphaSense для финансовых компаний использует алгоритмы обработки естественного языка и сложные алгоритмы машинного обучения.

Благодаря мощным алгоритмам собственной разработки фирма Dataminr способна совершить моментальный анализ потоков публикаций Twitter и других данных из социальных сетей и веб-источников и преобразовать их в полезную информацию, которая может быть применена на практике. Компания нацелена на клиентов из сферы финансов и новостей, а также государственного сектора и корпоративной безопасности. Обрабатывая по 500 млн твитов ежедневно, алгоритмы Dataminr способны отыскать релевантную информацию об интересующих клиентов новых восходящих трендах и последних горячих новостях на минуты и даже часы ранее того момента, когда они, собственно, станут таковыми.

4. Защита от мошенничества и управление идентификационной информацией пользователей

По результатам проведенных IBM исследований, ежегодно мошенничество наносит финансовой индустрии ущерб, равный примерно 80 млрд долларов. Машинное обучение дает более эффективные методы выявления мошенничества. Благодаря созданным решениям можно проводить анализ истории транзакций для построения модели, которая могла бы распознать мошеннические действия. Кроме того, технологии машинного обучения также применяются финтех-компаниями для разработки систем биометрической аутентификации пользователей. Стартап EyeVerify разработал технологию с применением алгоритмов машинного обучения, позволяющую использовать модное «селфи» для обеспечения безопасности своих финансовых операций. Их флагманский продукт Eyeprint ID – программное обеспечение, которое идентифицирует пользователя по рисунку вен на белках глаз и других микроскопических особенностям глаза.

Применение машинного обучения в сфере финтеха - 2

Компания Feedzai, специализирующаяся на обработке и анализе данных, использует машинное обучение и большие массивы данных для повышения уровня безопасности информации предприятий. Разработанные ими модели машинного обучения распознают мошенничество на 30% быстрее, нежели при использовании более традиционных методов обнаружения фрода.

5. Алгоритмические стратегии для торговли

Машинное обучение применяется для создания высокоэффективных алгоритмических стратегий для торговли. Основной формой алгоритмической торговли является высокочастотный трейдинг, в котором для быстрой торговли ценными бумагами задействованы специальные алгоритмы и торговые роботы. Машинное обучение предоставляет мощные инструменты для изучения закономерностей рынка. Благодаря предиктивному моделированию, программированию и алгоритмам машинного обучения компания KFL Capital Management Ltd., управляющая фондом инвестиций, стала экспертом в области прогнозирования изменений поведения рынка на основании финансовых данных. Торговая фирма Binatix внедряет сверхсовременные алгоритмы мобильного обучения, которые помогают обнаружить закономерности, дающие преимущество в инвестировании.

Наряду с развитием других технологий, машинное обучение вносит значительные изменения в финтех-индустрию, предлагая эффективные решения для анализа данных и принятия решений. Алгоритмы машинного обучения используются для многих задач в различных сферах финтеха – от кредитования до повышения безопасности финансовых операций, при этом они могут быть направленны как на индивидуальных клиентов, так и на корпорации.

Статья подготовлена к публикации компанией PayOnline, международной системой, позволяющей принимать электронные платежи как на сайте, так и в мобильных приложениях. Если вам нужно организовать онлайн оплату, смело обращайтесь к нам и подписывайтесь на наш корпоративный блог.

Автор: PayOnline

Источник

Поделиться новостью

* - обязательные к заполнению поля