据IDC称，到2024年，银行业将是在人工智能解决方案上花费最多的行业之一。预计银行业将重点在欺诈分析和调查、推荐系统和程序顾问方面进行投资。根据埃森哲的研究，到2035年，AI解决方案将为金融服务行业增加超过10亿美元的价值。
与其他方法相比，深度神经网络（即深度学习）提供了在更高的准确度上实现复杂操作和决策自动化的能力。然而，受训数据集的数量和质量对于深度学习网络产生更好和更准确的见解至关重要。金融公司拥有的数据–如交易、支付、账单、供应商、客户–为开发有效的深度学习解决方案提供了机会。
为什么深度学习与金融有关？
金融业同时处理结构化和非结构化的数据，如文件和文本。深度学习支持金融公司：
- 将非结构化数据转化为结构化的、机器可读的数据。例如，这使得银行能够从监管平台（如英国的公司管理局）发布的年度报告中获得公司的财务信息
- 对结构化数据进行预测和分类。股票市场信息等数据是高度结构化的，可用于自动交易活动
使用案例
客户服务
金融服务公司使用具有深度学习模型的金融专用聊天机器人来改善用户体验。基于深度学习的解决方案为客户带来个性化的服务。根据客户的金融活动，虚拟助理可以
- 将经常完成的操作自动化
- 推荐客户没有使用但可能适合他们的产品
- 回答问题
深度学习算法可以通过分析互动来识别潜在的流失率。这种能力有助于保险/保险技术公司和银行提供折扣和新计划，保护他们的客户群。
金融安全与合规
深度学习算法可以有效地
- 实时、高精度地揭示可疑的交易
- 使用非结构化数据（如卫星和街景图像）来检查企业的存在或执行其他合规控制
这提供了一些优势，如
- 降低运营成本
- 改善监管合规性
保险核保
保险公司使用历史消费者数据来训练深度学习算法。这些消费者数据包括健康记录、从可穿戴设备收集的信息、潜在的健康问题、年龄、收入、职业、贷款支付历史等。基于深度学习的解决方案帮助部门
- 预测和减少风险
- 设定合适的保费
- 提高核保过程的速度和准确性。
保险理赔
由于计算机视觉和文件处理能力，深度学习模型允许保险公司评估车祸索赔的损失和家庭保险的风险。此外，这些模型可以更准确地识别欺诈性索赔。
贷款
深度学习模型使用学习到的模式和文件处理的结果来评估信用风险和贷款请求。这些数据涵盖了收入、职业、年龄、当前的金融资产、当前的信用评分、透支、未偿还余额、取消赎回权、贷款支付。然后，他们可以对客户的贷款资格做出决定。
算法交易
通过分析历史数据和当前价格走势，同时从新闻中提取信息，深度学习算法可以更准确地预测股票价值。这些预测被用于快速交易决策。由于缺乏情感，深度学习模型提供的预测和决策更加中立/客观和数据驱动。
挑战
银行在传统上是规避风险的机构，因为在金融危机时期，当高风险的赌注导致银行倒闭时，他们遭受了巨大的损失。例如，在贷款领域，这导致了SoFi等专注于贷款的金融科技公司的蓬勃发展。
此外，银行和保险公司是受到高度监管的机构，需要能够证明例如他们的贷款或承保决定没有表现出偏见。
因此，深度学习的挑战（即难以解释的预测）给银行带来了独特的挑战。
