據IDC稱，到2024年，銀行業將是在人工智慧解決方案上花費最多的行業之一。預計銀行業將重點在欺詐分析和調查、推薦系統和程式顧問方面進行投資。根據埃森哲的研究，到2035年，AI解決方案將為金融服務行業增加超過10億美元的價值。
與其他方法相比，深度神經網路（即深度學習）提供了在更高的準確度上實現複雜操作和決策自動化的能力。然而，受訓資料集的數量和質量對於深度學習網路產生更好和更準確的見解至關重要。金融公司擁有的資料–如交易、支付、賬單、供應商、客戶–為開發有效的深度學習解決方案提供了機會。
為什麼深度學習與金融有關？
金融業同時處理結構化和非結構化的資料，如檔案和文字。深度學習支援金融公司：
- 將非結構化資料轉化為結構化的、機器可讀的資料。例如，這使得銀行能夠從監管平臺（如英國的公司管理局）釋出的年度報告中獲得公司的財務資訊
- 對結構化資料進行預測和分類。股票市場資訊等資料是高度結構化的，可用於自動交易活動
使用案例
客戶服務
金融服務公司使用具有深度學習模型的金融專用聊天機器人來改善使用者體驗。基於深度學習的解決方案為客戶帶來個性化的服務。根據客戶的金融活動，虛擬助理可以
- 將經常完成的操作自動化
- 推薦客戶沒有使用但可能適合他們的產品
- 回答問題
深度學習演算法可以通過分析互動來識別潛在的流失率。這種能力有助於保險/保險技術公司和銀行提供折扣和新計劃，保護他們的客戶群。
金融安全與合規
深度學習演算法可以有效地
- 實時、高精度地揭示可疑的交易
- 使用非結構化資料（如衛星和街景影象）來檢查企業的存在或執行其他合規控制
這提供了一些優勢，如
- 降低運營成本
- 改善監管合規性
保險核保
保險公司使用歷史消費者資料來訓練深度學習演算法。這些消費者資料包括健康記錄、從可穿戴裝置收集的資訊、潛在的健康問題、年齡、收入、職業、貸款支付歷史等。基於深度學習的解決方案幫助部門
- 預測和減少風險
- 設定合適的保費
- 提高核保過程的速度和準確性。
保險理賠
由於計算機視覺和檔案處理能力，深度學習模型允許保險公司評估車禍索賠的損失和家庭保險的風險。此外，這些模型可以更準確地識別欺詐性索賠。
貸款
深度學習模型使用學習到的模式和檔案處理的結果來評估信用風險和貸款請求。這些資料涵蓋了收入、職業、年齡、當前的金融資產、當前的信用評分、透支、未償還餘額、取消贖回權、貸款支付。然後，他們可以對客戶的貸款資格做出決定。
演算法交易
通過分析歷史資料和當前價格走勢，同時從新聞中提取資訊，深度學習演算法可以更準確地預測股票價值。這些預測被用於快速交易決策。由於缺乏情感，深度學習模型提供的預測和決策更加中立/客觀和資料驅動。
挑戰
銀行在傳統上是規避風險的機構，因為在金融危機時期，當高風險的賭注導致銀行倒閉時，他們遭受了巨大的損失。例如，在貸款領域，這導致了SoFi等專注於貸款的金融科技公司的蓬勃發展。
此外，銀行和保險公司是受到高度監管的機構，需要能夠證明例如他們的貸款或承保決定沒有表現出偏見。
因此，深度學習的挑戰（即難以解釋的預測）給銀行帶來了獨特的挑戰。
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