金融领域的机器学习与数据科学蓝图

第 1 章. 金融领域的机器学习： 前景

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机器学习有望撼动大片金融领域

经济学人》（2017）

机器学习和数据科学在金融领域掀起了新一轮浪潮，相关应用将在未来几十年内改变整个行业。

目前，大多数金融公司，包括对冲基金、投资银行、零售银行和金融科技公司，都在大量采用和投资机器学习。Go 今后，金融机构将需要越来越多的机器学习和数据科学专家。

由于拥有大量数据和更经济的计算能力，机器学习在金融领域的应用近来变得更加突出。数据科学和机器学习的应用正在金融的各个领域呈指数级增长。

机器学习在金融领域的成功取决于构建高效的基础设施、使用正确的工具包和应用正确的算法。本书通篇展示并使用了与金融领域机器学习的这些基石相关的概念。

在本章中，我们将介绍机器学习在金融领域的当前和未来应用，包括对不同类型机器学习的简要概述。本章及其后两章是本书其余部分介绍的案例研究的基础。

当前和未来机器学习在金融领域的应用

让我们来看看机器学习在金融领域的一些前景广阔的应用。本书介绍的案例研究涵盖了这里提到的所有应用。

算法交易

算法交易（或简称Algo 交易）是指使用算法自主进行交易。 算法交易（有时也称为自动交易系统，这可以说是更准确的描述）起源于 20 世纪 70 年代，涉及使用预编程的自动交易指令来做出极其快速、客观的交易决策。

机器学习将把算法交易推向新的高度。不仅可以实时采用和调整更先进的策略，而且基于机器学习的技术还可以提供更多的途径，以获得对市场动向的特殊洞察力。大多数对冲基金和金融机构并不公开披露其基于机器学习的交易方法（这是有道理的），但机器学习在实时校准交易决策方面发挥着越来越重要的作用。

投资组合管理和机器人顾问

资产和财富管理公司正在探索潜在的人工智能（AI）解决方案，以改进其投资决策并利用其历史数据库。

其中一个例子是使用机器人顾问，即根据用户的目标和风险承受能力调整金融投资组合的算法。此外，它们还为终端投资者和客户提供自动金融指导和服务。

用户输入自己的财务目标（例如，65 岁退休时有 25 万美元存款）、年龄、收入和当前的金融资产。然后，顾问（分配者）将投资分散到不同的资产类别和金融工具中，以实现用户的目标。

然后，系统会根据用户目标的变化和市场的实时变化进行校准，力求始终找到最适合用户最初目标的方式。机器人顾问在不需要人类顾问就能放心投资的消费者中获得了巨大的吸引力。

欺诈检测

欺诈是金融机构面临的一个巨大问题，也是在金融领域利用机器学习的首要原因之一。

由于计算能力强、互联网使用频繁以及在线存储的公司数据量越来越大，目前存在着巨大的数据安全风险。以往的金融欺诈检测系统主要依赖于复杂而强大的规则集，而现代欺诈检测则不仅仅是按照风险因素清单进行检测，它还会主动学习并校准新的潜在（或真实）安全威胁。

机器学习是打击欺诈性金融交易的理想工具，因为机器学习系统可以扫描庞大的数据集，发现异常活动并立即标记出来。鉴于安全漏洞的方式多到无法估量，真正的机器学习系统在未来的日子里绝对是必需品。

贷款/信用卡/保险核保

承销可以说是机器学习在金融领域的完美应用，事实上，业内人士非常担心机器会取代目前存在的大量承销职位。

特别是在大公司（大银行和公开上市的保险公司），机器学习算法可以根据数百万个消费者数据和金融借贷或保险结果实例进行训练，例如某人是否拖欠贷款或抵押贷款。

基本金融趋势可通过算法进行评估和持续分析，以发现可能影响未来贷款和承保风险的趋势。算法可以执行自动任务，如匹配数据记录、识别例外情况以及计算申请人是否符合信贷或保险产品的资格。 ...