Направления использования машинного обучения в финансовой индустрии

В современном мире информационных технологий и искусственного интеллекта финансовый рынок стал одной из областей, на которую применение машинного обучения может оказать значительное влияние. В условиях быстро меняющихся технологий и финансового ландшафта традиционным финансовым учреждениям приходится конкурировать с технологическими гигантами, которые часто более гибки и инновационны в использовании новейшего искусственного интеллекта. Необходимость оперативного исследования и использования инноваций на финансовом рынке повышает степень актуальности темы научного исследования. Целью настоящей статьи является изучение анализ существующих моделей прогнозирования на базе искусственного интеллекта, а также направления и специфики применения этих моделей в финансовом секторе. В статье подчеркивается значимость применения методов машинного обучения в финансовой сфере, предлагается комплексный подход к анализу технологий, представленных на мировом финансовом рынке. Рассмотрены модели модели машинного обучения, для решения каких задач, как управление рисками, в том числе кредитным, обнаружение мошенничества, киберпреступности, консультирование, алгоритмическая торговля, оптимизация инвестиционного портфеля, автоматизация рутинных задач, персонализированный маркетинг и другие. Отмечается, что общие реализованные преимущества от использования машинного обучения в бизнес-процессах, заключаются в повышении скорости процессов, их эффективности, функциональности продуктов и создании новых.