บทความนี้มีข้อมูลเกี่ยวกับคู่มือฉบับสมบูรณ์เกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงในการธนาคาร บริการทางการเงิน และการลงทุน
แมชชีนเลิร์นนิงเป็นปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้เครื่องจักรซึ่งสามารถเรียนรู้และปรับปรุงได้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมอย่างชัดเจน แมชชีนเลิร์นนิงถูกนำมาใช้ในการธนาคาร บริการทางการเงิน และการลงทุนในช่วงสองสามทศวรรษที่ผ่านมา ถูกนำมาใช้ในการให้คะแนนเครดิต การตรวจจับการฉ้อโกง และการประเมินความเสี่ยง
แมชชีนเลิร์นนิงใช้เพื่อทำให้กระบวนการตัดสินใจอัตโนมัติในการธนาคาร บริการทางการเงิน และการลงทุน การใช้งานทั่วไปบางส่วน ได้แก่ การให้คะแนนเครดิต การตรวจจับการฉ้อโกง และการประเมินความเสี่ยง
แมชชีนเลิร์นนิงเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในอุตสาหกรรมบริการทางการเงิน มันถูกใช้เพื่อคาดการณ์การฉ้อโกง ระบุลูกค้าที่มีความเสี่ยงที่จะผิดนัดชำระ และปรับกลยุทธ์การซื้อขายให้เหมาะสม แมชชีนเลิร์นนิงเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในอุตสาหกรรมบริการทางการเงิน มันถูกใช้เพื่อคาดการณ์การฉ้อโกง ระบุลูกค้าที่มีความเสี่ยงที่จะผิดนัดชำระ และปรับกลยุทธ์การซื้อขายให้เหมาะสม
ในคู่มือนี้ เราจะพูดถึงอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องประเภทต่างๆ ที่ใช้ในธนาคาร บริการทางการเงิน และการลงทุนในปัจจุบัน นอกจากนี้ เราจะหารือเกี่ยวกับวิธีการนำการเรียนรู้ของเครื่องไปใช้กับกรณีการใช้งานเฉพาะ เช่น การให้คะแนนเครดิต การตรวจจับการฉ้อโกง การเพิ่มประสิทธิภาพการค้า การกำหนดเป้าหมายลูกค้า และอื่นๆ อีกมากมาย!
Data Science ในการธนาคารและบริการทางการเงินคืออะไร?
Data Science คือกระบวนการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อค้นหารูปแบบและข้อมูลเชิงลึก Big Data เป็นคำที่ใช้อธิบายชุดข้อมูลที่ใหญ่เกินไปสำหรับเครื่องมือจัดการฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม AI หมายถึงปัญญาประดิษฐ์ซึ่งรวมถึงการเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้เชิงลึก และการประมวลผลทางปัญญา
ในอุตสาหกรรมบริการทางการเงินและการธนาคาร วิทยาการข้อมูลได้กลายเป็นส่วนสำคัญของงาน มีการใช้ทุกที่ตั้งแต่การสร้างแบบจำลองความเสี่ยงไปจนถึงการจัดการความสัมพันธ์กับลูกค้า บทความนี้กล่าวถึงวิทยาศาสตร์ข้อมูลในอุตสาหกรรมการธนาคารและการเปลี่ยนแปลงวิธีการทำธุรกิจของธนาคารอย่างไร
วิทยาศาสตร์ข้อมูลในการธนาคารและบริการทางการเงิน เป็นสาขาวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับการดึงความรู้จากข้อมูล เราสามารถใช้ข้อมูลเหล่านี้เพื่อตอบคำถามต่างๆ เช่น "อะไรคือตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลักสำหรับธุรกิจของฉัน" และ “ฉันจะปรับปรุงกลยุทธ์ทางการตลาดได้อย่างไร” เมื่อพูดถึงบริการด้านการธนาคารและการเงิน นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักจะได้รับการว่าจ้างจากธนาคารหรือบริษัทด้านการลงทุน พวกเขาใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ด้วยเครื่องเพื่อคาดการณ์ว่าลูกค้าจะทำเงินได้เท่าไรจากการขอสินเชื่อ หรือมีแนวโน้มว่าลูกค้าจะผิดนัดชำระหนี้มากน้อยเพียงใด
แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยธนาคารและสถาบันการเงินในการบริหารความเสี่ยงได้อย่างไร
แมชชีนเลิร์นนิง (ML) สามารถช่วยธนาคารและสถาบันการเงินในการบริหารความเสี่ยง ML เป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้ในการแก้ปัญหาโดยการเรียนรู้จากข้อมูล ธนาคารสามารถใช้ ML เพื่อทำนายความเป็นไปได้ที่สินเชื่อจะผิดนัด แมชชีนเลิร์นนิงสามารถทำให้ธนาคารมีประสิทธิภาพ ประสิทธิผล และปลอดภัยยิ่งขึ้น ด้วยความช่วยเหลือของแมชชีนเลิร์นนิง ธนาคารสามารถมั่นใจได้ว่าพวกเขาจะไม่เสี่ยงโดยไม่จำเป็นซึ่งอาจนำไปสู่การสูญเสียเงินหรือแม้แต่การล้มละลาย
อัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงใช้ชุดของกฎเพื่อเรียนรู้จากข้อมูล จากนั้นจึงคาดการณ์ตามรูปแบบในข้อมูลโดยไม่มีการแทรกแซงของมนุษย์ การเรียนรู้ของเครื่องถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายในหลายอุตสาหกรรม เช่น การเงิน การดูแลสุขภาพ การค้าปลีก และการผลิต เนื่องจากสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่ดีกว่ามนุษย์เพียงอย่างเดียว
แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยธนาคารและสถาบันในการจัดการชื่อเสียงได้อย่างไร
การเรียนรู้ของเครื่องเป็นปัญญาประดิษฐ์ประเภทหนึ่งที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูล ทำให้สามารถคาดการณ์ได้ ธนาคารและสถาบันต่าง ๆ กำลังใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องมากขึ้นเพื่อจัดการชื่อเสียงของตนให้ดียิ่งขึ้น แมชชีนเลิร์นนิงเป็นประเภทหนึ่ง ปัญญาประดิษฐ์ในธุรกิจค้าปลีก ที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลทำให้คาดการณ์ได้ ธนาคารและสถาบันต่าง ๆ กำลังใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องมากขึ้นเพื่อจัดการชื่อเสียงของตนให้ดียิ่งขึ้น
ธนาคารและสถาบันต่าง ๆ ใช้แมชชีนเลิร์นนิงมาเป็นเวลาหลายปีเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า แต่ความก้าวหน้าล่าสุดในสาขานี้ทำให้พวกเขามองว่าเทคโนโลยีนี้เป็นเครื่องมือในการจัดการชื่อเสียงของตนเองทางออนไลน์
อัลกอริทึมเหล่านี้สามารถตรวจจับรูปแบบในบทวิจารณ์ออนไลน์และระบุบทวิจารณ์เชิงลบได้ก่อนที่จะแพร่หลายเกินไป ทำให้ธนาคารและสถาบันต่าง ๆ ต้องดำเนินการก่อนที่ความเสียหายจะรุนแรงเกินไป
แมชชีนเลิร์นนิงเป็นเทคโนโลยีที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้ได้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน อัลกอริทึมจะขึ้นอยู่กับข้อมูลและการวิเคราะห์ทางสถิติ สามารถใช้เพื่อวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน เช่น การตรวจจับการฉ้อโกง การจดจำรูปภาพ หรือการแปล แมชชีนเลิร์นนิงมีศักยภาพในการช่วยธนาคารและสถาบันในการจัดการชื่อเสียงด้วยการตรวจจับกิจกรรมที่เป็นการฉ้อโกงและให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับฐานลูกค้า
เขียนความเห็น