74 подписчика
💼«Вкалывают роботы». Продукты машинного обучения в финансах
Недавно мы обсуждали машинное обучение и теперь можем ответственно заявить: искусственного интеллекта не существует, а все, что нам пытаются продать под этим названием, — манипуляция для привлечения масс.
Сегодня разбираем, для чего машинное обучение нужно в финансовой сфере и какие модели здесь работают.
Какие модели машинного обучения созданы специально для финансистов?
📊 Скоринговые модели и модели оценки вероятности дефолта.
Используются для:
- принятия решений по кредитным заявкам;
- принятия инвестиционных решений;
- определения оптимальных параметров кредитования;
- формирования резервов на возможные потери;
- оценки юр- и физлиц с позиции соответствующего кредитного риска;
- проверки финансовых инструментов по их эмитенту и параметрам.
✔️ Классификаторы.
Используются для:
- создания классификаций объектов оценки и их категоризации;
- распределения активов по группам риска;
- прогнозирования наиболее вероятного распределения еще не существующих активов.
💲 Модели денежных потоков во времени с учетом различных случайных (вероятных) событий.
Используются для стохастического моделирования — построения систем, имеющих переменные, которые изменяются случайным образом.
💼 Модели рыночной стоимости финансовых активов.
Они нужны для оценки вероятной динамики стоимости во времени.
🤖 Торговые роботы.
Используются для принятия решений только по четко задаваемым правилам.
Вот что говорит о таких роботах управляющий директор по валидации «Эксперт РА» Юрий Беликов: «В их основе куда больше автоматизации, чем обучения что-то предсказывать. Ошибки в этой области означают прямые и моментальные финансовые потери, поэтому люди не доверяют роботам в принятии решений».
🤖 Можно ли использовать в сфере финансов непрофильные продукты машинного обучения?
Да, и этим активно пользуются, например банки для автоматизации рутинных процессов. Сюда входят чат-боты и системы машинного зрения.
С чего все начиналось — ищите по хештегу #ИИ
1 минута
26 июля 2023