Pénzügyekre alkalmazott gépi tanulás


Az utóbbi években dinamikusan növekedett az elemzésekhez felhasználható adatok köre.

a legjobb módja a gazdaggá válásnak

A digitalizáció és az adattárház technológiák elterjedésével jelentős adathalmazok váltak elérhetővé bármely vállalkozás számára szinte bármilyen üzleti tevékenységre vonatkozóan.

Ezzel párhuzamosan egyre szélesebb körben rendelkezésre állnak olyan technológiai megoldások, amelyek a jelentős számítás kapacitást igénylő elemzések akár valós idejű futtatását is lehetővé teszik.

Ennek hatására jelentősen kibővül az adat alapú döntés támogató modellek felhasználási területe, ezen belül is egyre nagyobb teret hódítanak a gépi tanulás ún. Tanulás emberi beavatkozás nélkül?

Az algoritmus már a hiteligénylésnél megmondja, fizet-e majd az adós

A gépi tanulásra úgy tekinthetünk, mint olyan algoritmusok gyűjtőnevére, melyeknek célja az adatokban rejlő összefüggések feltárása, vagy bizonyos döntések meghozatala, emberi beavatkozás nélkül. A gépi tanulás folyamata jellemzően múltbeli adatok, megfigyelhető döntési helyzetek megismerésével történik, melyek alapján az algoritmus a jövőre vonatkozó előrejelzéseket készít, döntéseket hoz meg.

mennyi ideig tart egy kriptokereskedelem?

Az ember szerepe az algoritmusok futtatásához szükséges adatbázisok előkészítésére, a megfelelő algoritmusok típusának kiválasztására és a betanítási ill. Ennek során az adatbázist felosztjuk egy fejlesztési és egy tesztelési mintára.

hogyan fektess be a blokklánc technológiai részvényekbe

Előbbi szolgál az algoritmusok paraméterezésére, utóbbin pedig a modell hatékonyságát, stabilitását mérjük vissza. Hogyan alkalmazható a pénzügyek területén?

bináris opciós demóbrókerek listája

A gépi tanuló algoritmusokon alapuló modellek bármilyen területen alkalmazhatóak, ahol megfelelő mennyiségű adat elérhető, a pénzügy kifejezetten jó terepnek számít ebben. A pénzügyi adatokban rejlő olyan összefüggések is feltárhatóak, amelyek korábban rejtve maradtak a hagyományos módszerekkel dolgozó elemzők számára.

A gépi tanuló algoritmusok segítségével egy bank már a hitel igénylésének pillanatában meg tudja mondani, hogy a potenciális adós mekkora valószínűséggel fogja fizetni a hitelének törlesztő részleteit, meghatározható egy vállalat azon ügyfeleinek köre, akit érdemes egy marketing kampánnyal megkeresni, vagy akár automatizálható, hogy egy vállalat beérkező szállítói számlái milyen főkönyvi számokra kerüljenek lekönyvelésre.

Pénzügyekre alkalmazott gépi tanulás esetben, ha több évre visszamenőleg rendelkezésre állnak a könyvelési és számla adatok, tanuló algoritmusok segítségével automatikusan hozzá lehet rendelni a bejövő számlákhoz tartozó főkönyvi számot és ÁFA kódot. Így a könyvelést végző kollégára kevesebb rutinszerű feladat hárulhat. Az algoritmus a könyvelők által jóváhagyott könyvelési tételek alapján folyamatosan tanul, így például egy könyvelő általi módosítást követően, egy hasonló számlát legközelebb már a megfelelő helyre sorol pénzügyekre alkalmazott gépi tanulás.

Megkérdezték a bankosokat, mire lesz jó a mesterséges intelligencia

Mi lehet a siker kulcsa? A sikeres alkalmazás kulcstényezői az alábbiak: az elemzéshez szükséges adatok jó minőségben állnak rendelkezésre. A megoldandó probléma világos és egyértelműen megfogalmazott A tanulási folyamaton biztosított a megfelelő szakértői kontroll A modellek és azok eredményei integrálódnak az üzleti folyamatokba.