“机器学习+金融”的未来方向

机器学习在金融领域有非常广阔的应用空间与发展前景。具体来看，该技术在金融领域的应用方向主要有以下几种，如图6-2所示。

图6-2　机器学习在金融领域的应用方向

客户服务

与客户沟通交流是金融机构实现客户留存与转化的重要手段。金融机构如果依赖人工与客户沟通交流，不仅成本较高而且效率低下，无法达到预期效果，还会给客户留下负面印象。利用机器学习等技术开发聊天机器人与客户交互，为解决这一问题提供了新思路。未来，成熟的聊天机器人可以像人工客服一样与客户自然对话，人性化、个性化地为客户解答各种问题。

长期以来，银行给公众留下的印象是严肃、保守、古板，客户咨询业务时，需要到银行网点挂号排队，时间成本高昂。虽然近几年很多银行开发了App，但因为客户缺乏专业知识，往往无法通过App满足自身需求。引入聊天机器人之后，客户就相当于拥有了一个时刻伴随左右的金融助手，可以随时随地与银行沟通，方便快捷地享受各种金融服务。

身份识别2.0

此前，金融机构普遍采用“账号+密码+安全问题”的方式来保障客户账户安全，这种方式需要客户记忆账户名、密码等信息。进入移动互联网时代之后，客户需要注册的产品和服务越来越多，为了便于记忆，客户会在多种产品中使用同样或相似的账户名和密码，或者建立私密文档保存账户名和密码，产生较大的信息泄露风险。而利用机器学习等人工智能技术后，金融机构可以通过面部识别、声音识别、指纹识别等方式进行客户身份识别，有效提高了客户身份识别的精准性与安全性，保障了客户资产安全。

情绪/新闻分析

将机器学习应用至情绪及新闻分析场景，可以帮助金融机构更好地进行管理决策。以股票市场为例，股票市场并非单纯地受企业盈利能力、发展前景等因素影响，还会受到很多和企业无关的因素的影响，例如投资者的投资信心下降等。由于这些无关因素，金融机构很难掌握股价变化趋势，对风险管理造成了一系列负面影响。金融机构利用机器学习技术，对目标客户群体的情绪和新闻进行分析，可以更好地把握客户需求，并精准预测市场发展趋势，抓住机遇，规避风险，提高自身的决策水平。

销售/推荐金融产品

由机器向人推荐产品与服务，在亚马逊、京东、天猫等电商平台中已经落地，金融领域亦是如此。基于机器学习算法的智能系统可以挖掘目标用户在特定场景中的金融需求，例如用户搜索车辆事故相关信息时，智能系统会通过分析其车型、汽车行驶里程、购买车险记录等，为用户推荐车险产品。未来，随着机器学习技术不断成熟，智能系统推荐金融产品的精准性、及时性将超过销售人员，甚至可以为客户定制个性化的金融产品。