机器p3预测是充分利用财务的最佳方法吗？

金融是地球上没有任何人无法生存的东西。这是生活的基本必需品，因为每个人都需要钱来吃饭，旅行和购买东西。尽管随着技术变得越来越智能，人们也变得越来越智能。当前的金融市场已经由人和机器组成。人们发现越来越多的方法来拖欠贷款，从他人的账户中窃取钱款，建立虚假的信用评级等。

如今，机器p3预测在金融生态系统的许多阶段都扮演着不可或缺的角色。从批准贷款到资产管理，再到评估风险。但是，只有少数技术上熟练的专业人员对ML如何找到进入日常财务生活的方式有确切的了解。如今， 借助机器p3预测，欺诈检测变得非常容易。鉴于机器p3预测是一个非常广泛的概念，我们将p3预测一些财务如何通过使用机器p3预测而受益的方法。

什么是机器p3预测？

               Ref – //www.cbinsights.com/blog/google-apple-microsoft-ai-patents/

机器p3预测是设计和应用算法的科学 能够从历史数据中学到东西。它是从模式识别方面诞生的ML探索的研究。构造可以从数据中p3预测并做出预测的算法。这使得ML程序即使未明确编程也可以响应不同的情况。 ML给了我们很多使用案例，例如自动驾驶汽车，产品 推荐引擎, 预测分析, 语音识别  仅举几例。减少工作量是实现ML的数据科学家的主要目标。如今，机器p3预测无处不在，您可能不知不觉地每天使用数十次。它希望将人类阅读，理解，分析大数据所需的时间减少到几秒钟。

实施ML的两种最广泛采用的方法是监督p3预测和无监督p3预测。使用标记的示例（例如已知所需输出的输入）来训练有监督的p3预测算法。在无监督p3预测中，没有给p3预测算法提供标签，仅靠p3预测算法就可以在输入中找到结构。

金融中机器p3预测的特征？

与计算机相比，人类的大脑将我们的思维限制在一定数量之内。我们可以 最多只能同时集中3-4个事物，而机器可以专注于数千个。我们应该在Finance中使用机器p3预测的一些原因是：

可靠性： 在处理财务方面，建立对个人的信任至关重要。银行，投资公司，股票市场每天都不会交易几美元。它们的交易额高达数十亿美元。因此，当务之急是我们对公司或处理它的人有信任。由于人们可能有偏见和自私，所以有些人倾向于用他们所处理的钱进行欺诈。为了解决这些问题，内嵌ML的机器是无损坏的，可以完成所提供的请求。

速度： 众所周知，在股票市场买卖股票非常困难。人们通常根据历史数据，曲线图进行大量分析，并使用公式来预测股票的未来。有些只是随机对市场下注。所有这些看起来和听起来都很忙，非常耗时。机器p3预测算法能够对数千个数据集进行准确的深入分析。并且还可以在短短的时间内给出简洁准确的预测。它有助于减轻处理大数据和理解其含义的麻烦。

安全： 随着 WannaCry勒索软件攻击的最新攻击 all 在全球范围内，很明显，我们仍然很容易遭受黑客攻击和网络安全盗窃。机器p3预测将其数据分为三类。然后建立模型，这是预测数据集中欺诈或异常现象的重要步骤。然而，人工检查是昂贵，费时的，并且导致较高的假阴性，这在金融业中是不可接受的。

准确性： 人们没有能力或 不喜欢 doing the 相同 平凡的任务反复出现。如果这样做的话，则会出现许多错误。此外，机器可以在无限长的时间内执行重复性任务。机器p3预测算法会进行肮脏的数据分析工作，并且只会在人类的输入增加见解时才将决策升级为人类。机器p3预测在检测细微或非直觉模式以识别欺诈交易方面通常比人类更有效。此外，无人监督的机器p3预测模型可以连续分析和处理新数据，然后自动更新其模型以反映最新趋势。

如何在信用评分中使用机器p3预测？

我们经常看到跨国公司拖欠其向银行的债务。即使经过非常仔细的检查并验证了公司的信誉，这似乎在金融部门也是一个非常普遍的问题。一些金融机构使用评分模型来降低信用评估，授信和监管中的信用风险。基于经典统计理论的信用评分模型被广泛使用。但是，这些模型在输入大量数据时弹性较差。结果，经典统计分析中的某些假设无法成立。反过来，这会影响预测的准确性。

根据客户的国籍，职业，薪水，经验，从事的行业，信用记录等来确定客户的信用风险分数对银行来说非常重要。所有这些甚至在为客户提供任何服务之前。在提供信贷或任何其他与金融相关的产品之前，这是银行重要的关键绩效指标（KPI）。

引入中央综合金融&如今，可以“立即”为客户使用的风险机制是一项重大挑战。即使是现在，由于无法预测客户的风险评分，银行也无法立即获得贷款批准。 ML可以加快授予客户信贷的过程，并避免尽职调查所花费的大量时间。

为了确定客户的信用评分，我们使用回归算法。这些算法使用统计过程来估计变量之间的关系。回归分析有助于了解在固定自变量的情况下更改任何自变量时因变量的典型值如何变化。这些算法已广泛用于预测和预测，随着机器p3预测领域的发展，这些算法的使用得到了加速。

此方法的第一步是定义总体，即客户的信用历史记录的可用性。然后选择目标人群，并确定令人满意和不满意的性能基准。这部分将用作回归算法开始其操作的基础数据集。

在下一步中，我们选择适用以下标准的样本：

1. 识别公司系统中可用的变量
2. 定义关注期和样本量
3. 验证数据的一致性和完整性

在选择的可能信息中，也称为人口统计学变量是性别，年龄，职业，公司，教育程度，婚姻状况等。我们通常建议样本中的客户为12-18个月。该时间量足以检查付款和违约的延迟。然后，我们巩固好客户的付款行为。

现在，我们开始进行初步分析，方法是选择要放入建模的变量，对变量的属性进行分组并创建虚拟变量。通过使用列联表，可以计算与自变量水平相关的相对风险（RR）。通过将好客户的百分比除以不良客户的百分比来完成。单个变量级别上好客户和坏客户的百分比越多，则此变量对未来绩效的预测就越有用。通常，RR在0到2之间，而0表示极差，2表示极好。

在分析中不使用归类为中性的水平，因为它们与好和坏组没有太大差异。

模型的构建包括选择多元统计技术。然后确定要使用的软件，选择自变量并检查技术假设。一旦数据减少到聚类水平，我们将使用判别分析，逻辑回归和神经网络。判别分析和逻辑回归是采用不同方法的统计技术。导致这些技术中的哪一种成功而另一种失败的可能性。神经网络是该过程的一部分，因为它具有处理非线性和不连续效应的能力。应检查要使用的软件的执行分析和易用性。

最后，为了评估性能指标，我们找到了两个样本的KS测试。 KS测试具有简单的特征。我们正在寻找的是两个聚类之间的差异，即通过各自的结果预测翻译的好付款人和坏付款人。确定每个预测的好付者和坏账支付者之间的差异。 KS测试的价值是模块中这些差异中最大的。由于从模型中获得的最终结果通常为0-1的比例，因此当结果小于0.5时，将客户定义为不良付款人。否则，他/她将被列为付款人。

机器p3预测的其他一些优势是

检测欺诈：

Ref – //www.fairwinds.org/inside-fairwinds/fraud-protection-center/report-fraud.html

使用机器p3预测的欺诈检测过程始于将数据收集和划分为三个不同的部分。然后将机器p3预测模型与训练集一起提供，以预测欺诈的可能性。这些数据集是从历史数据中找到的。最后，我们建立模型是预测数据集中欺诈或异常现象的重要步骤。与传统检测相比，欺诈检测现在所花费的时间要少得多。由于机器p3预测的使用仍然很小并且还在不断增长，因此在几年内它将发展得更多，并且能够检测到复杂的欺诈行为。

股市预测：

Ref – http://updatedigital.at/news/marketing/iab-impulse-zum-thema-real-time-advertising/73.255

我们所有人都听说过人们通过交易股票成为亿万富翁。但是，如果不了解市场的运作方式和当前趋势，很难打败这个市场。好了，现在随着使用机器p3预测，股票预测已经变得相当简单。这些机器p3预测算法利用了有关公司的历史数据，例如资产负债表，损益表等。最后，对它们进行分析，以找出有关公司未来的有意义的迹象。此外，该算法还可以搜寻有关公司的新闻。并从世界各地p3预测有关市场对公司的看法。而且，通过自然语言处理，它可以扫描新闻频道和社交媒体的视频库，以查找有关该公司的更多数据。由于这项技术仍在发展并且不够精确。可以肯定地说，在不久的将来它将能够对股市做出非常准确的预测。

库务– CRM，现货交易：

CRM在零售银行业务领域非常重要。当涉及银行内部的库房空间时，几乎不存在客户关系管理。财政部拥有多种产品组合，例如外汇，期权，掉期，远期，更重要的是现货。通过结合这些产品的复杂性，客户的风险方面，市场和经济行为以及信用历史来进行在线交易对于银行来说几乎是一个遥不可及的梦想。

Chatbot –您的个人财务助理：

Ref – http://www.asktrim.com/

聊天机器人可以编程 作为财务顾问。金融机器人可以成为您的个人理财指南，为您提供从房地产投资到购买新车的建议。该机器人可以成为救生员，也是组织生活的第一步。一种 金融机器人 还可以将复杂的金融术语变成外行的语言，从而节省时间并减轻痛苦。它可以帮助您跟踪支出并节省资金。 卡西斯托的 人工智能平台将为印度的一家移动银行提供动力，该银行将通过以下方式处理各种客户要求 聊天机器人.

银行机器人可以轻松完成诸如客户警报，汇款，存款支票，查询，常见问题解答和搜索，内容交付渠道，客户支持，优惠等任务。通过记录可扣减费用，它可以提供您正在累计的潜在节余。税务机器人还可以提供税务提示，可以与您的银行集成，不可以。

综上所述，尽管机器p3预测是一种较新的技术，但是有很多院士和行业专家都非常喜欢机器p3预测。可以肯定地说，该领域还有很多创新。并采用机器p3预测 有自己的挫折 由于数据的敏感性，基础架构要求，业务模型的灵活性等。但是，优点大于缺点， 帮助解决很多问题 与机器p3预测。

由于机器p3预测技术比人类实践更安全，更安全，因此它是财务的最佳选择。通过帮助银行和其他金融机构避免因违约而造成的巨大损失，这将为它们提供机会。在全球所有国家/地区，财务都是至关重要的事情，保护它们免受威胁并改善其运营状况将有助于所有人快速成长和繁荣。