机器学习对风险管理的重要性

机器学习（ML）和人工智能是近几年金融领域的热门话题，机器学习也是一种统计方法，通过模拟大脑神经的工作方式，对历史数据的关系进行分析，寻找数据之间的关系，并进行预测。传统统计方法可以很好的解释结果，机器学习可以很好的预测结果，但是对于预测的结果却难以解释。

监督学习Supervised Learning

Regression回归分析
Classification分类分析

无监督学习Unsupervised Learning

Clustering聚类学习
非参数分析Non-parametric Analyses

1、机器学习如何适应金融？

近年来，机器学习已成为一系列金融服务环境中的重要组成部分，从资产管理，算法交易和机器人咨询到信用评估，贷款决策和欺诈检测。

机器学习非常适合分析交易，搜索alpha信号，并利用投资和银行业产生的大量数据评估行为模式。

随着工具和技术的获得关注，许多公司正在将机器学习功能整合到他们的业务、交易和风险管理流程中。例如，机器学习方法在金融业的应用领域。

大数据Massive Data（Big Data）

随着报告需求要求越来越多，金融机构收集了大量的数据并进行了数字化处理。

对于高质量、结构化的数据，可采用机器学习的方法进行分析。

对于高频，低质量、非结构化的数据，可采用深度学习的方法进行分析。

数据挖掘Data Mining

通过数据挖掘分析，从客户数据中分析客户的偏好和行为，在几百个限制条件中，通过业务建模寻找最优组合。

2、风险管理和ML：检测、预防和预测

ML在风险管理中的一个突出用例是欺诈检测和预防。

例如，信用卡欺诈是金融服务公司关注的一个重大问题。机器学习可以帮助检测和标记欺诈易和异常，首先通过学习和保留典型消费者行为的配置文件，然后将当前正在进行的交易与一组已知数据点进行比较。如果预期的购买或撤回看起来可疑，系统可以拒绝完成，通知机构和客户，并等待验证。

机器学习也被应用于信用风险建模，使用传统的信用因素，包括债务与收入比率、银行信息和信用卡历史。整体视图-更深入地研究消费者行为模式-增强了模型的预测能力。

从单个案例扩展到公司案例，机器学习通过监管模型中的参数优化在合规性方面非常有用。与信用卡欺诈的情况一样，机器学习也被用于突出潜在的洗钱活动，以支持在发现可疑行为时进行人工评估和升级工作。

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机器学习在三个场景下的应用

（1）信用风险和收益建模

采用机器学习分析贷款的信用风险，容易出现Overfit的问题，而且难以解释和理解预测的结果。

花旗银行聘请了外部供应商建立收益预测模型。

（2）欺诈

信用卡盗用监测，属于有监督学习，有标签，交易可识别为信用卡盗刷交易，让计算机学习什么类型属于盗刷。

反洗钱和反恐怖融资监测，属于无监督学习，无标签，交易上难以判断是否属于洗钱和恐怖融资交易，而且监管机构也不会向银行反馈可疑交易是否为洗钱和恐怖融资交易，单笔交易通常是和正常交易混合在一起的。

（3）监督行为和交易市场滥用

行为监控，监督交易员的异常操作和违反规定的操作，例如流氓交易员，基准利率操控，内幕交易，属于无监督学习。

3、如何系统学习？

由于机器学习的复杂性和跨学科性质，公司对量化技能的需求非常强烈。能够涵盖所有基础的候选人：统计、数学、金融和编程，在各地的就业市场中具有明显优势。

那么，对于有兴趣人士如何通过机器学习实现金融？

CQF从作为数学、Python编程和金融基础的可选入门开始，通过投资组合理论、风险和回报原则以及包括股票、货币、固定收益和信贷在内的核心资产类别，一个模块一个模块地学习。 CQF课程体系

对于量化金融的每一个领域，数据科学和机器学习都在推动历史分析、回测、模拟和预测方面的新见解。这些主题都在CQF课程中涵盖了，重点是行业实践。

在机器学习的前两个模块中，核心主题包括监督学习、回归方法、k-最近邻、支持向量机和集成方法。

第二个模块涉及无监督学习、深度学习和神经网络，并关注自然语言处理和强化学习。课程工作既包括编程背后的理论框架，也包括关注ML技术如何应用于金融问题的真实案例研究。