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機器學習在金融服務中崛起

機器學習(machine learning)是一種由機器自行開發模型來對資料進行預測及樣式辨識的人 工智能分支,在金融服務方面有廣泛的應用。近年來,資料量的增加(包括結構化、機器可讀的資料)加快了機器學習發展的速度。金融界希望藉此利用機器學習來協助進行龐大的資料集分析及樣式辨識。然而,機器學習僅在少數幾個業務領域中使用-最常見於風險管理、合規審查,以及直接服務客戶的應用。現行法規一般不被認為是機器學習使 用上的限制,相反地,內部問題(例如資料不足及IT系統老 舊)被認為是進一步發展機器學習的阻礙。而增加結構化資料的使用將有助於解決資料不足造成的阻礙。假如治理及法規跟不上技術發展,風險可能會擴大。而問題仍然圍繞在資料的使用、技術的複雜性、流程與系統的自動化,以及決策的可追溯性或「可解釋性」。

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