金融分野における機械学習の4つの利点と5つの応用

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誰の生活も金融から独立して存在することはできません。テクノロジーの発展により人々は賢くなってきていますが、食べる、旅行する、物を買うなど誰もがお金を必要とするため、金融は生活の基本的な必需品です。人間と機械が協力し合う金融市場が形成され、人々はローンの返済を怠ったり、他人の口座からお金を盗んだり、偽の信用格付けを作成したりするための方法を次々と発明しています。今日、機械学習は、融資の承認から資産管理、リスク評価まで、金融エコシステムの多くの段階で重要な役割を果たしています。しかし、機械学習が人々の日常の金融生活にどのような役割を果たすことができるかを本当に理解しているのは、技術に精通した専門家のうちほんの一握りだけです。

機械学習とは何ですか?

機械学習は、データから学習して予測を行うことができるアルゴリズムを構築するために、アルゴリズムを設計および適用する科学です。機械学習のアプリケーションは今日では非常に一般的なので、おそらく気づかないうちに 1 日に何十回も使用しているでしょう。機械学習は、自動運転車、製品推奨エンジン、予測分析、音声認識など、さまざまなユースケースを提供します。機械学習を使用するデータ サイエンティストの主な目的は、人間の作業負荷を軽減し、人間がビッグ データの読み取り、理解、分析に費やす時間をわずか数秒に短縮することです。

機械学習を実装するための最も一般的な 2 つのアプローチは、教師あり学習と教師なし学習です。教師あり学習アルゴリズムは、入力データに対応する出力が事前にわかっているラベル付きの例を使用してトレーニングされます。教師なし学習では、学習アルゴリズムには使用するラベルがなく、入力データの構造を独自に検出することしかできません。

金融における機械学習の特徴とは?

機械と比較すると、脳の能力は思考に一定の制限を課します。人間は同時に 3 ～ 4 つの処理に集中することしかできませんが、機械の処理能力は人間の数千倍です。スピードに加えて、金融においては機械が人間よりも優れたパフォーマンスを発揮する分野が他にもあります。

信頼性: 金融問題を扱う場合、個人の信用格付けシステムを確立することが不可欠です。銀行、投資会社、株式市場では毎日数十億ドル規模の取引が行われています。したがって、この問題を扱う会社または個人を信頼する必要があります。人間の本性にある偏見や利己心により、金銭取引の過程で詐欺を働く傾向がある人もいます。このような問題に対処するために、機械学習を組み込んだマシンは、リクエストの処理中に破損をゼロにすることができます。

スピード：株式市場での株式取引が非常に難しいことは誰もが知っています。通常、人々は過去のデータ、チャート、数式を徹底的に分析して株式の将来を予測しますが、ただランダムに賭ける人もいます。これらすべては非常に忙しくて時間のかかる作業のように思えます。機械学習アルゴリズムは、何千ものデータセットを正確かつ詳細に分析し、短時間で簡潔で正確な予測を提供できるため、ビッグデータの収集と分析における人々の悩みを軽減するのに役立ちます。

セキュリティ: 世界中のコンピューターに対する WannaCry ランサムウェア攻撃は、私たちが依然としてハッカーやサイバーセキュリティの脅威に対して脆弱であることを示しています。機械学習は、データを 3 つ以上のカテゴリに分類してモデルを構築し、不正行為や異常を予測します。手動によるレビューはコストがかかり、時間がかかり、誤検出率も高いため、金融業界には適していません。

精度: 人間は、多くのエラーにつながることが多い反復的で単調な作業を行う能力も意欲もありませんが、機械は反復的な作業を無制限に実行できます。機械学習アルゴリズムは、データを分析し、人間が必要とするときに新しい戦略を推奨するという大変な作業を実行し、微妙なパターンや直感に反するパターンを人間よりも効果的に検出して、不正な取引を特定することもできます。さらに、教師なし機械学習モデルは、新しいデータを継続的に分析および処理し、最新の傾向を反映するように独自のモデルを自動的に更新できます。

信用スコアリングに機械学習を適用するにはどうすればよいでしょうか?

銀行は極めて用心深く、企業の信用力を慎重に検証しているにもかかわらず、多国籍企業が銀行債務を不履行に陥ることは金融業界ではよくある現象のようだ。一部の金融機関では、信用評価、発行、監督における信用リスクを軽減するためにスコアリング モデルを使用しています。古典的な統計理論に基づく信用スコアリング モデルが広く使用されてきました。ただし、これらのモデルは、大量のデータ入力に関しては耐性が低くなります。したがって、古典的な統計分析におけるいくつかの仮定は成り立たず、それが予測の精度に影響を与えます。

銀行にとって、顧客にサービスを提供する前であっても、顧客の国籍、職業、給与、経験、業界、信用履歴などの情報に基づいて顧客の信用リスク スコアを決定することは非常に重要です。これは、銀行が信用やその他の金融商品を提供する前の重要な主要業績評価指標 (KPI) です。

顧客に即座にサービスを提供できる、一元的に統合された金融リスクメカニズムの導入が主な課題です。現在でも、銀行は顧客のリスクスコアを予測できないため、融資を即座に承認することができません。機械学習により、融資プロセスをスピードアップし、時間のかかるデューデリジェンス手続きを回避できます。回帰アルゴリズムは顧客の信用スコアを判定できます。これらのアルゴリズムは統計プロセスを使用して変数間の関係を推定し、予測や予測で広く使用されています。機械学習の分野での応用も急速に発展しています。このアプローチの最初のステップは、顧客の過去の信用記録の可用性を定義し、次に対象集団を選択し、満足できる/満足できないパフォーマンスを定義するためのベンチマークを決定することです。この部分は、回帰アルゴリズムが動作を開始するための基本データ セットとして機能します。次のステップはサンプルを選択することです。選択基準は次のとおりです。

1. 社内システムで利用可能な変数を特定する

2. 関心期間とサンプルサイズを定義する

3. データの一貫性と整合性を検証する

選択された可能性のある散在情報は、人口統計変数とも呼ばれ、性別、年齢、職業、会社、学歴、婚姻状況などが含まれます。一般的に、登録期間が 12 ～ 18 か月の顧客サンプルを用意することが推奨されます。この期間は、支払いの遅延や債務不履行をチェックし、優良顧客の支払い行動モデルを統合するのに十分な期間です。

変数の選択、変数属性のグループ化、ダミー変数の作成によって予備分析を実行できます。分割表を使用して、独立変数のレベルに関連付けられた相対リスク (RR) 指数を計算し、最終的に単一変数の各レベルでの高品質顧客と低品質顧客の比率を計算しました。比率が大きいほど、変数の将来のパフォーマンスに対する予測力が高くなります。 RR は通常 0 から 2 の間で、0 は非常に悪い、2 は非常に良いを表します。ただし、品質の違いがそれほど大きくないため、中立カテゴリのサンプルは分析には使用されません。

モデル構築には、多変量統計手法の選択が含まれます。その後、使用するソフトウェアが決定され、独立変数が選択され、手法の仮定がテストされます。データがクラスター レベルにまで削減されると、判別分析、ロジスティック回帰、ニューラル ネットワークを使用できます。判別分析とロジスティック回帰では、異なるアプローチの統計手法が使用されます。これに加えて、選択したソフトウェアは実装とユーザビリティの分析についても確認する必要があります。

最後に、パフォーマンスを評価するには、2 サンプルの KS テストを見つける必要があります。それぞれの予測結果によって定義された優良支払者/不良支払者などの 2 つのクラスター間の違いを見つけ、各予測における優良支払者/不良支払者の分布の違いを決定する必要があり、KS テストの値は、このモジュールで最大の差を持つものです。モデルから得られる最終結果は通常 0 から 1 の間であるため、結果が 0.5 未満の場合、顧客は低支払者として定義され、それ以外の場合は良支払者として定義されます。

機械学習のその他の利点

不正検出: 不正検出に機械学習を使用する場合、履歴データが収集され、3 つの異なる部分に分割されます。次に、トレーニング セットを使用して機械学習モデルをトレーニングし、不正の可能性を予測します。最後に、データセット内の不正行為や異常を予測するモデルが構築されます。この不正検出方法は、従来の検出方法よりも時間がかかりません。機械学習は現在、利用量が少なく、まだ成長段階にあるため、さらに発展して高度な不正を検出できるようになるまでには数年かかるでしょう。

株式市場の予測: 株式を売買することで億万長者になることは一般的ですが、株式の仕組みや現在の傾向を理解しなければ、市場に勝つことは非常に困難です。機械学習を利用することで、株価予測は非常に簡単になりました。これらの機械学習アルゴリズムは、企業の貸借対照表、損益計算書などの過去のデータを使用して分析し、企業の将来の業績に関する有意義な兆候を見つけます。さらに、アルゴリズムは企業に関するニュースを検索し、世界中の情報源を利用して企業に対する市場の感情を理解します。さらに、自然言語処理技術により、ニュースチャンネルやソーシャルメディアのビデオライブラリを閲覧することで、企業に関するより多くのデータを検索することもできます。この技術はまだ発展途上であり、現時点では十分な精度はありませんが、近い将来には非常に正確な株式市場の予測ができるようになることは間違いありません。

財務 – 顧客関係管理 (CRM)、スポット取引: 顧客関係管理 (CRM) はリテール バンキングでは非常に重要な役割を果たしますが、銀行内の財務分野ではほとんど役割を果たしません。財務部門には、外国為替、オプション、スワップ、先物、そしてさらに重要なスポットなど、独自の商品グループがあるからです。オンライン取引では、これらの商品の複雑さ、顧客リスク、市場および経済行動、信用記録情報を組み合わせる必要がありますが、これは銀行にとってはほとんど夢のまた夢です。

チャットボット - 個人財務アシスタント: チャットボットは財務アドバイザーとして機能し、個人の財務ガイドとなり、経費を追跡し、不動産投資から新車の購入まであらゆることについてアドバイスを提供します。金融ロボットは複雑な金融用語をわかりやすい言語に変換することもできるため、コミュニケーションが容易になります。 Kasisto という会社のチャットボットは、顧客通知、送金、小切手入金、問い合わせ、FAQ と検索、コンテンツ配信チャネル、顧客サポート、オファーアラートなど、さまざまな顧客リクエストを処理できます。ユーザーの控除対象費用を時間の経過とともに記録することで、請求書の節約につながる可能性もあります。

機械学習は比較的新しい技術です。データの機密性、インフラストラクチャ要件、ビジネスモデルの柔軟性などの理由により、機械学習の応用には独自の欠点があります。しかし、多くの問題を解決するのに役立ち、その利点は欠点を上回ります。そのため、多くの学者や業界の専門家によって分析されてきました。将来、この分野でより革新的なアプリケーションが登場することは間違いありません。

金融は世界中のすべての国にとって重要です。機械学習技術は人間の操作よりも安全であり、脅威から保護し、操作を改善できます。これは金融業界にとって最良の選択であり、各国がより早く発展と繁栄を達成するのにも役立ちます。