¿Cuáles son algunas aplicaciones interesantes de aprendizaje profundo en FinTech?

Supongo que mencionaré las solicitudes de préstamos, en primer lugar. Cuando se trata de préstamos, el procesamiento financiero, la suscripción y la toma de decisiones podrían verse alterados por las tecnologías de aprendizaje profundo. La capacidad de procesar datos de manera más profunda y sofisticada, y en un período de tiempo más corto que el que tienen los humanos, significa que los algoritmos de aprendizaje profundo pueden tomar decisiones más precisas en una fracción del tiempo. El principal beneficio es la capacidad de un algoritmo de aprendizaje profundo para profundizar en los datos de forma individual, probar el fraude, el riesgo y cualquier factor mitigante importante que afecte la aprobación del préstamo. Dichos algoritmos pueden analizar el estado financiero de un solicitante en el contexto de las tendencias actuales del mercado e incluso noticias relevantes. El procesamiento financiero y la toma de decisiones podrían mejorarse mediante un aprendizaje profundo que permita a las computadoras procesar datos y tomar decisiones (como las relacionadas con el crédito) de manera más rápida y eficiente.

Alpaca está desarrollando una plataforma de negociación basada en el aprendizaje profundo llamada Capitalico, que ayuda a los operadores financieros individuales al aprender cómo ven la tabla técnica y cuentan el momento de entrada según el modelo. Esto elimina la tarea de programación previamente necesaria para la que la mayoría de los traders no son buenos, ya que con la aplicación Capitalico solo necesita resaltar algunos de los patrones similares del gráfico histórico. Todavía estamos en una etapa muy temprana y los datos de respaldo son limitados, pero definitivamente el mismo concepto puede aplicarse no solo a los datos de la serie de tiempo en el cuadro técnico, sino a una gama más amplia de datos, como fundamentos y noticias. Tenga en cuenta que nuestro enfoque con el aprendizaje profundo no es predecir el precio futuro a partir de los datos históricos, sino más bien replicar lo que piensan esos operadores basados ​​en imágenes.

Además de Capitalico, me he encontrado con un par de empresas incipientes que están tratando de aplicar el aprendizaje profundo para replicar el análisis de riesgos para préstamos p2p en empresas emergentes, actualmente realizado por seres humanos. La optimización de la creación de mercado en la firma de corretaje es otro tema que he escuchado. Definitivamente, el aprendizaje profundo tiene muchos casos de uso en el espacio Fintech.

Sospecho que solo los participantes del sector financiero que están haciendo mucho con el aprendizaje profundo en esta etapa (principios de 2015) serían un puñado de fondos de cobertura cuantitativos realmente sofisticados y grandes con importantes departamentos de investigación. Casi todos los productos de software que se denominarían FinTech están proporcionando valor a sus usuarios que es diferente en naturaleza de lo que usaría el aprendizaje profundo: construir una caja negra que tome decisiones de inversión complicadas para usted.