摘要

对于任何金融机构来说,预测经济和金融变量都是一项关键操作。随着需要预测的粒度增加,传统的统计时间序列模型可能无法很好地扩展;另一方面,很容易错误地过拟合机器学习模型。在本章中,我们将描述传统时序分析的基础知识,讨论神经网络的工作原理,展示如何使用神经网络实现时间序列预测,最后展示一个来自微软的真实数据示例。特别是,微软成功地使用深度神经网络与课程学习进行收入预测,实现了比传统技术更高的精度

介绍了一个真实案例研究,摘自微软 [19] 进行的研究。开发了特定方法来预测与企业和中小型企业 (SMC) 产品相对应的 Microsoft 收入数据,这些数据跨越全球约 60 个地区,涉及 8 个不同的业务部门,总计数百亿美元。特别是,这种时间序列预测是通过借鉴自然语言处理(编码器-解码器 LSTM)和计算机视觉(扩张 CNN)的深度学习技术来完成的。对于这两种技术,都引入了课程学习训练制度,该制度在越来越难以预测的趋势线上进行训练。相对于微软以前使用传统技术的基线预测模型,由此产生的预测在测试数据的整体准确性上提高了 30%。

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长期以来,人工智能 (AI)在金融领域的研究和实施方面一直非常活跃。早在 1960 年代,金融部门就已经参与围绕贝叶斯统计(机器学习的主要内容)开发创新。这些开创性的用例基于监控股票市场和为投资者做出预测。今天,这一传统继续存在于人工智能驱动的机器人顾问身上,旨在提供基于算法的自动化财务规划服务,而无需人工协助。现代金融已将其人工智能应用多样化,包括简化内部业务流程和改善整体客户体验。财务专业人士和客户都可能会定期遇到 AI,因为大多数与服务相关的日常问题都是使用某种程度的AI 驱动的自动化来处理/解决的。为了满足客户对更快、更方便、更安全的金融体验不断增长的需求,这一趋势可能会加速。
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