路孚特AI/ML调研：驱动金融服务的智能转型

"让人类更聪明，让机器更智能：深度解析路孚特2019人工智能/机器学习全球研究" 本文探讨了路孚特在其使命驱动下，如何推动人工智能和机器学习技术在金融服务行业的应用和转型。自十多年前开始，路孚特的目标是通过提供技术、分析和实时智能数据，帮助组织在激烈的竞争中占据优势。其"人工智能/机器学习全球研究"显示，这些技术在诸如影像处理、自然语言处理和机器翻译等领域取得了显著进展，降低了技术门槛，使得各规模企业都能参与到商务和产品的创新浪潮中。 调查结果显示，机器学习在金融服务领域的广泛应用已经成为竞争优势的关键因素。金融机构不再局限于实验阶段，而是积极将机器学习部署到金融风险管理、交易前分析和投资组合优化等核心业务环节，以提升效率和准确性。然而，数据质量是决定机器学习成功与否的关键瓶颈。非结构化数据和来自多元来源的数据的重要性日益凸显，但高质量数据的获取和处理仍面临挑战，因为低质量的数据可能导致错误的决策和投资。 数据科学家在这个过程中扮演着至关重要的角色，他们负责开发模型和算法，使组织能在竞争中脱颖而出。然而，他们的工作并非易事，需要不断面对数据清洗和验证的复杂过程，确保输入的准确性，以避免"输入无用数据，得出无用数据"的问题。在这个转变中，数据质量和有效的数据治理成为金融机构能否有效利用人工智能和机器学习技术，实现智能升级的基石。 总结来说，路孚特的2019研究强调了人工智能和机器学习在金融服务行业的战略价值，以及数据质量和数据科学家的角色。随着技术的发展，未来的金融服务将更加依赖于智能决策和自动化，而数据将成为连接人类智慧与机器智能的桥梁。金融机构需要适应这一变革，不断提升数据处理能力，以应对未来的不确定性，并从中挖掘出真正的商业价值。