Maschinelles Lernen in der Finanzbranche: 17 Unternehmen, die man kennen sollte

Maschinelles Lernen in der Finanzbranche: 17 Unternehmen, die man kennen sollte

Die Begriffe Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz werden oft austauschbar verwendet, wobei ersteres tatsächlich eine fortgeschrittene Unterkategorie von Letzterem ist. Nur weil etwas künstlich intelligent ist, bedeutet das nicht zwangsläufig, dass es lernen kann. Maschinelles Lernen kann sich an verschiedene Situationen anpassen und im Laufe der Zeit lernen. Die Finanzbranche nutzt diese Funktionen und implementiert maschinelles Lernen in allen Bereichen der Finanzwelt. Maschinelles Lernen hat einen großen Einfluss auf die Finanzbranche, von alternativen Kreditberichtsmethoden bis hin zur Beschleunigung der Kreditprüfung. Finanzinstitute setzen maschinelles Lernen schnell ein, um mühsame Prozesse zu automatisieren und bessere Chancen für Kreditnehmer zu eröffnen.

Maschinelles Lernen hat einen erheblichen Einfluss auf nahezu alle Bereiche der Finanzbranche. Hedgefonds und Investmentfirmen verwenden maschinelle Lernmodelle, um Aktien und Vermögenswerte zu bewerten. Zahlungsdienstleister und Finanzinstitute verwenden fortschrittliches maschinelles Lernen, um betrügerische Aktivitäten zu erkennen. Trotzdem bleibt die Einführung von maschinellem Lernen in der Verbrauchsfinanzierung problematisch, da Modelle von Vorurteilen und falschen Datenmerkmalen geprägt sein können. Es besteht die Notwendigkeit einer umfassenderen Überprüfung von Kreditnehmern, um eine faire Kreditvergabe zu gewährleisten.

Verschiedene Fortschritte könnten dazu beitragen, eine in der Finanzierung voreingenommene Kreditvergabe durch maschinelles Lernen zu mindern. Eine davon ist eine verstärkte Selbstüberprüfung. Obwohl Gesetze diskriminierende Kreditvergabe verbieten, kann die ungleichmäßige Durchsetzung und das fehlende Verständnis der Regulierungsbehörden zu Ungleichheiten führen. Ein holistischerer Blick auf die Identität und Informationen der Kreditnehmer ist ebenfalls entscheidend, um Vorurteile zu vermeiden. Fortschritte im Bereich der Fintech-Unternehmen haben dazu geführt, dass Unternehmen proaktiv Modelle überprüfen und fairere Kreditentscheidungen treffen.

Maschinelles Lernen findet auch in der Finanzbranche Anwendung, um Risiken zu managen und Investitionsentscheidungen zu verbessern. Verschiedene Unternehmen in den USA setzen maschinelles Lernen in der Finanzwelt ein, um betriebliche Abläufe zu optimieren und einen breiteren Zugang zu Krediten zu ermöglichen. Unternehmen wie Kabbage, Affirm und Riskfied sind Beispiele für Unternehmen, die maschinelles Lernen einsetzen, um Finanzprodukte und Dienstleistungen zu verbessern. Die zunehmende Verbreitung von maschinellem Lernen in der Finanzwelt zeigt eine Bewegung hin zu innovativen Ansätzen und Fairness in der Kreditvergabe.