Omat syväoppimiskokeiluni rahoituksen riskin havaitsemiseksi

Riskiarviointi fintech-alalla, jota hallitsee jatkuva muutos, hyötyy merkittävästi syvälläoppimisesta. Tämä tutkimus käsittää erilaisia syvälläoppimiskokeita riskiennustemekanismien parantamiseksi. Fintech-alalla käytettävät perinteiset sääntöpohjaiset järjestelmät ovat jäykkiä ja usein havaitsevat huonosti tietojen hienoiset mallit, kun taas syvälläoppiminen voi yleistää suuria tietokantoja ja tunnistaa epäintuitiiviset rakenteet. Koe 1 käytti yksinkertaista neuroverkkoa TensorFlowilla historiallisissa transaktiodataissa, saavuttaen 85 % osumatarkkuuden, mutta kärsi edistyneistä petosmalleista. Koe 2 sovelteli CNN-malleja, joita käytetään yleensä kuvankäsittelyssä, aikasarjadataan, saavuttaen 87 % osumatarkkuuden ja tunnistettaessa monimutkaisempia malleja. Koe 3 tutki RNN-malleja, erityisesti LSTM-malleja, niiden kyvystä tunnistaa aikasarjan rakenteita, tuloksena 92 % osumatarkkuus. Viimeinen koe, CNN- ja LSTM-mallien yhdistelmä, saavutti erinomaisen 95 % osumatarkkuuden hyödyntämällä molempien mallien vahvuudet. Tärkeimmät johtopäätökset korostavat laadukkaan datan, eri mallien soveltuvuuden eri tietotyyppien ja yhdistelmämallien erinomaisen suorituskyvyn. Mallien jatkuva uudelleen kouluttaminen ja päivittäminen on oleellista jatkuvasti muuttuvassa taloudellisessa riskimaailmassa. Syvälläoppimisen sopeutuvuus ja kyky oppia ajan myötä tekevät siitä arvokkaan varan fintech-alalla.