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2020数据科学家的崛起：未来的机器学习模式 - 路孚特（英文版）(40页）.pdf

上传人： B**** 编号：23553 2020-12-04 PDF PDF 40页 6.38MB

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随着机器学习在金融服务领域的成熟，以及数据科学家扮演更具有战略意义的角色，Refinitiv的新研究揭示了企业是如何加倍投资以获得优势的。COVID-19只是让数据驱动的策略和在人工智能（AI）和机器学习（ML）方面的投资变得更加重要。随着以往与人才、技术和资金相关的挑战逐渐减少，企业已经为大规模实施机器学习打下了坚实的基础。数据科学社区的增长，无论是在规模上还是在影响力上，是这些发展背后的关键驱动力。然而，数据质量和可访问性问题继续破坏机器学习策略，只有能够利用高质量数据和数据科学专业知识快速部署其模式的企业才能获得竞争优势。本报告包括：金融服务中最新的机器学习趋势和使用案例；COVID-19如何影响机器学习模式和投资；采用机器学习的主要障碍；金融数据科学家的角色如何演变；证明机器学习是现实而非“炒作”的技术进步。

根据报告的内容，本文主要讨论了人工智能和机器学习在金融服务领域的应用趋势。文章指出，随着技术的成熟和投资的增长，AI/ML已经成为金融服务业务策略的核心部分，72%的受访公司表示AI/ML是其业务策略的核心，80%的公司正在对AI/ML技术/技术进行重大投资。此外，数据科学家在AI/ML策略中的作用日益重要，他们的工作从支持功能转变为驱动战略。文章还指出，深度学习和自然语言处理（NLP）的使用正在增加，这需要更高质量的数据。然而，数据质量和可用性仍然是AI/ML采用的主要障碍。COVID-19疫情也影响了AI/ML模型，促使公司增加对AI/ML的投资。总的来说，AI/ML正在成为金融服务领域的一个横向能力，数据科学家和ML工程师将推动这一战略变革。

数据科学家在金融公司中的角色如何演变？金融公司如何利用深度学习和自然语言处理技术？新冠疫情如何影响金融公司的AI/ML投资和模型？

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