当前，机器学习技术在金融服务领域正掀起一股新浪潮。严重依赖数据的银行业在加速引进此类技术的同时，也已开始从其强大的能力中获益。从聊天机器人到欺诈检测，银行业正利用机器学习实现前后台流程自动化并简化运营，同时提升整体客户体验。机器学习工具凭借其先进的预测技术和处理海量数据的能力，正越来越广泛地被运用于风险管理，以期为更快速、高效的信贷、投资和业务相关决策提供支持。
机器学习重要性日益彰显的另一大领域是监管压力测试，尽管其步伐相对缓慢。传统压力测试的统计方法“力度不足”的问题长期为投资者和监管机构所诟病，该问题使得不少银行在金融危机期间无法正常运转。下文中，我们将讨论机器学习在风险管理领域的应用，及其带来的益处和挑战。
可。在风险管理方面，机器学习已被视为既能提高效率和产能，亦能降低成本的利器。这主要是因为机器学习技术能在极少人工干预的情况下快速处理和分析大量的非结构化数据。还能帮助银行和金融机构降低运营、监管和合规成本，并为银行提供制定准确信贷决策的能力。支付银行和科技型非银行金融公司等非传统贷款机构的出现，迫使越来越多传统银行采用了机器学习技术以及基于技术的算法。
因此，他们不得不对其传统系统和架构进行升级，以评估客户的信用状况。同时，他们也利用替代数据源，如社交媒体照片和登陆信息、全球定位系统（GPS）数据、电子商务和网上购物信息、移动数据和账单支付信息等。在大数据的帮助下，银行便能在人工智能的基础上建立强大的内部模型供决策之用。因此，机器学习解决方案能够为金融业提供及时可信的数据，以打造客户智能，顺利实施战略和减少损失。
基于机器学习的风险管理解决方案也可用于模型风险管理（回溯和模型验证）和压力测试，以满足全球审慎监管机构的要求。较高的预测准确度而机器学习能捕捉到情景变量和风险因素之间的非线性效应，因此具备较高的预测准确度。公司财务数据之间的非线性关系，在压力情景下尤为如此。而机器学习能捕捉到情景变量和风险因素之间的非线性效应，因此具备较高的预测准确度。
优化的变量选择流程在用于内部决策的风险模型中，特征/变量提取流程占用了大量的时间。在大数据分析平台的支持下，机器学习算法可以处理海量数据和提取不同变量。覆盖大量风险因素的特征集可以为压力测试提供数据驱动的强大风险模型。更丰富的数据分类在处理不断变化的投资组合时，适当的粒度和分类尤为关键。机器学习算法能够基于多种属性较合理地进行分类。
使用无监督机器学习算法，将基于距离和密度的聚类方法相结合，从而获得更高的建模精确度和解析能力。优化情景生成由于基于决策的模型具有前瞻性，因此必须预测各种情景中的宏观经济变量。然而，这些情景中所包含的压力和波动性，往往导致预测偏差。在这方面，先进机器学习技术强大的计算能力正好有助于提升模型准确度。
