JN江南体育官方网站-机器学习如何改变行业工作与决策模式？看金融风控应用案例

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机器学习身为人工智能的核心领域，正深切改变各行各业的工作方式，以及决策模式，借助实际案例的剖析，可更直观理解机器学习怎样解决现实问题，从数据里提取价值，还能推动技术创新与业务增长，本文会分享几个不一样领域的机器学习应用案例，助力读者了解这一技术的实际潜力与局限性。

JN江南体育官方网站 机器学习在金融风控中如何应用

在金融机构当中，利用机器学习模型来识别欺诈交易这种行为，已然变成了所属行业里的标准做法。就拿某银行来讲，他们部署了集成学习系统，该集成学习系统系基于随机森林以及梯度提升决策树 ，去实时分析每一笔交易里面的上百个特征维度，这里面涵盖交易金额、地点、时间频率、商户类型等。这个系统能够在大概50毫秒时间内，针对交易风险开展评分工作，把原本需要人工进行复核的案例数量给减少了70%，对欺诈损失的降低具有明显作用 。

信贷审批领域，机器学习模型，凭借分析申请人历史信用数据，以及社交网络行为特征，乃至智能手机使用模式，构建更精准的违约概率预测模型，某互联网金融平台采用此类模型后，保持通过率不变，却把坏账率从4.2%降至2.8%，这些模型需持续监控、更新，用以应对不断变化的欺诈模式与客户行为。

机器学习在医疗诊断中有哪些成功案例

深度学习技术，在诊断体系里，于医学影像分析范畴，收获了显著成果，举例来说，斯坦福大学研究团队所构建的皮肤癌诊断系统，通过训练有多于13万的临床方面的皮肤病变图像，其诊断情况里的准确率，已然抵达了和专业皮肤科医生相持平的水准，该系统具备能够识别26种不一样的皮肤疾病的能力，在基层医疗机构当中，那是可以当作辅助诊断工具来用的，以此提高早期诊断率 。

在新冠疫情期间，机器学习模型被运用来预测患者病情发展的风险，以及预测医疗资源的需求，某研究机构展开了基于X光影像与临床数据的新冠肺炎预后预测模型的开发工作，该模型拥有提前48小时预测患者是不是需要重症监护的能力，其准确率在85%以上，这类工具对协助医院更为有效地分配紧缺的医疗资源，为临床决策给予数据支持。

零售行业如何利用机器学习提升销量

电子商务平台通常会运用推荐系统，以此来提高用户的参与度以及销售额，某大型电商平台经过改进其协同过滤算法，把用户的实时浏览行为与购买历史结合起来，使得推荐商品的点击率提升了35比例，该系统每日处理数十亿次的用户交互，为每一位用户打造个性化商品展示页面，很大程度上提高了转化率 。

机器学习于库存管理以及需求预测层面同样发挥着关键作用，某零售连锁企业借助时间序列预测模型，将天气数据、促销活动还有本地事件等信息加以结合，精准预测各门店往后一周的商品需求，此系统致使该企业的库存周转率提升至22%，缺货率下降至45%，并且减少了因食品过期所造成的损失 。

制造业中的机器学习应用案例

机器学习计算机视觉系统，在工业质量控制领域正把传统人工检测逐步替代，有汽车零部件制造商，在生产线上部署了基于深度学习的视觉检测系统，该系统能识别产品表面微小划痕，能识别凹陷，能识别颜色不均等缺陷，检测准确率达到99.7%，这远高于人工检测的92%，其检测速度还提高了三倍。

在制造业里另一个关键的机器学习应用场景是预测性维护，某充当重型机械设备制造角色的厂家于自身产品之中设置有传感器，该传感器用于收集振动、温度以及噪音等方面的数据JN江南体育官方网站，借助机器学习模型来对设备有可能出现的故障予以预测，这样的一个系统致使客户得以提前2至4周去安排针对设备的维护工作，进而避免出现非计划停机的状况，平均来讲每年为每一位客户节约大约12万美元的维护所需成本以及停机所造成的损失。

机器学习在农业领域有哪些创新应用

精准农业借助机器学习，对卫星图像、无人机航拍以及地面传感器数据予以分析，进而为农民给予决策支持，某农业科技公司研发的系统，可识别田间作物生长状况，可以精确指出需施肥或灌溉的区域，助力农民削减15 - 20%的化肥以及农药使用用量，同时将作物产量提升约7% 。

在livestock的管理的事情上，计算机视觉方面的技术被运用起来，去监测动物的健康以及福利情况，有一个奶牛场，通过安装在牛栏之上的摄像头，借助机器学习的算法，来分析奶牛的行为模式，在早期的时候识别疾病的迹象以及发情期，这个系统让奶牛的受孕率提升了13%，让乳腺炎的发病率降低了20%，明显地提高了农场运营的效率。

机器学习发展面临的主要挑战是什么

机器学习项目诸多通常最常见障碍涵盖数据质量跟可用性，于实际应用里，企业常常会面临数据缺失，标注不一致，还有样本偏差等相关问题，某金融机构在开发信用评分模型之际发现，历史数据当中明确存在显著的性别偏见，这个需要耗费大量精力去做数据清洗以及去偏处理，如此便延长了项目周期，并且还增加了成本。

模型可解释性，在包括医疗、金融等在内的，那些被高度监管的行业里，可以说是尤为重要的。深度学习模型，在某些特定任务方面，展现出比较出色的表现，然而，它的决策过程，仿佛就像是那种如同“黑箱”一般的存在，是极难被理解的。欧盟所颁布的《人工智能法案》等一系列政策导向，提出了高风险AI系统必须要具备透明度这样的要求，这就使得企业不得不投入更多的资源，去开展可解释的AI技术研发工作，以此来平衡模型性能以及监管合规需求这两个方面。

您于哪一个行业开展工作行动，有没有思考过机器学习能够以怎样的方式去优化您所处领域的工作流程，欢迎在评论区域分享您的思考想法，要是觉得这篇文字具备帮助作用，请进行点赞操作并且分享给更多的朋友。

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