：科技型非银行金融公司等非传统借款组织的呈现，迫使越来越多传统银行采用了机器学习技能以及根据技能的算法。因而，他们不得不对其传统体系和架构进行晋级，以评价客户的信誉情况。一起，他们也使用代替数据源，如交际媒体相片和登陆信息、全球定位体系（GPS）数据、电子商务和网上购物信息、移动数据和账单支。”

　　2.在危险办理方面，机器学习已被视为既能进步功率和产能，亦能下降本钱的利器。

　　3.这首要是因为机器学习技能能在很少人工干预的情况下快速处理和剖析很多的非结构化数据。

　　4.还能协助银行和金融组织下降运营、监管和合规本钱，并为银行供给拟定精确信贷决议计划的才能。

　　5.付出银行和科技型非银行金融公司等非传统借款组织的呈现，迫使越来越多传统银行采用了机器学习技能以及根据技能的算法。

　　7.一起，他们也使用代替数据源，如交际媒体相片和登陆信息、全球定位体系（GPS）数据、电子商务和网上购物信息、移动数据和账单付出信息等。

　　8.在大数据的协助下，银行便能在人工智能的基础上树立强壮的内部模型供决议计划之用。

　　9.因而，机器学习解决方案能够为金融业供给及时可信的数据，以打造客户智能，顺畅施行战略和削减丢失。

　　10.根据机器学习的危险办理解决方案也可用于模型危险办理（回溯和模型验证）和压力测验，以满意全球审慎监管组织的要求。

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