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面向未来的机器学习模型

数据科学家的崛起

鉴于金融服务领域的机器学习日趋成熟,同时数据科学家也扮演起了更具战略性的角色,路孚特的最新研究揭示了企业在如何通过加大投资来获得优势。

COVID-19 只会让数据驱动的策略以及对人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的投资变得更加重要。

过去常见的与人才、技术和资金相关的挑战正在逐渐减少,公司已经为大规模实施机器学习奠定了坚实的基础。数据科学社区的规模和影响力的增长是这些发展背后的关键驱动力。

但是,数据质量和可访问性依然给机器学习策略带来阻力,企业只有利用高质量数据和数据科学专业知识快速部署模型,才能获得竞争优势。

访问完整报告,以了解:

  • 最新的机器学习趋势和金融服务领域用例
  • COVID-19 如何影响机器学习模型和投资
  • 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
  • 技术进步证明机器学习已变为现实,并非只是“炒作”
  • 72%
    的金融服务公司将机器学习视为其战略的核心部分
  • 40%
    的公司预计新冠疫情将推动加大机器学习投资
  • 260%
    2018 年至 2020 年,每家公司的数据科学团队数量增长

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