Machine Learning voor finance

Wat is Machine Learning voor finance?

De mogelijkheden en voordelen van Machine Learning (ML) en Artificial Intelligence (AI) zijn veel belovend. De toepassing ervan maakt velen enthousiast, maar wat verstaan we eigenlijk onder ML en AI? De woorden ML en AI worden in veel gevallen door elkaar gebruikt en worden vaak verward, we starten daarom met een korte definitie.

  • AI is het concept van machines die in staat zijn om taken uit te voeren die meestal door mensen worden uitgevoerd.
  • ML is een toepassing van AI gebaseerd op het idee dat software kan leren van gegevens zonder expliciet geprogrammeerd te zijn hier en zichzelf moeten kunnen verbeteren door gebruik te maken van statistieken.

Hoe werkt ML?

Bij ML worden algoritmes ontwikkeld waarmee software wordt getraind. Het gaat het om het vinden van modellen die een output van een input voorspellen. Dat trainen gaat met datasets voor het trainen en valideren van hetgeen de software geleerd heeft. Hierbij wordt de dataset in tweeën gedeeld: één om het juiste model te selecteren en de andere dataset om te controleren of het model toepasbaar is voor verschillende data. Oftewel, controleren of het geleerde juist is.

Er zit veel statistiek achter de modellen en de uitkomsten. Daarbij is het van belang om het juiste ML-model te kiezen, wat een kunst op zich is. Het toepassen van ML-methoden op zakelijke problemen is dus tijdrovend en uitdagend. Het vraagt om experts zoals datawetenschappers, die schaars zijn op de arbeidsmarkt.

Geautomatiseerd machinaal leren maakt een einde aan dit probleem. Door het bouwen en gebruiken van ML-modellen te automatiseren zijn de toepassingen van ML toegankelijker geworden. Bij geautomatiseerde ML loopt het algoritme automatisch door de gegevens heen en selecteert de modellen die de meest relevante informatie opvragen. Deze geautomatiseerde algoritmen maken gebruik van verschillende modellen om ML in de organisatie efficiënter te maken, zonder dat veel kennis van statistieken nodig is. ML is dus ook bereikbaar voor uw organisatie.

Voorbeeld van een toepassing

Hoe ML in de praktijk kan werken laat zich het beste zien aan de hand van een voorbeeld; een investeringsanalyse.

Bedrijven moeten hun beslissing om al dan niet te investeren baseren op de winstgevendheid van een investering. Dit kan worden gedaan door het berekenen van de kasstromen voor een investering. Echter, hoe kom je aan verwachtte toekomstige inkomsten voor een toekomstige investering als er geen historische gegevens beschikbaar zijn?

Om dit te verhelpen kunnen we gegevens genereren die representatief zijn voor de inkomsten en kosten van de investering. Dit kan door gebruik te maken van een Monte Carlo simulatie, waarmee deze gegevens kunnen worden gesimuleerd. Zo kan de waarde van de investering berekent worden en kan men beargumenteren of de investering rendabel is. De statistische techniek helpt bij het creëren van representatieve gegevens en het maken van prognoses. Dit helpt om slagvaardiger te handelen in het besluitvormingsproces.

Hoe kunnen wij helpen?

CPMview biedt tooling die een organisatie helpt om ML toe te passen in de financiële rapportering en analyse van de dagelijkse bedrijfsvoering. Dit maakt het nemen van beslissingen efficiënter en kwantitatief beter onderbouwd. Dit wordt gedaan door het implementeren van geautomatiseerde machine learning tools die in de cloud of op de achtergrond van uw desktop draaien, terwijl u aan uw dagelijkse taken kunt werken.

In het volgende blog gaan we dieper in op de vraag: ‘Hoe Machine learning kan worden ingezet binnen de Finance Function’.