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高盛(Goldman Sachs)和瑞银(ubs)等顶级银行已开始使用一个由机器学习技术支持的平台来监控非法内幕交易活动。这个平台在15年前的9/11事件中首次亮相，帮助美国政府打击恐怖分子。
这家名为“数字推理”的公司帮助“超过半数的华尔街公司发现了内幕交易的潜在威胁。”业务销售副总裁Kiran narsu说。数字推理公司开发的机器学习平台可以建立一种语言学习模式，而不是简单地识别关键词。与传统工具相比，它能更智能地识别银行的内幕交易和价格操纵行为，并基于知识地图真正理解用户的请求，它不拘泥于用户输入的请求语句的字面意思，而是通过现象看本质，准确捕捉用户输入语句背后的真实意图，然后进行搜索和挖掘，从而更准确地将结果反馈给用户。智能平台甚至被训练成识别交易滥用、政府和企业之间的勾结、市场操纵等等。“识别这些非法交易者的语言并不容易。因为大多数传统机构只搜索关键词，所以语言有很多含义。例如，我说我想知道奥斯卡电影中的哪些场景使用了“修复”这个词。它可能出现在你“修理”东西的时候，也可能出现在你为朋友“修理”一杯咖啡的时候。”
"我们的软件可以减少70%的虚假情报."Narsu说:“通过机器学习技术，我们可以判断人的含义。例如，当人们想表达一种吹牛的状态时，他们不必说“我在吹牛”或其他特定的词。它可以是一串信息，然后我们的机器就能读出这个意思。”这种大数据分析工具和技术，结合了文本挖掘、机器学习和本体建模，已经成为安全威胁预测、检测和早期预防的第一道防线。数据分析和改进的协作可以降低情报调查过程的复杂性，以便组织可以更容易地检测潜在的安全威胁。事实上，数字推理在911事件中首次亮相。当时，该公司正在帮助政府抓捕互联网上的恐怖分子。这些网络上几乎所有的信息都被一些代码覆盖，这迫使数字推理使用更智能的语言。然而，在后金融危机时代，银行逐渐看到了机器学习的监控能力。在守法成本高的金融市场，监管负担也越来越重。使用机器学习技术来监管银行也意味着我们的监管系统在未来将更加智能化，而不仅仅是扔钱。最近，数字推理也与纳斯达克合作，帮助它建立一个监控资本市场的工具。今年5月，纳斯达克投资了4000万美元。Narsu表示，与金融服务公司的合作已经成为数字推理业务收入中“最引人注目”的部分。Viabusinessinsider推荐阅读:谷歌的大数据营销实践:洞察、相关性和真实kpi的测量
银行也想拥抱区块链，但他们觉得太难了
