算法交易是這樣一種交易，它可以利用軟件根據(jù)預(yù)先設(shè)定的交易標(biāo)準(zhǔn)（如時間，價格，交易量等），下達(dá)交易訂單。算法交易允許在沒有人為干預(yù)的情況下進(jìn)行交易。

機器學(xué)習(xí)技術(shù)提供了一套新的多樣化工具，使算法交易不僅僅能夠自動化執(zhí)行。在機器學(xué)習(xí)（ML）的情況下，算法可以通過學(xué)習(xí)其他算法（即規(guī)則）的目標(biāo)，并基于數(shù)據(jù)實現(xiàn)目標(biāo)，例如最小化預(yù)測誤差。機器學(xué)習(xí)算法的設(shè)計能夠通過分析歷史市場行為，確定最佳市場策略，使交易預(yù)測更準(zhǔn)確。

目前，提供這類服務(wù)的公司有：Renaissance Technologies、Walnut Algorithms。

風(fēng)險管理和反欺詐

風(fēng)險管理和反欺詐是目前銀行最熱門的2個主題，這類項目首先應(yīng)用機器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)等創(chuàng)新技術(shù)來解決。銀行通過機器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，計算所有可能的風(fēng)險和欺詐者，并在第一次懷疑時丟棄它們。

機器學(xué)習(xí)驅(qū)動的欺詐檢測系統(tǒng)的主要優(yōu)點是它不只是遵循風(fēng)險因素清單 – 還能夠積極地學(xué)習(xí)和校準(zhǔn)新的潛在（或真實的）安全威脅。

應(yīng)用機器學(xué)習(xí)技術(shù)，系統(tǒng)可以檢測特殊或異常的行為，并為安全團(tuán)隊標(biāo)記它們。欺詐檢測系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)是避免誤報， 被標(biāo)記為“風(fēng)險”的風(fēng)險不是真正的風(fēng)險。

目前，提供這類服務(wù)的公司有：Kount、APEX Analytics。

延長客戶對銀行服務(wù)的依賴

除了訪問用戶經(jīng)濟活動數(shù)據(jù)之外，銀行還通過獲取外部數(shù)據(jù)，如來自社交網(wǎng)站的數(shù)據(jù)或客戶在線行為的分析，并將這些信息添加到客戶的行為體系中。通過這些大數(shù)據(jù)信息的分析，銀行能夠挖掘大量新的機會。例如，如果客戶在評論中討論到可能購買新車，銀行就可以提供客戶想要的貸款優(yōu)惠策略，并立即通過電子郵件發(fā)送給他。

決定與客戶的最佳溝通方式

不同客戶偏好使用的溝通方式是不同的，例如社交媒體，電子郵件或即時消息。銀行必須選擇與不同客戶溝通的最佳方式，并通過客戶偏好的方式發(fā)送提醒，新的產(chǎn)品推送以及聯(lián)系客戶。這樣，不光客戶能夠及時了解到銀行的消息， 銀行也能減少通過其他方式聯(lián)系客戶的費用。

客戶流失預(yù)警

通過分析關(guān)于客戶的內(nèi)外部數(shù)據(jù)，可以預(yù)測客戶是否有流失風(fēng)險。例如，如果客戶長時間沒有訪問銀行的分支機構(gòu)，不登錄網(wǎng)站，也沒有訂閱社交網(wǎng)站中銀行的其他更新，則可以預(yù)測客戶可能會流失。這種情況下，銀行通過推薦客戶想要的產(chǎn)品或優(yōu)惠來留住客戶是非常重要的。