2020数据科学家的崛起：未来的机器学习模式 - 路孚特（英文版）(40页）.pdf

随着机器学习在金融服务领域的成熟，以及数据科学家扮演更具有战略意义的角色，Refinitiv的新研究揭示了企业是如何加倍投资以获得优势的。COVID-19只是让数据驱动的策略和在人工智能（AI）和机器学习（ML）方面的投资变得更加重要。随着以往与人才、技术和资金相关的挑战逐渐减少，企业已经为大规模实施机器学习打下了坚实的基础。数据科学社区的增长，无论是在规模上还是在影响力上，是这些发展背后的关键驱动力。然而，数据质量和可访问性问题继续破坏机器学习策略，只有能够利用高质量数据和数据科学专业知识快速部署其模式的企业才能获得竞争优势。本报告包括：金融服务中最新的机器学习趋势和使用案例；COVID-19如何影响机器学习模式和投资；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；证明机器学习是现实而非“炒作”的技术进步。