当前，机器学习技术在金融服务领域正掀起一股新浪潮。严重依赖数据的银行业在加速引进此类技术的同时，也已开始从其强大的能力中获益。
从聊天机器人到欺诈检测，银行业正利用机器学习实现前后台流程自动化并简化运营，同时提升整体客户体验。机器学习工具凭借其先进的预测技术和处理海量数据的能力，正越来越广泛地被运用于风险管理，以期为更快速、高效的信贷、投资和业务相关决策提供支持。
机器学习重要性日益彰显的另一大领域是监管压力测试，尽管其步伐相对缓慢。传统压力测试的统计方法"力度不足"的问题长期为投资者和监管机构所诟病，该问题使得不少银行在金融危机期间无法正常运转。
下文中，我们将讨论机器学习在风险管理领域的应用，及其带来的益处和挑战。
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