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——穆迪分析公司风险与金融分析董事总经理Jacob Grotta
金融服务公司分析敏感的PII，从公众那里管理资金, 因此，它们面临严格的监管要求. 他们需要对所有项目环境的完全可见性，并且必须能够为审计重现过去的实验和模型驱动的决策.
拥有24小时的全球资本市场和分散的团队, 在投资理念和数据科学模型方面，与来自不同团队和地区的同事合作可能会很困难, 破坏集体智慧的好处.
随着金融科技和更广泛的科技行业对人才的争夺, 金融机构需要让量化研究人员和投资专业人士使用最新的工具，为alpha和底线做出贡献, 而不为安全性和合规性牺牲IT标准.
机器学习算法的能力很好地满足了承销需求. 定量风险分析师可以训练模型，帮助承销商更快、更准确地工作.
在机器学习的帮助下, 金融机构可以提供个性化的百老汇官网, 服务, 没有特别手工分析的建议.
机器学习可以识别异常，比如交易数据中的异常模式, 并提醒风险管理人员进行调查或触发自动补救.
Domino通过简化特定的实验和分析，使数据科学和定量研究团队能够受到模型驱动, 加快金融模式建设, 在规模上部署和维持信用评级的沿袭性, 快速检测欺诈行为, 满足审计要求, 和更多的.
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