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对比，ML Tictactoe播放器学会了不要从游戏数据库或反复玩游戏中丢失游戏。在更复杂的问题中，对基于规则的AI进行编程，该规则可以预期系统中所有可能的状态很快变得不可行。mL方法通常分为三类：监督学习，不受欢迎的学习和强化学习。在监督学习中，ML算法从数据中学习输入和输出对之间的关联。输出是监督信号，模型学会从输入中推断出来。例如，一个计算机从包含借款人（输入）特征的数据集中学习（输入）（输出）。然后使用该模型来预测未来的借款人是否可能默认。在无监督的学习中，ML模型在输入数据中发现模式。没有输出（监督信号）。例如，一个无监督的ML模型群集借款人会根据其相似性或识别相对于整个数据集的异常数据点。在增强学习中，计算机代理试图在导致最大奖励的环境中识别动作顺序。代理需要探索环境以学习最佳策略。例如，强化学习者通过多次对抗来掌握棋盘游戏来掌握棋盘游戏。该系统的设计使得代理在赢得游戏时会获得奖励，并且在输掉比赛时会受到惩罚。，2018年），监督模型，从图像中检测皮肤癌（Esteva等人，2018年）。代理人仅编程以寻求奖励，但是在开始学习之前，没有任何策略配备任何策略。近年来，AI的许多里程碑成功，例如强化学习代理人玩耍（Silver等人，2017年），或者可以编写连贯文本的无监督语言模型（Brown等人，2020）基于深度人工神经网络，也称为深度学习。通过将输入数据从网络中的图层传递到图层，以越来越抽象的方式表示。提供了足够的数据点，可以从其中学习有意义的表示，深度学习模型可以从非结构化高维数据（例如图像，文本和声音）中提取信号。这是一项更传统的ML方法的任务。在许多AI应用中，人类和机器共同运行既稳定又有效的系统。财务系统也不例外。对于财务系统，稳定性是指吸收冲击的能力，同时防止对真实经济的破坏（Schinasi，2004年）。许多出色的论文已全面审查了AI在财务部门的应用，几项研究集中在其财务稳定性的暗示上（金融稳定委员会，2017年； Danielsson等人。，2019年； Gensler和Bailey，2020年）。我们的论文重点关注这些应用程序（从交易和贷款到监管和政策制定）最好地说明了人类和机器的一些优势和劣势。，2006年； Bacoyannis等。，2015年）。例如，在算法交易中使用AI具有明显的执行速度和同时考虑大量信息的能力（Nevmy-Vaka等人。此外，算法交易者不太可能犯错或有偏见的非理性决定（Jain等人，但大多数AI代理都是
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