Samfundet og den finansielle sektor gennemgår en revolution drevet af teknologiske fremskridt, være kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (maskinlæringnøgleelementer. Applikationer og værktøjer, der før ville blive betragtet som futuristiske og værker af science fiction, er i stigende grad tættere på vores hverdag, omdefinere kundeoplevelsen, aktiverforvaltning, forebyggelse af svindel og andre afgørende aspekter af området
Den stigende efterspørgsel efter automatisering og prædiktiv analyse inden for finans er en af de mest latente transformationer. Processer der tidligere tog dage og krævede mange mennesker, i øjeblikket kan gøres på sekunder. Et enkelt eksempel er åbningen af en bankkonto for en privatperson. Det er ufatteligt for unge i dag at tænke, at det før var nødvendigt at stå i kø i timer i banken, vente på, at lederen udfylder forskellige dokumenter, tage et ¾ billede og stadig skulle vende tilbage til agenturet 15 dage senere for at finde ud af, om processen blev godkendt eller ej
I denne samme linje, forbedringen af kundeoplevelsen er en af de anvendelsessager, vi mærker mest i hverdagen, når vi tænker på integrationen af AI medmaskinlæring, være ifront-end, med automatisering af processer, erstatning af manuelle opgaver, forbedring af kundeservice og implementering af effektive chatbots, være ibagende, ved at fremskynde analyser som tildeling og godkendelse af lån
En anden fremhævelse er anvendelsen af dyb læring i vurdering og styring af kreditrisici, som som set i partnerskabet mellem Citi og Feedzai. Brugen af Big Data ogmaskinlæringi forudsigelsen af kundetab og analysen af aktiver viser også alsidigheden af disse teknologier. Uden værktøjerne i scenen, forretningsmodeller som internetbetalinger ville være umulige, da da transaktioner med kortet bekræftes på sekunder, med data der navigerer globalt i et sammenkoblet netværk med AI og ML for at bekræfte, at en bestemt operation udføres af kortindehaveren
Transformationen af brugen af AI ogmaskinlæringden også skiller sig ud i forudsigelsen af aktiemarkedet, med brug af kunstige neurale netværk og algoritmer til at estimere svingninger og uoverensstemmelser. Implementeringen af disse teknologier i kreditvurdering, eksemplificeret af Equifax, i USA, fremhæver omfanget på dagsordenen
Derfor, kunstig intelligens og maskinlæring er grundlæggende katalysatorer i denne sammenhæng, levering effektivitet, sikkerhed ogindsigtprædiktive for den finansielle sektor
I Brasil, Centralbanken er stadig ved at bane vejen for en revolution med agendaen BC#, som involverer Pix, Drex og Open Finance. Indenfor denne initiativ, brugen af AI og ML vil være transformerende for landet. Markedslogikken vil blive inverteret, idet borgeren stopper med at være "kunde" for at blive "bruger", øger konkurrencen mellem virksomheder og tjenesteudbydere og, på samme tid, diversificering af mulighederne for forbrugeren
