Die Gesellschaft und der Finanzsektor erleben derzeit eine Revolution, die durch technologische Fortschritte vorangetrieben wird. Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (maschinelles LernenSchlüssel-Elemente. Anwendungen und Werkzeuge, die früher als futuristisch und Science-Fiction-Werke galten, kommen immer näher an unseren Alltag heran und verändern das Kundenerlebnis, das Asset-Management, die Betrugsprävention und andere entscheidende Bereiche.
Die steigende Nachfrage nach Automatisierung und prädiktiver Analyse im Finanzwesen ist eine der sichtbarsten Veränderungen. Prozesse, die früher Tage dauerten und zahlreiche Personen benötigten, können jetzt in Sekunden erledigt werden. Ein sehr einfaches Beispiel ist die Eröffnung eines Girokontos für eine Privatperson. Es ist für die Jugendlichen heute unvorstellbar, dass es früher notwendig war, stundenlang in der Bank Schlange zu stehen, darauf zu warten, dass der Filialleiter verschiedene Dokumente ausfüllte, ein Passbild mit ¾ zu bringen und dann 15 Tage später wieder zur Filiale zurückzukehren, um zu erfahren, ob der Antrag genehmigt wurde oder nicht.
In diesem Sinne ist die Verbesserung des Kundenerlebnisses einer der Anwendungsfälle, die wir täglich am meisten spüren, wenn wir über die Integration von KI nachdenken mitmaschinelles Lernen, entweder inFrontend, mit Prozessautomatisierung, dem Ersetzen manueller Aufgaben, der Verbesserung des Kundenservice und der Implementierung effizienter Chatbots, sei es inBackend, indem Analysen wie die Gewährung und Genehmigung von Krediten beschleunigt werden.
Ein weiterer Schwerpunkt ist die Anwendung von Deep Learning bei der Bewertung und dem Management von Kreditrisiken, wie die Partnerschaft zwischen Citi und Feedzai zeigt. Die Nutzung von Big Data undmaschinelles LernenIn der Vorhersage von Kundenabwanderung und der Analyse von Vermögenswerten zeigt sich ebenfalls die Vielseitigkeit dieser Technologien. Ohne die Werkzeuge auf der Bühne wären Geschäftsmodelle wie Online-Zahlungen unmöglich, da Transaktionen mit der Karte in Sekunden bestätigt werden, wobei Daten global in einem vernetzten Netzwerk mit KI und ML zirkulieren, um zu beweisen, dass eine bestimmte Transaktion vom Karteninhaber durchgeführt wird.
Die Transformation des Einsatzes von KI undmaschinelles LernenEr zeichnet sich auch bei der Aktienmarktprognose aus, mit dem Einsatz künstlicher neuronaler Netze und Algorithmen zur Schätzung von Schwankungen und Abweichungen. Die Implementierung dieser Technologien bei der Kreditbewertung, exemplifiziert durch Equifax in den Vereinigten Staaten, hebt die diskutierte Reichweite hervor.
Daher sind künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen grundlegende Katalysatoren in diesem gesamten Szenario und sorgen für Effizienz, Sicherheit undErkenntnisseprädiktiv für den Finanzsektor.
In Brasilien arbeitet die Zentralbank noch an einer Revolution mit der BC#-Agenda, die Pix, Drex und Open Finance umfasst. Innerhalb dieser Initiative wird der Einsatz von KI und ML transformativ für das Land sein. Die Logik des Marktes wird umgekehrt, indem der Bürger aufhört, „Kunde“ zu sein, und „Nutzer“ wird, was den Wettbewerb zwischen Unternehmen und Dienstleistern erhöht und gleichzeitig die Möglichkeiten für den Verbraucher diversifiziert.
