Die Gesellschaft und der Finanzsektor durchlaufen eine Revolution, die durch technologische Fortschritte vorangetrieben wird, künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernenmaschinelles LernenSchlüsselelemente. Anwendungen und Werkzeuge, die früher als futuristisch und Werke der Science-Fiction galten, sind zunehmend näher an unserem Alltag, Neudefinition des Kundenerlebnisses, das Asset-Management, die Betrugsprävention und andere entscheidende Aspekte des Bereichs
Die wachsende Nachfrage nach Automatisierung und prädiktiver Analyse im Finanzwesen ist eine der latentesten Transformationen. Prozesse, die früher Tage in Anspruch nahmen und zahlreiche Personen benötigten, derzeit können sie in Sekunden gemacht werden. Ein ganz einfaches Beispiel ist die Eröffnung eines Bankkontos für Privatpersonen. Es ist für die heutigen Jugendlichen unvorstellbar, dass man früher stundenlang in der Bank anstehen musste, auf den Manager warten, der verschiedene Dokumente ausfüllt, ein ¾-Foto mitbringen und dann 15 Tage später zur Agentur zurückkehren müssen, um zu erfahren, ob der Prozess genehmigt wurde oder nicht
In dieser gleichen Linie, Die Verbesserung des Kundenerlebnisses ist einer der Anwendungsfälle, die wir im Alltag am stärksten spüren, wenn wir an die Integration von KI mitmaschinelles Lernen, sei imFrontend, mit der Automatisierung von Prozessen, Ersatz manueller Aufgaben, Verbesserung des Kundenservice und Implementierung effizienter Chatbots, sei imBackend, durch die Beschleunigung von Analysen wie der Gewährung und Genehmigung von Krediten
Ein weiteres Highlight ist die Anwendung von Deep Learning bei der Bewertung und dem Management von Kreditrisiken, wie in der Partnerschaft zwischen Citi und Feedzai gesehen. Die Nutzung von Big Data undmaschinelles Lernenbei der Vorhersage von Kundenabwanderung und der Analyse von Vermögenswerten zeigt sich ebenfalls die Vielseitigkeit dieser Technologien. Ohne die Werkzeuge im Bild, Geschäftsmodelle wie Internetzahlungen wären unmöglich, da die Transaktionen mit der Karte in Sekunden bestätigt werden, mit Daten, die global in einem interkonnektierten Netzwerk mit KI und ML navigieren, um zu bestätigen, dass eine bestimmte Transaktion vom Karteninhaber durchgeführt wird
Die Transformation des Einsatzes von KI undmaschinelles Lernenhebt sich auch in der Prognose des Aktienmarktes hervor, mit der Verwendung von künstlichen neuronalen Netzen und Algorithmen zur Schätzung von Schwankungen und Abweichungen. Die Implementierung dieser Technologien in der Kreditbewertung, beispielhaft durch Equifax, in den Vereinigten Staaten, hebt die Reichweite auf der Tagesordnung hervor
Daher, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind grundlegende Katalysatoren inmitten dieses gesamten Szenarios, Effizienz bereitstellen, Sicherheit undErkenntnissePrädiktive Analysen für den Finanzsektor
In Brasilien, Die Zentralbank ist weiterhin dabei, eine Revolution mit der Agenda BC# zu ebnen, was das Pix betrifft, Drex und Offene Finanzen. Innerhalb dieser Initiative, Der Einsatz von KI und ML wird transformativ für das Land sein. Die Logik des Marktes wird umgekehrt, indem der Bürger aufhört, "Kunde" zu sein, und stattdessen "Nutzer" wird, die Konkurrenz zwischen Unternehmen und Dienstleistern erhöhen und, zur gleichen Zeit, Diversifizierung der Möglichkeiten für den Verbraucher
