समाज और वित्तीय क्षेत्र तकनीकी प्रगति से प्रेरित एक क्रांति से गुजर रहे हैं, जिसमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) शामिल हैं।मशीन लर्निंगमूल तत्व। ऐसे अनुप्रयोग और उपकरण जो पहले भविष्यवादी और विज्ञान कथा के कार्य माने जाते थे, अब हमारे दैनिक जीवन के करीब होते जा रहे हैं, ग्राहक अनुभव, संपत्ति प्रबंधन, धोखाधड़ी रोकथाम और क्षेत्र के अन्य महत्वपूर्ण पहलुओं को फिर से परिभाषित कर रहे हैं।
वित्त में स्वचालन और पूर्वानुमान विश्लेषण के लिए बढ़ती मांग सबसे स्पष्ट परिवर्तनों में से एक है। जो प्रक्रियाएँ पहले दिनों लगती थीं और कई लोगों की आवश्यकता होती थी, अब सेकंडों में पूरी की जा सकती हैं। एक बहुत ही सरल उदाहरण है व्यक्तिगत बैंक खाता खोलना। आज के युवाओं के लिए यह कल्पना करना असंभव है कि पहले बैंक में घंटों की कतार लगानी पड़ती थी, प्रबंधक को कई दस्तावेज़ भरवाने होते थे, ¾ फोटो लेनी पड़ती थी और फिर 15 दिनों बाद वापस जाकर पता करना पड़ता था कि प्रक्रिया स्वीकृत हुई या नहीं।
इसी क्रम में, ग्राहक अनुभव में सुधार सबसे अधिक महसूस किए जाने वाले उपयोग के मामलों में से एक है, जब हम AI के एकीकरण के बारे में सोचते हैं।मशीन लर्निंग, हो या फिरफ्रंट-एंडप्रक्रिया स्वचालन के साथ, मैनुअल कार्यों को बदलते हुए, ग्राहक सेवा में सुधार करते हुए और प्रभावी चैटबॉट्स को लागू करते हुए, चाहे वह में होबैक-एंडऋण प्रदान और स्वीकृति जैसी विश्लेषण प्रक्रियाओं को तेज करने के लिए।
एक और महत्वपूर्ण पहलू है क्रेडिट जोखिम के मूल्यांकन और प्रबंधन में गहरे सीखने का उपयोग, जैसा कि सिटी और फीडज़ाई के बीच साझेदारी में देखा गया है। बिग डेटा का उपयोग औरमशीन लर्निंगग्राहकों के चर्न पूर्वानुमान और संपत्तियों के विश्लेषण में भी इन तकनीकों की बहुमुखी प्रतिभा को दर्शाता है। सिन में उपकरणों के बिना, इंटरनेट पर भुगतान जैसे व्यवसाय मॉडल असंभव होंगे, क्योंकि कार्ड के साथ लेनदेन सेकंडों में पुष्टि की जाती है, डेटा एक इंटरकनेक्टेड नेटवर्क में वैश्विक रूप से यात्रा करता है जिसमें AI और ML शामिल हैं ताकि यह साबित किया जा सके कि कोई विशिष्ट ऑपरेशन कार्डधारक द्वारा किया जा रहा है।
आईए के उपयोग में परिवर्तन औरमशीन लर्निंगवह भी कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क और एल्गोरिदम का उपयोग करके बाजार की उतार-चढ़ाव और विसंगतियों का अनुमान लगाने में अच्छा प्रदर्शन करता है। इन तकनीकों का क्रेडिट स्कोरिंग में कार्यान्वयन, जो कि अमेरिका में इक्विफैक्स द्वारा उदाहरणित है, चर्चा में व्यापकता को उजागर करता है।
इसलिए, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग इस पूरे परिदृश्य में मुख्य उत्प्रेरक हैं, जो दक्षता, सुरक्षा औरअवबोधनवित्तीय क्षेत्र के लिए पूर्वानुमान।
ब्राज़ील में, केंद्रीय बैंक अभी भी BC# एजेंडा के साथ एक क्रांति का मार्ग प्रशस्त कर रहा है, जिसमें पिक्स, Drex और ओपन फाइनेंस शामिल हैं। इस पहल के तहत, एआई और एमएल का उपयोग देश के लिए परिवर्तनकारी होगा। बाजार की तर्कशास्त्र उलट जाएगी जब नागरिक "ग्राहक" से "उपयोगकर्ता" बन जाएगा, कंपनियों और सेवा प्रदाताओं के बीच प्रतिस्पर्धा बढ़ेगी और साथ ही उपभोक्ता के लिए अवसरों का विविधीकरण होगा।
