समाज और वित्तीय क्षेत्र एक तकनीकी प्रगति द्वारा प्रेरित क्रांति से गुजर रहे हैं, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (IA) और मशीन लर्निंग (मशीन लर्निंग) कुंजी तत्व. ऐप्लिकेशन और उपकरण जो पहले भविष्यवादी और विज्ञान कथा के काम माने जाते थे, अब हमारे दैनिक जीवन के और करीब होते जा रहे हैं, ग्राहक अनुभव को फिर से परिभाषित करना, संपत्ति प्रबंधन, धोखाधड़ी की रोकथाम और क्षेत्र के अन्य महत्वपूर्ण पहलू
वित्त में स्वचालन और पूर्वानुमान विश्लेषण की बढ़ती मांग सबसे प्रमुख परिवर्तनों में से एक है. प्रक्रियाएँ जो पहले दिनों तक चलती थीं और जिनमें कई लोगों की आवश्यकता होती थी, वर्तमान में इसे सेकंडों में किया जा सकता है. एक बहुत सरल उदाहरण व्यक्तिगत बैंक खाता खोलना है. आज के युवाओं के लिए यह कल्पना करना असंभव है कि पहले बैंक में घंटों तक लाइन में लगना जरूरी था, प्रबंधक को विभिन्न दस्तावेज़ भरने का इंतज़ार करना, ¾ फोटो लेना और फिर 15 दिन बाद एजेंसी में वापस जाना यह जानने के लिए कि प्रक्रिया स्वीकृत हुई है या नहीं
इस ही लाइन में, ग्राहक अनुभव में सुधार हमारे दैनिक जीवन में सबसे अधिक अनुभव किए जाने वाले उपयोग के मामलों में से एक है, जब हम एआई के एकीकरण के बारे में सोचते हैंमशीन लर्निंग, होना परफ्रंट-एंड, प्रक्रियाओं के स्वचालन के साथ, हाथ से किए जाने वाले कार्यों को बदलना, ग्राहक सेवा में सुधार और प्रभावी चैटबॉट्स को लागू करना, होना परबैक-एंड, ऋणों के अनुदान और स्वीकृति जैसी विश्लेषणों को तेज करके
एक और प्रमुख बिंदु यह है कि गहरे शिक्षण का उपयोग क्रेडिट जोखिमों के मूल्यांकन और प्रबंधन में किया जा रहा है, जैसा कि सिटी और फीडजाई के बीच साझेदारी में देखा गया है. बिग डेटा का उपयोग औरमशीन लर्निंगग्राहकों के चर्न की भविष्यवाणी और संपत्तियों के विश्लेषण में भी इन तकनीकों की बहुपरकारीता को उजागर करता है. दृश्य में बिना उपकरणों के, इंटरनेट पर भुगतान जैसे व्यापार मॉडल असंभव होंगे, चूंकि कार्ड के साथ लेनदेन सेकंड में पुष्टि हो जाते हैं, डेटा के साथ एक इंटरकनेक्टेड नेटवर्क में वैश्विक स्तर पर नेविगेट करते हुए यह साबित करने के लिए कि एक निश्चित ऑपरेशन कार्डधारक द्वारा किया जा रहा है
आईए के उपयोग में परिवर्तन औरमशीन लर्निंगयह भी शेयर बाजार की भविष्यवाणी में प्रमुख है, कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क और एल्गोरिदम का उपयोग करके उतार-चढ़ाव और विसंगतियों का अनुमान लगाना. इन तकनीकों का क्रेडिट स्कोरिंग में कार्यान्वयन, एक्विफैक्स द्वारा उदाहरणित, संयुक्त राज्य अमेरिका में, प्रमुखता को ध्यान में रखते हुए
इसलिए, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग इस पूरे परिदृश्य में महत्वपूर्ण उत्प्रेरक हैं, कुशलता प्रदान करना, सुरक्षा औरअवबोधनवित्तीय क्षेत्र के लिए पूर्वानुमान
ब्राजील में, केंद्रीय बैंक अभी भी BC# एजेंडा के साथ एक क्रांति की नींव रख रहा है, जो पिक्स को शामिल करता है, ड्रेक्स और ओपन फाइनेंस. इस पहल के भीतर, आईए और एमएल का उपयोग देश के लिए परिवर्तनकारी होगा. बाजार की lógica उलट जाएगी जब नागरिक "ग्राहक" बनने के बजाय "उपयोगकर्ता" बन जाएगा, प्रतिस्पर्धा को बढ़ाना कंपनियों और सेवा प्रदाताओं के बीच और, एक ही समय में, उपभोक्ता के लिए अवसरों का विविधीकरण
