Društvo i financijski sektor prolaze kroz revoluciju potaknutu tehnološkim napretkom, a to su umjetna inteligencija (AI) i strojno učenje (strojno učenje) ključni elementi.Primjene i alati koji bi se prije smatrali futurističkim i znanstvenofantastičnim djelima sve su bliže našem svakodnevnom životu, redefinirajući korisničko iskustvo, upravljanje imovinom, sprječavanje prijevara i druge ključne aspekte tog područja.
Rastuća potražnja za automatizacijom i prediktivnom analizom u financijama jedna je od najlatentnijih transformacija Procesi koji su ranije trajali danima i trebali bezbroj ljudi, trenutno se mogu obaviti u nekoliko sekundi Vrlo jednostavan primjer je otvaranje bankovnog računa pojedincaZa mlade je danas nezamislivo misliti da je bilo potrebno uzeti red sati u banci, čekati da upravitelj ispuni nekoliko dokumenata, snimiti 3⁄4 fotografiju i još uvijek se morati vratiti u agenciju 15 dana kasnije kako bi znali je li proces odobren ili nije.
U istom smislu, poboljšanje korisničkog iskustva jedan je od slučajeva upotrebe o kojima najviše razmišljamo iz dana u dan, kada razmišljamo o integraciji umjetne inteligencije s strojno učenje, bilo da je ne frontends automatizacijom procesa, zamjenom ručnih zadataka, poboljšanjem korisničke usluge i implementacijom učinkovitih chatbotova, bilo u pozadina, pojednostavljivanjem analiza kao što su davanje i odobravanje kredita.
Drugi naglasak je primjena dubokog učenja u procjeni i upravljanju kreditnim rizicima, kao što se vidi u partnerstvu između Citija i Feedzaija. Korištenje Big Data i strojno učenje u predviđanju odljeva kupaca i analizi imovine također se ističe svestranost ovih tehnologija. Bez alata na sceni, poslovni modeli poput internetskog plaćanja bili bi nemogući, budući da se kartične transakcije potvrđuju u nekoliko sekundi, s podacima koji se kreću globalno na mreži međusobno povezanoj s AI i ML kako bi se dokazalo da određenu operaciju izvodi vlasnik kartice.
Transformacija korištenja AI i strojno učenje također se ističe u predviđanju tržišta dionica, korištenjem umjetnih neuronskih mreža i algoritama za procjenu oscilacija i odstupanja. Implementacija ovih tehnologija u kreditnom bodovanju, čiji je primjer Equifax u Sjedinjenim Državama, naglašava opseg na dnevnom redu.
Dakle, umjetna inteligencija i strojno učenje ključni su katalizatori usred cijelog ovog scenarija, pružajući učinkovitost, sigurnost i Uvidi prediktori za financijski sektor.
U Brazilu, Središnja banka još uvijek utire revoluciju s agendom BC#, koja uključuje Pix, Drex i Open Finance, Unutar ove inicijative, korištenje AI i ML bit će transformativno za zemlju.Logika tržišta bit će obrnuta s prestankom građanstva biti "klijent” da bi postao "korisnik", povećavajući konkurenciju između tvrtki i pružatelja usluga i istovremeno diverzificirajući mogućnosti za potrošača.
