A társadalom és a pénzügyi szektor a technológiai fejlődés, a mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás (forradalom) által vezérelt forradalomon megy keresztülgépi tanulás) kulcselemek A korábban futurisztikusnak és sci-fi alkotásoknak számító alkalmazások és eszközök egyre inkább közel állnak mindennapi életünkhöz, újradefiniálva az ügyfélélményt, a vagyonkezelést, a csalásmegelőzést és a terület egyéb döntő szempontjait.
Az automatizálás és a prediktív elemzés iránti növekvő igény a pénzügyekben az egyik leglátványosabb átalakulás, A korábban napokig tartó és számtalan emberre szoruló folyamatok jelenleg pillanatok alatt elvégezhetők Egy nagyon egyszerű példa az egyén bankszámlájának megnyitása Elképzelhetetlen, hogy a mai fiatalok azt gondolják, hogy szükség volt egy sor órányi sorban állásra a bankban, megvárják, amíg a vezető több dokumentumot kitölt, 3⁄4 fényképet készít, és még mindig vissza kell térnie az ügynökséghez 15 nappal később, hogy megtudja, hogy a folyamatot jóváhagyták-e vagy sem.
Hasonlóképpen, az ügyfélélmény javítása az egyik olyan felhasználási eset, amelyet a legjobban érzünk a mindennapokban, amikor az AI integrálására gondolunk gépi tanulás, akár nem frontend, folyamatautomatizálással, kézi feladatok cseréjével, ügyfélszolgálat fejlesztésével és hatékony chatbotok megvalósításával, akár a háttérrendszer, az olyan elemzések ésszerűsítésével, mint a hitelnyújtás és -jóváhagyás.
Egy másik kiemelés a mély tanulás alkalmazása a hitelkockázatok felmérésében és kezelésében, amint az a Citi és a Feedzai partnerségében látható. A Big Data és gépi tanulás az ügyfél-elszámolás előrejelzésében és az eszközelemzésben is rávilágít e technológiák sokoldalúságára. A helyszínen lévő eszközök nélkül lehetetlenek lennének az olyan üzleti modellek, mint az internetes fizetések, mivel a kártyatranzakciókat másodpercek alatt visszaigazolják, és az adatok globálisan navigálnak az AI-val és ML-lel összekapcsolt hálózaton annak bizonyítására, hogy egy bizonyos műveletet a kártyabirtokos hajt végre.
Az AI használatának átalakítása és gépi tanulás a tőzsdei előrejelzésben is jeleskedik, mesterséges neurális hálózatokat és algoritmusokat használ az oszcillációk és eltérések becslésére. Ezeknek a technológiáknak a hitelpontozásban való megvalósítása, amelyre az egyesült államokbeli Equifax is példa, rávilágít a napirendre.
Tehát a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás kulcsfontosságú katalizátorai ennek az egész forgatókönyvnek a közepette, hatékonyságot, biztonságot és biztonságot nyújtva betekintéseket előrejelzők a pénzügyi szektor számára.
Brazíliában a Központi Bank még mindig forradalmat nyit a BC# napirendjével, amely magában foglalja a Pixet, a Drexet és az Open Finance-t. Ezen a kezdeményezésen belül az AI és az ML használata átalakító lesz az ország számára A piac logikája megfordul azzal, hogy az állampolgár megszűnik “kliens” lenni“ felhasználóvá válni, fokozva a versenyt a vállalatok és a szolgáltatók között, és ezzel egyidejűleg diverzifikálva a fogyasztói lehetőségeket.
