A társadalom és a pénzügyi szektor egy technológiai fejlődés által hajtott forradalmon megy keresztül, a mesterséges intelligencia (MI) és a gépi tanulásgépi tanuláskulcselemek. Azok az alkalmazások és eszközök, amelyeket korábban futurisztikusnak és tudományos-fantasztikus műveknek tartottak, egyre közelebb kerülnek a mindennapi életünkhöz, az ügyfélélmény újradefiniálása, eszközkezelés, a csalások megelőzése és a terület egyéb kulcsfontosságú aspektusai
A pénzügyi automatizálás és a prediktív elemzés iránti növekvő kereslet az egyik legszembetűnőbb átalakulás. Olyan folyamatok, amelyek korábban napokig tartottak és számos embert igényeltek, jelenleg másodpercek alatt elvégezhetők. Egy nagyon egyszerű példa a magánszemély bankszámla megnyitása. Ma nem a fiatalok számára elképzelhetetlen, hogy régen órákig kellett sorban állni a bankban, várni a menedzserre, hogy kitöltsön különböző dokumentumokat, háromnegyed fotót készíteni, és még 15 nappal később vissza kell menni az ügynökséghez, hogy megtudjuk, a folyamatot jóváhagyták-e vagy sem
Ugyanezen a vonalon, az ügyfélélmény javítása az egyik leggyakoribb felhasználási eset, amit a mindennapokban tapasztalunk, amikor az AI integrációjára gondolunkgépi tanulás, legyél afrontend, a folyamatok automatizálásával, kézi feladatok helyettesítése, a vásárlói szolgáltatás javítása és hatékony chatbotok bevezetése, legyél aháttér, a hitelek engedélyezésének és jóváhagyásának felgyorsítása
Egy másik kiemelkedő terület a mélytanulás alkalmazása a hitelkockázatok értékelésében és kezelésében, ahogyan azt a Citi és a Feedzai közötti partnerségben láthatjuk. A Big Data használata ésgépi tanulásaz ügyfelek lemorzsolódásának előrejelzésében és a vagyonelemzésben is kiemeli e technológiák sokoldalúságát. Eszközök nélkül a színen, az internetes fizetésekhez hasonló üzleti modellek lehetetlenek lennének, mivel a kártyás tranzakciók másodpercek alatt megerősítést nyernek, globálisan egy összekapcsolt hálózaton AI és ML segítségével adatokat böngészve annak igazolására, hogy egy adott műveletet a kártya birtokosa hajt végre
A mesterséges intelligencia használatának átalakulása ésgépi tanulása tőzsdei előrejelzésben is kiemelkedik, mesterséges neurális hálózatok és algoritmusok használatával az ingadozások és eltérések becslésére. Ezeknek a technológiáknak a bevezetése a hitelminősítésben, példázva az Equifax által, az Egyesült Államokban, kiemeli a napirenden lévő terjedelmet
Tehát, a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás alapvető katalizátorok ebben a helyzetben, hatékonyságot biztosítva, biztonság ésinsightokprediktív modellek a pénzügyi szektor számára
Brazíliában, A Központi Bank még mindig egy forradalmat készít elő a BC# napirenddel, ami a Pix-ot érinti, Drex és Nyílt Pénzügy. Ezen kezdeményezés keretében, a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás használata átalakító lesz az ország számára. A piac logikája megfordul, amikor a polgár "ügyfélből" "felhasználóvá" válik, növekvő verseny a vállalatok és szolgáltatók között és, ugyanakkor, a fogyasztói lehetőségek diverzifikálása
