사회와 금융 부문은 기술 발전에 의해 주도되는 혁명을 겪고 있으며, 인공 지능(AI)과 기계 학습(머신 러닝) 핵심 요소들. 과거에는 미래지향적이고 공상 과학 작품으로 여겨질 만한 애플리케이션과 도구가 점점 더 우리의 일상에 가까워지며, 고객 경험, 자산 관리, 사기 방지 및 기타 중요한 분야의 측면을 재정의하고 있습니다.
금융 분야에서의 자동화 및 예측 분석에 대한 수요 증가는 가장 잠재적인 변화 중 하나입니다. 예전에는 며칠이 걸리고 수많은 사람들이 필요했던 프로세스가 현재는 몇 초 안에 완료될 수 있습니다. 개인 은행 계좌 개설은 좋은 예입니다. 오늘날 젊은이들에게는 은행 줄을 서서 몇 시간을 기다리고, 관리자가 여러 서류를 작성하고, ¾ 인치 사진을 가져가고, 아직 15일 후에 결과를 알기 위해 지점에 다시 방문해야 했다는 사실을 상상하기 어렵습니다.
같은 방향으로, 고객 경험의 개선은 일상 생활에서 AI 통합을 고려할 때 가장 많이 느끼는 사용 사례 중 하나입니다. 머신 러닝번역: , 또는 포르투갈어에서 한국어로 정확하고 자연스럽게 번역하였습니다. 원본 형식, 어조 및 문맥을 유지하였습니다. 텍스트에 기술적, 법적 또는 전문 용어가 포함된 경우 정확한 번역을 보장합니다. 프론트엔드, 프로세스 자동화를 통해 수작업 작업을 대체하고, 고객 서비스를 개선하며, 효율적인 챗봇을 구현하는 것은, 어느 분야에서든 중요합니다. 백엔드, 대출 승인 및 부여와 같은 분석을 신속화합니다.
또 다른 주목할 점은 신용 위험 평가 및 관리에 딥 러닝 애플리케이션의 적용으로, Citi와 Feedzai 간의 파트너십에서 볼 수 있습니다. 빅 데이터의 사용과 머신 러닝 고객 충성도 예측 및 자산 분석에서도 이러한 기술의 다양성이 입증됩니다. 도구 없이는 인터넷 결제와 같은 비즈니스 모델이 불가능할 것입니다. 카드 거래는 몇 초 안에 확인되며, 데이터는 전 세계적으로 IA 및 ML이 활용된 상호 연결 네트워크를 통해 전송되어 특정 거래가 카드 소지자에 의해 수행되고 있음을 확인합니다.
Translate from pt to ko: A transformação do uso de IA e 번역: AI 사용의 변화와 머신 러닝 주식 시장 예측에서도 인공 신경망과 알고리즘을 사용하여 변동과 불일치를 추정하는 데 뛰어난 성능을 보입니다. 미국의 에퀴팩스(Equifax)에 의해 예시된 신용 점수 평가에 이러한 기술의 구현은 주제의 포괄성을 강조합니다.
Portanto, 인공 지능과 기계 학습은 이러한 모든 상황에서 근본적인 촉매제로서, 효율성, 안전성을 제공하고, 인사이트 금융 부문을 위한 예측 분석.
브라질에서는 중앙은행이 BC# 의제로 혁명을 준비 중이며, 이는 Pix, Drex, 그리고 오픈 파이낸스를 포함합니다. 이 계획의 일환으로, 인공지능과 기계 학습의 사용은 국가에 혁명을 가져올 것입니다. 시장 논리는 시민이 "고객"에서 "사용자"로 바뀌면서 변화되며, 기업과 서비스 제공자 간의 경쟁이 증가하고 동시에 소비자를 위한 기회가 다양화될 것입니다.
