사회와 금융 부문은 인공지능(AI)과 머신러닝(기계학습)을 비롯한 기술 발전에 힘입은 혁신을 겪고 있습니다.기계 학습핵심 요소들. 이전에는 미래지향적이거나 공상 과학 소설로 여겨졌던 애플리케이션과 도구들이 점점 더 우리의 일상에 가까워지고 있으며, 고객 경험, 자산 관리, 사기 방지 및 기타 중요한 분야를 재정의하고 있습니다.
금융 분야에서 자동화와 예측 분석에 대한 수요 증가는 가장 뚜렷한 변화 중 하나입니다. 이전에는 며칠이 걸리고 수많은 사람들이 필요했던 프로세스가 현재는 몇 초 만에 완료될 수 있습니다. 가장 간단한 예는 개인의 은행 계좌 개설입니다. 오늘날 젊은이들에게는 은행에서 몇 시간 동안 줄을 서서 기다리고, 매니저가 여러 서류를 작성하는 것을 기다리고, ¾ 사진을 가져가야 하며, 15일 후에 다시 방문하여 절차가 승인되었는지 여부를 확인하는 것이 상상할 수 없는 일입니다.
이와 같은 맥락에서, 고객 경험 향상은 우리가 일상에서 가장 많이 느끼는 사용 사례 중 하나로, 인공지능과의 통합을 생각할 때 특히 그렇습니다.기계 학습, 이든지 간에프론트엔드프로세스 자동화를 통해 수작업을 대체하고 고객 서비스를 향상시키며 효율적인 챗봇을 구현하는 것, 예를 들어백엔드대출 승인 및 승인과 같은 분석을 신속하게 처리함으로써.
또 다른 강조점은 Citi와 Feedzai의 파트너십에서 볼 수 있듯이 신용 위험 평가 및 관리를 위한 딥 러닝의 적용입니다. 빅데이터의 사용과기계 학습고객 이탈 예측과 자산 분석에서도 이러한 기술의 다재다능함이 드러납니다. 장면에 도구가 없다면 인터넷 결제와 같은 비즈니스 모델은 불가능했을 것입니다. 카드 거래는 몇 초 만에 확인되며, 데이터는 글로벌 네트워크를 통해 AI와 ML이 연결된 상호 연결된 네트워크를 통해 특정 거래가 카드 소유자에 의해 수행되고 있음을 증명하는 데 사용됩니다.
AI 사용의 변화와기계 학습또한 인공 신경망과 알고리즘을 사용하여 변동과 차이를 예측하는 주식 시장 예측에서도 뛰어납니다. 이러한 기술의 신용 점수화에의 적용은 미국의 Equifax를 예로 들어 논의되고 있으며, 그 범위가 강조되고 있습니다.
그러므로 인공지능과 기계 학습은 이 모든 환경 속에서 핵심 촉매제로서 효율성, 안전성 및통찰력재무 부문을 위한 예측 모델
브라질에서는 중앙은행이 Pix, Drex, 오픈 금융을 포함하는 BC# 계획으로 혁명을 추진하고 있습니다. 이 이니셔티브 내에서 인공지능과 머신러닝의 사용은 국가에 혁신적일 것입니다. 시장의 논리가 뒤바뀌어 시민이 '고객'에서 '이용자'로 전환되면서 기업과 서비스 제공자 간의 경쟁이 심화되고, 동시에 소비자에게 다양한 기회가 제공될 것이다.
