De samenleving en de financiële sector ondergaan een revolutie aangedreven door technologische vooruitgang, waarbij kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML)machinaal lerensleutelfactoren. Toepassingen en tools die vroeger als futuristisch en sciencefictionwerken zouden worden beschouwd, komen steeds dichter bij ons dagelijks leven, waardoor de klantervaring, het beheer van activa, het voorkomen van fraude en andere cruciale aspecten van het vakgebied worden herdefinieerd.
De toenemende vraag naar automatisering en voorspellende analyse in de financiën is een van de meest opvallende transformaties. Processen die vroeger dagen duurden en veel mensen vereisten, kunnen nu in seconden worden gedaan. Een heel eenvoudig voorbeeld is het openen van een bankrekening voor een natuurlijke persoon. Het is voor jongeren vandaag de dag onvoorstelbaar dat het vroeger nodig was om uren in de rij te staan bij de bank, te wachten tot de manager verschillende documenten invulde, een pasfoto van ¾ meebracht en 15 dagen later terug moest naar het kantoor om te weten of het proces was goedgekeurd of niet.
In dezelfde lijn is het verbeteren van de klantervaring een van de gebruiksscenario's die we het meest voelen in ons dagelijks leven, wanneer we denken aan de integratie van AI metmachinaal leren, wees in defrontendmet automatisering van processen, het vervangen van handmatige taken, het verbeteren van de klantenservice en het implementeren van efficiënte chatbots, zowel inachterkantdoor het versnellen van analyses zoals het verstrekken en goedkeuren van leningen.
Een andere opvallende toepassing is de inzet van deep learning bij de beoordeling en het beheer van kredietrisico's, zoals te zien is in de samenwerking tussen Citi en Feedzai. Het gebruik van Big Data enmachinaal lerenbij de voorspelling van klantverloop en de analyse van activa wordt ook de veelzijdigheid van deze technologieën aangetoond. Zonder de tools op scène zouden bedrijfsmodellen zoals online betalingen onmogelijk zijn, aangezien kaarttransacties binnen seconden worden bevestigd, met gegevens die wereldwijd door een verbonden netwerk met AI en ML gaan om te bewijzen dat een bepaalde transactie wordt uitgevoerd door de kaarthouder.
De transformatie van het gebruik van AI enmachinaal lerenOok blinkt hij uit in de voorspelling van de aandelenmarkt, met gebruik van kunstmatige neurale netwerken en algoritmen om schommelingen en afwijkingen te inschatten. De implementatie van deze technologieën in de kredietscore, geïllustreerd door Equifax in de Verenigde Staten, benadrukt de omvang van de discussie.
Dus, kunstmatige intelligentie en machine learning zijn fundamentele katalysatoren in dit hele scenario, die efficiëntie, veiligheid eninzichtenvoorspellend voor de financiële sector
In Brazilië is de Centrale Bank nog steeds bezig met het in gang zetten van een revolutie met de BC#-agenda, die Pix, Drex en Open Finance omvat. Binnen dit initiatief zal het gebruik van AI en ML transformerend zijn voor het land. De marktlogica zal worden omgekeerd, waarbij de burger niet langer "klant" is, maar "gebruiker", waardoor de concurrentie tussen bedrijven en dienstverleners toeneemt en tegelijkertijd de kansen voor de consument worden gediversifieerd.
