Samfunnet og finanssektoren gjennomgår en revolusjon drevet av teknologiske fremskritt, med kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (maskinlæringnøkkel-elementer. Applikasjoner og verktøy som tidligere ville blitt ansett som futuristiske og science fiction-verker, er stadig nærmere vår hverdag, og omdefinerer kundeopplevelsen, aktivastyring, forebygging av svindel og andre viktige aspekter av feltet.
Den økende etterspørselen etter automatisering og prediktiv analyse innen finans er en av de mest påtagelige transformasjonene. Prosesser som tidligere tok dager og krevde utallige personer, kan nå gjøres på sekunder. Et enkelt eksempel er åpningen av en personlig bankkonto. Det er utenkelig for unge i dag å tenke på at det tidligere var nødvendig å stå i timevis i kø på banken, vente på at bankmannen skulle fylle ut flere dokumenter, ta med et ¾-bilde og deretter måtte komme tilbake til filialen 15 dager senere for å få vite om søknaden ble godkjent eller ikke.
På samme måte er forbedring av kundeopplevelsen en av bruksområdene vi merker mest i hverdagen når vi tenker på integrasjon av AI medmaskinlæring, vær så snillfront-endmed automatisering av prosesser, som erstatter manuelle oppgaver, forbedrer kundeservice og implementerer effektive chatboter, enten påbakke-end, ved å effektivisere analyser som utlån og godkjenning av lån.
En annen fremheving er bruken av dyp læring i vurdering og risikostyring av kreditt, som sett i samarbeidet mellom Citi og Feedzai. Bruken av Big Data ogmaskinlæringi prognose for kundefrafall og aktivananalyse viser også allsidigheten til disse teknologiene. Uten verktøyene på plass ville forretningsmodeller som nettopayments vært umulige, siden transaksjoner med kort bekreftes på sekunder, med data som flyter globalt i et interconnectet nettverk med AI og ML for å bekrefte at en bestemt operasjon utføres av kortinnehaveren.
Transformasjonen av bruken av AI ogmaskinlæringogså utmerker seg i aksjemarkedets prognoser, med bruk av kunstige nevrale nettverk og algoritmer for å estimere svingninger og avvik. Implementeringen av disse teknologiene i kredittvurdering, eksemplifisert ved Equifax, i USA, fremhever omfanget som står på agendaen.
Derfor er kunstig intelligens og maskinlæring viktige katalysatorer i dette landskapet, og gir effektivitet, sikkerhet oginnsiktprediktive for finanssektoren
I Brasil er sentralbanken fortsatt i ferd med å legge grunnlaget for en revolusjon med BC#-agendaen, som inkluderer Pix, Drex og Open Finance. Innenfor denne initiativet vil bruk av AI og ML være transformerende for landet. Markedets logikk vil bli snudd, med borgeren som går fra å være "kunde" til å bli "bruker", noe som øker konkurransen mellom bedrifter og tjenesteytere og samtidig diversifiserer mulighetene for forbrukeren.
