Społeczeństwo i sektor finansowy przechodzą rewolucję napędzaną postępem technologicznym, będąc sztuczną inteligencją (SI) i uczeniem maszynowym (uczenie maszynoweelementy kluczowe. Aplikacje i narzędzia, które wcześniej byłyby uważane za futurystyczne i dzieła science fiction, są coraz bliżej naszej codzienności, przedefiniowanie doświadczenia klienta, zarządzanie aktywami, zapobieganie oszustwom i inne kluczowe aspekty tej dziedziny
Rosnące zapotrzebowanie na automatyzację i analizę predykcyjną w finansach jest jedną z najbardziej widocznych transformacji. Procesy, które wcześniej zajmowały dni i wymagały licznych osób, obecnie mogą być wykonywane w kilka sekund. Prosty przykład to otwarcie konta bankowego dla osoby fizycznej. Dla młodych ludzi dzisiaj jest nie do pomyślenia, że wcześniej trzeba było czekać w kolejce przez godziny w banku, czekać, aż menedżer wypełni różne dokumenty, zrobić zdjęcie ¾ i jeszcze musieć wrócić do agencji 15 dni później, aby dowiedzieć się, czy proces został zatwierdzony, czy nie
W tej samej linii, ulepszanie doświadczenia klienta to jeden z przypadków użycia, które najbardziej odczuwamy na co dzień, gdy myślimy o integracji AI zuczenie maszynowe, bądź wfront-end, z automatyzacją procesów, zastępując zadania ręczne, poprawiając obsługę klienta i wdrażając efektywne chatboty, bądź wzaplecze, przyspieszając analizy takie jak udzielanie i zatwierdzanie pożyczek
Innym wyróżnieniem jest zastosowanie uczenia głębokiego w ocenie i zarządzaniu ryzykiem kredytowym, jak widać w partnerstwie między Citi a Feedzai. Wykorzystanie Big Data iuczenie maszynowew prognozowaniu churnu klientów i w analizie aktywów również podkreśla wszechstronność tych technologii. Bez narzędzi na scenie, modele biznesowe, takie jak płatności w internecie, byłyby niemożliwe, ponieważ transakcje kartą są potwierdzane w ciągu kilku sekund, z danymi poruszającymi się globalnie w sieci połączonej z AI i ML w celu potwierdzenia, że dana operacja jest realizowana przez posiadacza karty
Transformacja wykorzystania AI iuczenie maszynowerównież wyróżnia się w prognozowaniu rynku akcji, z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych i algorytmów do szacowania oscylacji i rozbieżności. Wdrożenie tych technologii w ocenie kredytowej, ilustrowana przez Equifax, w Stanach Zjednoczonych, podkreśla zakres omawiany
Zatem, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są kluczowymi katalizatorami w tym całym kontekście, zapewniając efektywność, bezpieczeństwo ispostrzeżeniapredykcje dla sektora finansowego
W Brazylii, Bank Central wciąż toruje drogę rewolucji z agendą BC#, co wiąże się z Pixem, Drex i Open Finance. W ramach tej inicjatywy, użycie AI i ML będzie transformujące dla kraju. Logika rynku zostanie odwrócona, gdy obywatel przestanie być "klientem" i stanie się "użytkownikiem", zwiększając konkurencję między firmami a dostawcami usług i, jednocześnie, dywersyfikując możliwości dla konsumenta
