Общество и финансовый сектор переживают революцию, вызванную технологическими достижениями, являясь искусственным интеллектом (ИИ) и машинным обучением (машинное обучениеключевые элементы. Приложения и инструменты, которые раньше считались футуристическими и произведениями научной фантастики, становятся все ближе к нашей повседневной жизни, переопределение клиентского опыта, управление активами, предотвращение мошенничества и другие ключевые аспекты области
Растущий спрос на автоматизацию и предиктивный анализ в финансах является одной из самых заметных трансформаций. Процессы, которые раньше занимали дни и требовали множества людей, в настоящее время могут быть выполнены за секунды. Простой пример - это открытие банковского счета для физического лица. Молодым людям сегодня трудно представить, что раньше нужно было стоять в очереди в банке часами, ждать, пока менеджер заполнит различные документы, сделать фото ¾ и еще раз вернуться в агентство через 15 дней, чтобы узнать, был ли процесс одобрен или нет
В том же духе, улучшение клиентского опыта является одним из наиболее ощутимых случаев использования в повседневной жизни, когда мы думаем об интеграции ИИ смашинное обучение, будь ввнешний интерфейс, с автоматизацией процессов, замена ручных задач, улучшение обслуживания клиентов и внедрение эффективных чат-ботов, будь вбэк-энд, ускоряя анализы, такие как предоставление и одобрение кредитов
Другим важным аспектом является применение глубокого обучения в оценке и управлении кредитными рисками, как видно из партнерства между Citi и Feedzai. Использование больших данных имашинное обучениев прогнозировании оттока клиентов и в анализе активов также подчеркивается универсальность этих технологий. Без инструментов на сцене, бизнес-модели, такие как интернет-платежи, были бы невозможны, так как транзакции с картой подтверждаются за секунды, с данными, которые перемещаются по всему миру в взаимосвязанной сети с ИИ и МЛ, чтобы подтвердить, что определенная операция выполняется держателем карты
Трансформация использования ИИ имашинное обучениетакже выделяется в прогнозировании фондового рынка, с использованием искусственных нейронных сетей и алгоритмов для оценки колебаний и расхождений. Внедрение этих технологий в кредитный рейтинг, иллюстрированная компанией Equifax, в Соединенных Штатах, выделяет охват в повестке
Поэтому, искусственный интеллект и машинное обучение являются основными катализаторами в этом контексте, обеспечивая эффективность, безопасность иидеипредиктивные модели для финансового сектора
В Бразилии, Центральный банк все еще прокладывает путь к революции с повесткой BC#, что касается Pix, Дрекс и Открытые финансы. В рамках этой инициативы, использование ИИ и МЛ будет трансформирующим для страны. Логика рынка будет изменена, когда гражданин перестанет быть "клиентом" и станет "пользователем", увеличивая конкуренцию между компаниями и поставщиками услуг и, в то же время, диверсификация возможностей для потребителя
