Družba in finančni sektor doživljata revolucijo, ki jo spodbujajo tehnološki napredki, sajanje umetna inteligenca (UI) in strojno učenjestrojno učenjeključni elementi. Aplikacije in orodja, ki bi bila prej obravnavana kot futuristična in dela znanstvene fantastike, so vse bližje našemu vsakdanu, preoblikovanje izkušnje strank, upravljanje sredstvi, preprečevanje goljufij in drugi ključni vidiki področja
Naraščajoča potreba po avtomatizaciji in napovedni analizi v financah je ena izmed najbolj očitnih transformacij. Procesi, ki so prej trajali dni in so potrebovali številne ljudi, trenutno jih je mogoče narediti v sekundah. Enostaven primer je odprtje bančnega računa za fizične osebe. Je nepredstavljivo je mladim danes pomisliti, da je bilo prej potrebno čakati ure v vrsti pri banki, čakati, da vodja izpolni različne dokumente, narediti fotografijo ¾ in se še vrniti v agencijo 15 dni kasneje, da izve, ali je bil postopek odobren ali ne
V tej isti smeri, izboljšanje izkušnje strank je eden od primerov uporabe, ki ga najbolj čutimo v vsakdanjem življenju, ko smo razmišljali o integraciji umetne inteligence zstrojno učenje, bodite vsprednja stran, s avtomatizacijo procesov, nadomeščanje ročnih nalog, izboljšanje storitev za stranke in uvajanje učinkovitih chatbotov, bodite vzadnja stran, s pospešitev analiz, kot so dodelitev in odobritev posojil
Drug drug je uporaba globokega učenja pri ocenjevanju in upravljanju kreditnih tveganj, kot je vidno v partnerstvu med Citijem in Feedzai. Uporaba Big Data instrojno učenjev napovedi odhoda strank in v analizi sredstev prav tako poudarja vsestranskost teh tehnologij. Brez orodij na prizoru, poslovni modeli, kot so plačila na internetu, bi bili nemogoči, ker so transakcije s kartico potrjene v nekaj sekundah, s podatki, ki se globalno prenašajo po medsebojno povezanem omrežju z umetno inteligenco in strojno učenjem, da se dokaže, da določeno operacijo izvaja imetnik kartice
Transformacija uporabe umetne inteligence instrojno učenjetudi se izstopa v napovedi trga delnic, z uporabo umetnih nevronskih mrež in algoritmov za oceno nihanj in odstopanj. Implementacija teh tehnologij pri ocenjevanju kreditne sposobnosti, ponazarjena s strani Equifax, v Združenih državah amerike, izpostavlja obseg v razpravi
Torej, umetna inteligenca in strojno učenje sta temeljna katalizatorja v tem vseobsegajočem scenariju, zagotovitev učinkovitosti, varnost invpoglediprediktivni modeli za finančni sektor
V Braziliji, Centralna banka še vedno tlakovanje revolucije z agendo BC#, kar zadeva Pix, Drex in odprto financiranje. V okviru te pobude, uporaba umetne inteligence in strojnega učenja bo preoblikovalna za državo. Logika trga bo bo obrnila, ko bo državljan prenehal biti "kupec" in postal "uporabnik", povečuje konkurenco med podjetji in ponudniki storitev in, hkrati, diversificiranje priložnosti za potrošnika
