Društvo i finansijski sektor prolaze kroz revoluciju pokrenutu tehnološkim napretkom, biti veštačka inteligencija (VI) i mašinsko učenje (mašinsko učenjeključni elementi. Aplikacije i alati koji su nekada smatrani futurističkim i delima naučne fantastike sve su bliži našoj svakodnevici, predefinisanje iskustva kupca, upravljanje imovinom, prevencija prevara i drugi ključni aspekti oblasti
Rastuća potražnja za automatizacijom i prediktivnom analizom u finansijama je jedna od najistaknutijih transformacija. Procese koji su ranije trajali danima i zahtevali brojne ljude, trenutno se mogu obaviti za nekoliko sekundi. Jednostavan primer je otvaranje bankovnog računa za fizičko lice. Nezamislivo je mladima danas pomisliti da je ranije bilo potrebno čekati u redu satima u banci, čekati da menadžer popuni razne dokumente, nositi fotografiju ¾ i još se morati vratiti u agenciju 15 dana kasnije da saznaš da li je proces odobren ili ne
U istoj liniji, poboljšanje iskustva kupca je jedan od slučajeva upotrebe koji najviše osećamo u svakodnevnom životu, kada razmišljamo o integraciji veštačke inteligencije samašinsko učenje, budi uprednji deo, sa automacija procesa, zamena ručnih zadataka, poboljšanje korisničke usluge i implementacija efikasnih chatbota, budi ubekend, brzanjeći analize kao što su odobravanje i odobravanje kredita
Još jedan istaknuti aspekt je primena dubokog učenja u proceni i upravljanju kreditnim rizicima, kao što je viđeno u partnerstvu između Citija i Feedzaija. Korišćenje Big Data imašinsko učenjeu predikciji odliva klijenata i analizi imovine takođe se ističe svestranost ovih tehnologija. Bez alata na sceni, poslovni modeli poput plaćanja na internetu bili bi nemogući, pošto se transakcije karticom potvrđuju u sekundama, sa podacima koji se globalno kreću u međusobno povezanoj mreži sa veštačkom inteligencijom i mašinskim učenjem kako bi se potvrdilo da određenu operaciju vrši vlasnik kartice
Transformacija korišćenja veštačke inteligencije imašinsko učenjetakođe se ističe u prognozi tržišta akcija, uz korišćenje veštačkih neuronskih mreža i algoritama za procenu oscilacija i discrepancija. Implementacija ovih tehnologija u kreditnom bodovanju, ilustrovana od strane Equifax, u Sjedinjenim Američkim Državama, ističe obuhvat na dnevnom redu
Dakle, veštačka inteligencija i mašinsko učenje su ključni katalizatori u ovom kontekstu, obezbeđujući efikasnost, безбедност иuvideprediktivni modeli za finansijski sektor
U Brazilu, Centralna banka još uvek postavlja temelje revolucije sa agendom BC#, šta uključuje Pix, Drex i Open Finance. Unutar ove inicijative, upotreba veštačke inteligencije i mašinskog učenja biće transformativna za zemlju. Logika tržišta će biti obrnuta sa građaninom koji prestaje da bude "klijent" i postaje "korisnik", povećavajući konkurenciju između preduzeća i pružalaca usluga i, u isto vreme, diversifikacija prilika za potrošača
