Samhället och finanssektorn genomgår en revolution som drivs av tekniska framsteg, som är artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (maskininlärning) nyckelelement.Tillämpningar och verktyg som tidigare skulle betraktas som futuristiska och science fiction-verk ligger allt närmare vårt dagliga liv, omdefinierar kundupplevelse, kapitalförvaltning, bedrägeriförebyggande och andra avgörande aspekter av området.
Den växande efterfrågan på automatisering och prediktiv analys inom finans är en av de mest latenta transformationerna Processer som tidigare tog dagar och behövde otaliga människor, kan för närvarande göras på några sekunder. Ett mycket enkelt exempel är öppnandet av en individs bankkonto. Det är ofattbart för unga idag att tro att det var nödvändigt att ta en kö av timmar på banken, vänta på att chefen skulle fylla flera dokument, ta ett 3⁄4-foto och ändå behöva återvända till byrån 15 dagar senare för att veta om processen godkändes eller inte.
På samma sätt är att förbättra kundupplevelsen ett av de användningsfall vi känner mest för dagligen, när vi funderar på att integrera AI med maskininlärning, om det är nej frontend, med processautomation, byte av manuella uppgifter, förbättrad kundservice och implementering av effektiva chatbots, oavsett om det är i backend, genom att effektivisera analyser som lånebeviljande och godkännande.
En annan höjdpunkt är tillämpningen av djupinlärning i bedömningen och hanteringen av kreditrisker, vilket framgår av partnerskapet mellan Citi och Feedzai. Användningen av Big Data och maskininlärning i kund churn prognoser och tillgångsanalys belyser också mångsidigheten hos dessa tekniker.Utan verktygen på scenen, affärsmodeller som internetbetalningar skulle vara omöjligt, eftersom korttransaktioner bekräftas på några sekunder, med data navigera globalt på ett nätverk som är sammankopplat med AI och ML för att bevisa att en viss operation utförs av kortinnehavaren.
Omvandla användningen av AI och maskininlärning den utmärker sig också i aktiemarknadsprognoser, med hjälp av artificiella neurala nätverk och algoritmer för att uppskatta svängningar och avvikelser. Implementeringen av dessa teknologier i kreditvärdering, exemplifierat av Equifax i USA, belyser omfattningen på agendan.
Så artificiell intelligens och maskininlärning är nyckelkatalysatorer mitt i hela detta scenario, som levererar effektivitet, säkerhet och insikter prediktorer för finanssektorn.
I Brasilien banar centralbanken fortfarande en revolution med BC#-agendan, som involverar Pix, Drex och Open Finance.Inom detta initiativ kommer användningen av AI och ML att vara transformerande för landet.Logiken på marknaden kommer att vändas med medborgaren upphör att vara “client” att bli “user, vilket ökar konkurrensen mellan företag och tjänsteleverantörer och samtidigt diversifierar möjligheterna för konsumenten.
