Samhället och finanssektorn genomgår en revolution driven av teknologiska framsteg, där artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML)maskininlärningnyckel-element Applikationer och verktyg som tidigare skulle ha betraktats som futuristiska och science fiction-verk är alltmer nära vår vardag, och omdefinierar kundupplevelsen, tillgångshantering, bedrägeribekämpning och andra viktiga aspekter av området.
Den växande efterfrågan på automation och prediktiv analys inom finans är en av de mest framträdande förändringarna. Processer som tidigare tog dagar och krävde otaliga personer kan nu göras på sekunder. Ett mycket enkelt exempel är att öppna ett bankkonto för privatperson. Det är otänkbart för dagens ungdomar att tänka sig att man tidigare var tvungen att stå i timmarlånga köer på banken, vänta på att chefen skulle fylla i olika dokument, ta ett passfoto och dessutom behöva återvända till banken 15 dagar senare för att få veta om ärendet blev godkänt eller inte.
I samma anda är förbättringen av kundupplevelsen ett av de användningsområden som vi mest känner av i vardagen, när vi tänker på integrationen av AI medmaskininlärning, vare påfrontend, med automatisering av processer, som ersätter manuella uppgifter, förbättrar kundservicen och implementerar effektiva chatbots, vare sig det är påbakänd, genom att effektivisera analyser som beviljande och godkännande av lån.
En annan höjdpunkt är tillämpningen av djupinlärning vid bedömning och hantering av kreditrisker, som sett i samarbetet mellan Citi och Feedzai. Användningen av Big Data ochmaskininlärningi förutsägelsen av kundavhopp och i tillgångsanalysen visar också på mångsidigheten hos dessa teknologier. Utan verktygen på plats skulle affärsmodeller som internetbetalningar vara omöjliga, eftersom korttransaktioner bekräftas på sekunder, med data som färdas globalt i ett sammankopplat nätverk med AI och ML för att bevisa att en viss operation utförs av kortinnehavaren.
Transformeringen av användningen av AI ochmaskininlärninghan utmärker sig också inom aktiemarknadsprognoser, med användning av artificiella neurala nätverk och algoritmer för att uppskatta svängningar och avvikelser. Implementeringen av dessa teknologier i kreditbedömningen, exemplifierad av Equifax, i USA, belyser den aktuella omfattningen.
Därför är artificiell intelligens och maskininlärning avgörande katalysatorer i denna situation, vilket ger effektivitet, säkerhet ochinsikterprediktiva för finanssektorn
I Brasil pågår fortfarande en revolution med agenda BC#, som omfattar Pix, Drex och Open Finance, av Centralbanken. Inom denna initiativ kommer användningen av AI och ML att vara transformerande för landet. Marknadens logik kommer att vändas om när medborgaren går från att vara "kund" till att bli "användare", vilket ökar konkurrensen mellan företag och tjänsteleverantörer och samtidigt diversifierar möjligheterna för konsumenten.
