Toplum ve finans sektörü, teknolojik ilerlemelerle tetiklenen bir devrim yaşıyor, yapay zeka (YZ) ve makine öğrenimimakine öğrenimianahtar unsurlar. Uygulamalar ve araçlar, daha önce geleceğe ait ve bilim kurgu eserleri olarak düşünülen şeyler, giderek günlük hayatımıza daha yakın hale geliyor, müşteri deneyimini yeniden tanımlamak, varlık yönetimi, dolandırıcılık önlenmesi ve alanın diğer kritik yönleri
Finansal alanda otomasyon ve öngörücü analiz talebinin artması, en belirgin dönüşümlerden biridir. Günler süren ve sayısız insan gerektiren süreçler, şu anda saniyeler içinde yapılabilir. Bireysel banka hesabı açma çok basit bir örnektir. Gençlerin bugün, önceden bankada saatlerce sıra beklemenin gerekli olduğunu düşünmesi hayal edilemez, yöneticiye çeşitli belgeleri doldurmasını beklemek, ¾ foto götürmek ve 15 gün sonra sürecin onaylanıp onaylanmadığını öğrenmek için ajansa geri dönmek zorunda kalmak
Aynı çizgide, müşteri deneyiminin geliştirilmesi, günlük hayatta en çok hissettiğimiz kullanım senaryolarından biridir, yapay zekanın entegrasyonunu düşündüğümüzdemakine öğrenimi, ol olsunön yüz, süreçlerin otomasyonu ile, elleman görevlerini değiştirmek, müşteri hizmetlerini iyileştirerek ve etkili chatbotlar uygulayarak, ol olsunarka uç, kredi verme ve onaylama gibi analizleri hızlandırarak
Diğer bir vurgu, derin öğrenmenin kredi risklerinin değerlendirilmesi ve yönetiminde uygulanmasıdır, Citi ve Feedzai arasındaki ortaklıkta görüldüğü gibi. Büyük Veri kullanımı vemakine öğrenimimüşteri kaybı tahmininde ve varlık analizinde bu teknolojilerin çok yönlülüğünü de ortaya koymaktadır. Sahneye aletler olmadan, internet ödemeleri gibi iş modelleri imkansız olurdu, kartla yapılan işlemler birkaç saniye içinde onaylandığı için, veri kart sahibinin belirli bir işlemi gerçekleştirdiğini kanıtlamak için AI ve ML ile birbirine bağlı bir ağda küresel olarak verilerle gezinme
Yapay zeka kullanımındaki dönüşüm vemakine öğrenimiaynı zamanda hisse senedi piyasası tahmininde de öne çıkıyor, yapay sinir ağları ve dalgalanmaları ve tutarsızlıkları tahmin etmek için algoritmalar kullanarak. Bu teknolojilerin kredi puanlamasındaki uygulanması, Equifax tarafından örneklendirilmiştir, Amerika Birleşik Devletleri'nde, gündemdeki kapsamı vurgular
Bu nedenle, yapay zeka ve makine öğrenimi bu tüm senaryoda temel katalizörlerdir, verimlilik sağlama, güvenlik veiçgörülerfinans sektörü için öngörüler
Brezilya'da, Merkez Bankası hala BC# gündemi ile bir devrim inşa ediyor, Pix'i kapsayan, Drex ve Açık Finans. Bu girişimin içinde, IA ve ML kullanımı ülke için dönüştürücü olacak. Pazarın mantığı, vatandaşın "müşteri" olmaktan çıkıp "kullanıcı" haline gelmesiyle tersine dönecek, şirketler ve hizmet sağlayıcılar arasındaki rekabeti artırıyor ve, aynı zamanda, tüketici için fırsatları çeşitlendirmek
