Xã hội và lĩnh vực tài chính đang trải qua một cuộc cách mạng được thúc đẩy bởi những tiến bộ công nghệ, đó là trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (học máy) các yếu tố chính. các ứng dụng và công cụ mà trước đây được coi là tác phẩm tương lai và khoa học viễn tưởng đang ngày càng gần gũi với cuộc sống hàng ngày của chúng ta, xác định lại trải nghiệm của khách hàng, quản lý tài sản, phòng chống gian lận và các khía cạnh quan trọng khác của khu vực.
Nhu cầu ngày càng tăng về tự động hóa và phân tích dự đoán trong tài chính là một trong những biến đổi tiềm ẩn nhất.Các quy trình trước đây mất nhiều ngày và cần vô số người, hiện có thể được thực hiện trong vài giây.Một ví dụ rất đơn giản là việc mở tài khoản ngân hàng của một cá nhân.Không thể tưởng tượng được đối với những người trẻ ngày nay nghĩ rằng cần phải xếp hàng giờ trong ngân hàng, chờ người quản lý điền vào một số tài liệu, chụp ảnh 3⁄4 và vẫn phải quay lại cơ quan 15 ngày sau đó để biết liệu quy trình có được phê duyệt hay không.
Tương tự như vậy, cải thiện trải nghiệm của khách hàng là một trong những trường hợp sử dụng mà chúng tôi cảm thấy nhất hàng ngày khi nghĩ đến việc tích hợp AI học máy, cho dù đó là không mặt trước, với tự động hóa quy trình, thay thế các tác vụ thủ công, cải thiện dịch vụ khách hàng và triển khai các chatbot hiệu quả, cho dù trong 使后端, bằng cách hợp lý hóa các phân tích như cấp và phê duyệt khoản vay.
Một điểm nổi bật khác là việc áp dụng học sâu trong việc đánh giá và quản lý rủi ro tín dụng, như đã thấy trong quan hệ đối tác giữa Citi và Feedzai.Việc sử dụng Dữ liệu lớn và học máy trong dự báo khách hàng churn và phân tích tài sản cũng làm nổi bật tính linh hoạt của các công nghệ này.Nếu không có các công cụ trên hiện trường, các mô hình kinh doanh như thanh toán internet sẽ không thể, vì các giao dịch thẻ được xác nhận trong vài giây, với dữ liệu điều hướng trên toàn cầu trên một mạng được kết nối với AI và ML để chứng minh rằng một hoạt động nhất định đang được thực hiện bởi chủ thẻ.
Chuyển đổi việc sử dụng AI và học máy nó cũng nổi trội trong dự báo thị trường chứng khoán, sử dụng mạng lưới thần kinh nhân tạo và các thuật toán để ước tính dao động và discrepancies.The thực hiện các công nghệ này trong việc chấm điểm tín dụng, ví dụ bởi Equifax ở Hoa Kỳ, làm nổi bật phạm vi trong chương trình nghị s.
Vì vậy, trí tuệ nhân tạo và học máy là những chất xúc tác chính giữa toàn bộ kịch bản này, mang lại hiệu quả, bảo mật và hiểu biết sâu sắc các yếu tố dự đoán cho lĩnh vực tài chính.
Tại Brazil, Ngân hàng Trung ương vẫn đang mở đường cho một cuộc cách mạng với chương trình nghị sự BC#, trong đó có sự tham gia của Pix, Drex và Open Finance.Trong sáng kiến này, việc sử dụng AI và ML sẽ mang tính biến đổi cho đất nước. logic của thị trường sẽ bị đảo ngược với việc công dân không còn là “khách hàng”để trở thành “người dùng, tăng sự cạnh tranh giữa các công ty và nhà cung cấp dịch vụ và đồng thời đa dạng hóa cơ hội cho người tiêu dùng.
