社会和金融领域正在经历一场由技术进步推动的革命，人工智能（AI）和机器学习（机器学习关键元素。 以前被认为是未来主义和科幻作品的应用和工具，正逐渐接近我们的日常生活，重新定义客户体验、资产管理、防止欺诈以及该领域的其他关键方面。
金融领域对自动化和预测分析日益增长的需求是最明显的变革之一。 以前需要数天和众多人员的流程，现在可以在几秒钟内完成。 一个非常简单的例子是开设个人银行账户。 对于今天的年轻人来说，想象以前需要在银行排队几个小时，等待经理填写各种文件，带上三四分之一的照片，还得在15天后再次前往银行询问是否批准了流程，是难以想象的。
同样，当我们考虑将人工智能与机器学习，无论是在前端，通过流程自动化，取代手动任务，改善客户服务和实施高效的聊天机器人，无论是在后端，通过加快发放和批准贷款等分析。
另一个亮点是深度学习在信用风险评估和管理中的应用，正如花旗银行与Feedzai的合作所示。 大数据的使用和机器学习在客户流失预测和资产分析中，也体现了这些技术的多功能性。 没有场景中的工具，像互联网支付这样的商业模式将不可能实现，因为信用卡交易在几秒钟内确认，数据在全球范围内通过一个由人工智能和机器学习连接的网络流通，以证明特定操作是由持卡人进行的。
人工智能的使用转型和机器学习在股市预测方面也表现出色，利用人工神经网络和算法来估计波动和偏差。 在美国，Equifax 在信用评分中应用这些技术，突显了讨论的广泛性。
因此，人工智能和机器学习是整个场景的基本催化剂，提供效率、安全性和见解对金融领域具有预测作用。
在巴西，中央银行仍在推动一场革命，推动BC#计划，包括Pix、Drex和开放金融。 在这一倡议中，人工智能和机器学习的使用将对国家产生变革性影响。 市场的逻辑将被颠倒，公民将不再是“客户”，而成为“用户”，这将增加企业和服务提供者之间的竞争，同时也为消费者提供更多的机会。
