社會和金融部門正在經歷一場由人工智慧 (AI) 和機器學習等技術進步驅動的革命機器學習) 關鍵要素。以前被視為未來主義和科幻作品的應用程式和工具越來越貼近我們的日常生活,重新定義客戶體驗、資產管理、詐欺預防和該領域的其他關鍵方面。
金融領域對自動化和預測分析的需求不斷增長,這是最潛在的轉變之一。以前需要幾天時間、需要無數人的流程,目前可以在幾秒鐘內完成。一個非常簡單的例子是開設個人的銀行帳戶。今天的年輕人難以想像有必要在銀行排隊幾個小時,等待經理填寫幾份文件,拍一張3/4的照片,然後仍然需要15天後返回機構知道流程是否獲得批准。
同樣,當我們考慮將人工智慧與人工智慧整合時,改善客戶體驗是我們日常感受最深的用例之一 機器學習,是否不是 前端[0070] 透過流程自動化,取代手動任務,改善客戶服務並實施高效的聊天機器人,無論是在 後端,透過簡化貸款發放和批准等分析。
另一個亮點是深度學習在信用風險評估和管理中的應用,如花旗和 Feedzai 之間的合作夥伴關係所示。大數據的使用和 機器學習 在客戶流失預測和資產分析中,也凸顯了這些技術的多功能性。如果沒有現場工具,網路支付等商業模式將是不可能的,因為卡片交易會在幾秒鐘內得到確認,資料在與人工智慧和機器學習互連的網路上進行全球導航,以證明持卡人正在執行某種操作。
轉變人工智慧的使用 機器學習 它在股市預測方面也表現出色,使用人工神經網路和演算法來估計振盪和差異。這些技術在信用評分中的實施,以美國的 Equifax 為例,凸顯了議程的範圍。
因此,人工智慧和機器學習是整個場景中的關鍵催化劑,提供效率、安全性和 見解 金融部門的預測因子。
在巴西,央行仍在透過 BC# 議程準備一場革命,其中涉及 Pix、Drex 和 Open Finance。在這項措施中,人工智慧和機器學習的使用將為國家帶來變革。隨著公民不再是"客戶",而是成為"用戶",市場邏輯將發生逆轉,公司和服務提供者之間的競爭加劇,同時為消費者提供多樣化的機會。
