Как искусственный ум трансформирует финансовую промышленность?

Как искусственный интеллект трансформирует финансовую индустрию?

Финансовая и банковская промышленность являются одним из огромнейших бенефициаров технологии искусственного ума. От чат-ботов до когнитивных вычислений, машинного обучения и умных помощников — в денежной и банковской сфере ИИ крепко отыскал для себя пространство. Благодаря возрастающей популяризации технологии больше банков и остальных денежных компаний уделяют свое внимание на искусственный ум.

Этот процесс существенно ускорился благодаря аналитике огромных данных, внедрению пасмурных сервисов и массивным системам обработки инфы. Невзирая на рост, существует и огромное количество заморочек, связанных с доверием, предвзятостью и регулированием. Это вынуждает компании пока что занимать оборонительную позицию и вести себя осторожно, внедряя ИИ в неспешном темпе, пока что только в качестве ассистента для кадров.

Воздействие ИИ на финансовую промышленность

24.12.2019  |   Искусственный Ум 2019 год: искусственный ум быть может доволен Воздействие ИИ на финансовую промышленность многообразно: от сокращения издержек на людские ресурсы до обеспечения большей эффективности и профессионализма, что влияет на прибыль. Бэк-офисные операции на базе ИИ уже стали реальностью. Интеграция искусственного ума с наружными сервисами и приложениями также ускоряет трансформацию компаний. Давайте коротко разглядим главные действия ИИ на финансовую промышленность.

Увеличение лояльности клиентов. Старенькые способы дифференциации меж финансовыми компаниями перестают работать, ИИ дает банковским и денежным учреждениям возможность соперничать, управляя лояльностью клиентов. Самообслуживание в сфере денег. Будущие клиенты денежного сектора воспринимают банки наиболее умственными, если те употребляют ИИ. Внедрение искусственного ума помогает заавтоматизировать денежные операции клиентов и увеличивает эффективность. Совместные решения общих заморочек. Коллективные решения, основанные на общих базах данных, могут существенно повысить точность, своевременность и эффективность тех функций, которые не влияют на конкурентность. Это повысит эффективность и сохранность банковских операций. Децентрализация структуры рынка. ИИ может упростить поиск и сопоставление товаров для клиентов. Это подтолкнет корпоративные структуры к игре на пределе в рамках рыночных критерий. Такие условия прирастят отдачу для больших игроков и в то же время создадут способности для инноваторских игроков. Альянсы в области данных. благодаря ИИ-экосистеме денежные учреждения могут извлечь выгоду из контраста данных и могут управлять партнерскими отношениями с разными участниками рынка с наименьшими операционными рисками. Расширение способностей регуляторов. отраслевые нормативные акты, регулирующие конфиденциальность и мобильность данных, получат развитие благодаря ИИ. Управление данными на базе ИИ повысит способность денежных и нефинансовых учреждений надзирать аномалии и опасности сохранности эффективнее. Баланс талантов. Поиск и выявление талантов будет в числе более приметных областей преимуществ от внедрения ИИ в денежных учреждениях. Переход на поиск талантов в согласовании с технологическими потребностями займет центральное пространство. Несколько этических проблем. Развитие ИИ будет содействовать коллективной оценке принципов и способов контроля для разрешения ряда неопределенностей в среде регулирования искусственного ума, к примеру таковой препядствия как отбирание работы у людей.

3 главных области, где ИИ помогает развитию денежной промышленности

Ниже описываются три главных метода каким образом искусственный ум способен посодействовать денежной и банковской промышленности.

Оценка риска

13.12.2019  |   Искусственный Ум Внедрение искусственного ума для улучшения пользовательского опыта Делая упор на прошлые данные в денежной промышленности, ИИ упрощает оценку рисков. В денежной промышленности, где бухгалтерия и учет являются неотъемлемыми элементами бизнеса, подход ИИ к оценке, основанной на данных, весьма эффективен.

К примеру: компании, предоставляющие кредитные карты и ссуды, употребляют кредитный скоринг для оценки лиц. Они могут употреблять анализ данных на базе ИИ, чтоб получить подробную информацию о привычках погашения ссуд, количестве кредитных карт, применяемых ссуд, активных займах и т. д. Система на базе ИИ, которая способна проанализировать тыщи личных денежных записей, может улучшить данные для машинного обучения (МО).

В почти всех отношениях ИИ в совокупы с МО являются наилучшей и наиболее действенной кандидатурой аналитикам-людям, сначала, с преимуществом в скорости. Оценка искусственного ума на базе машинного обучения производится наиболее буквально и не оставляет шансов на ошибки при анализе огромных размеров данных. За счет автоматизации всех областей, нуждающихся в умственном анализе, ИИ упрощает оценку рисков для денежных учреждений.

Выявление мошенничества

ИИ занимает одно из первых мест в перечне нужных технологий, когда идет речь о борьбе с мошенничеством и повышении сохранности. Используя данные истории клиента, такие как проведение транзакций либо запросы, связанные с аккаунтом, может обнаруживать аномалии и определять потенциальные опасности.

Торговля

14.10.2019  |   Искусственный Ум Боты: человек разговаривает с машинкой И, в конце концов, искусственный ум может посодействовать вкладывательным компаниям, которые очень зависят от дата-саентистов и компьютерных технологий для осознания будущих рыночных паттернов. Так как ветвь торговли и инвестиций в значимой степени зависит от предсказуемости, методы на базе ИИ могут обеспечить хорошее осознание рынка на базе огромных размеров данных.

Вывод

ИИ продолжает трансформировать финансовую промышленность. В предстоящие годы мы можем следить огромное количество нововведений, которые предложит рынку искусственный ум для стимулирования роста в этом секторе.

О создателе:

Чираг Мудса — генеральный директор компании CMARIX TechnoLabs Pvt. Ltd, которая практикуется на веб-разработках и разработке мобильных приложений.

Linkedin - https://www.linkedin.com/in/chiragmudsa/

применение ИИ деньги скоринг биг-дата Поделиться: Подписаться Подписаться Еще кое-что принципиальное Виски на блокчейне: в Америке токенизируют бурбон на 20 млн баксов Atari объявила о подготовительной продаже собственного токена Циркулирующее предложение Tether возросло до 5.3 миллиардов

Комментариев нет:

Отправить комментарий