Assistiamo a sempre più applicazioni di intelligenza artificiale nei servizi finanziari nell'era post-pandemia. Con l'aiuto dell'intelligenza artificiale, i settori bancario e finanziario hanno ora nuove opzioni per soddisfare le aspettative dei clienti per modi più intelligenti, più sicuri e più pratici per accedere, spendere, risparmiare e investire denaro.

Il settore finanziario utilizza l'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico per una varietà di scopi, tra cui l'automazione del lavoro, il rilevamento delle frodi e gli assistenti di chatbot. Secondo Rapporto AI in Banking di Insider Intelligence, la maggior parte delle banche (80%) è ben consapevole dei potenziali vantaggi offerti dall'IA.

In che modo le applicazioni di intelligenza artificiale nei servizi finanziari stanno cambiando l'esperienza bancaria?

L'adozione dell'intelligenza artificiale da parte delle istituzioni finanziarie (FI) accelererà man mano che la tecnologia avanza, l'accettabilità da parte degli utenti aumenta e il panorama normativo cambia. Fornendo ai clienti l'accesso 24 ore su XNUMX ai propri conti e servizi di consulenza finanziaria, le banche possono migliorare notevolmente l'esperienza del cliente e semplificare le operazioni laboriose utilizzando l'intelligenza artificiale.

Le istituzioni finanziarie stanno implementando algoritmi di intelligenza artificiale in tutti i servizi finanziari concentrandosi sugli importanti vantaggi aziendali e sulla pressione dei consumatori esperti di tecnologia.

Finanza personale e intelligenza artificiale

La capacità di controllare la propria salute finanziaria è ciò che sta guidando l'adozione di applicazioni di intelligenza artificiale nei servizi finanziari perché i consumatori sono affamati di libertà finanziaria. L'intelligenza artificiale è un requisito per ogni istituto finanziario che mira a essere uno dei principali attori del mercato, sia che fornisca chatbot basati sull'elaborazione del linguaggio naturale con consulenza finanziaria 24 ore su 7, XNUMX giorni su XNUMX o approfondimenti su misura per i prodotti di gestione patrimoniale.

Eno di Capital One è uno degli esempi più importanti di applicazioni di intelligenza artificiale nei servizi finanziari. Eno è stato il primo assistente in linguaggio naturale basato su SMS fornito da una banca statunitense quando è stato introdotto nel 2017. Attraverso più di 12 funzionalità proattive, come avvertire i clienti di potenziali furti o aumenti di prezzo nei servizi in abbonamento, Eno raccoglie approfondimenti e anticipa i clienti richieste.

Applicazioni AI nel credito al consumo

La capacità dell'IA di prevenire frodi e attacchi informatici è uno dei casi aziendali più significativi per la tecnologia nel settore finanziario. I clienti cercano banche e altri istituti finanziari che offrano conti sicuri, in particolare alla luce della previsione di Insider Intelligence secondo cui le perdite annuali dovute a frodi nei pagamenti online raddoppieranno fino a raggiungere i 48 miliardi di dollari entro il 2023.

JPMorgan Chase è una banca che utilizza applicazioni di intelligenza artificiale nei servizi finanziari. Chase ricava oltre il 50% del suo reddito netto dal consumer banking; di conseguenza, la banca ha implementato importanti strumenti di rilevamento delle frodi per i propri clienti.

Il ruolo di punta dell'AI nella trasformazione del settore retail

Ogni volta che viene eseguita una transazione con carta di credito, le informazioni sulla transazione vengono trasferite ai computer centrali nei data center di Chase, determinando se la transazione è fraudolenta. Ad esempio, ha implementato un algoritmo proprietario per rilevare le tendenze delle frodi. Chase si è classificata al secondo posto nel report 2020 US Banking Digital Trust di Insider Intelligence grazie alle sue ottime prestazioni in termini di sicurezza e affidabilità, che sono state notevolmente aiutate dal suo utilizzo dell'intelligenza artificiale.

Pratiche di finanza aziendale e AI

La finanza aziendale trae grande vantaggio dall'intelligenza artificiale poiché può identificare e valutare in modo più accurato i rischi di credito. L'apprendimento automatico e altre tecnologie di intelligenza artificiale possono migliorare la sottoscrizione di prestiti e ridurre il rischio finanziario per le aziende che desiderano aumentare il proprio valore. Come commercialisti, analisti, tesorieri e investitori si sforzano di raggiungere una crescita a lungo termine; L'intelligenza artificiale può anche ridurre la criminalità finanziaria attraverso un migliore rilevamento delle frodi.

Sia i programmi di middle-office che quelli di back-office della US Bank impiegano l'intelligenza artificiale. US Bank utilizza il deep learning per sbloccare e analizzare tutti i dati dei clienti pertinenti per aiutare a identificare attori senza scrupoli. Secondo uno studio di Insider Intelligence, ha utilizzato questa tecnologia per l'antiriciclaggio e ha raddoppiato l'output rispetto alle capacità convenzionali dei sistemi precedenti.

Tecnologie di automazione

L'ascesa dell'automazione sta rivoluzionando le industrie. Le persone accolgono con favore questo cambiamento perché aiuta le aziende ad aumentare la produttività e ridurre le spese operative. Ora, le attività che richiedevano molto tempo e richiedevano l'assunzione di squadre di lavoratori poco qualificati possono essere completate rapidamente e facilmente. Ad esempio, il riconoscimento dei caratteri può essere utilizzato dall'intelligenza artificiale per convalidare i dati e produrre automaticamente report basati su criteri specifici.

L'automazione aiuta le aziende a ridurre gli errori umani e consente al personale di lavorare su attività più cruciali che una macchina non può svolgere. Le statistiche mostrano che l'intelligenza artificiale può aiutare le aziende a risparmiare fino al 70% sui costi relativi all'immissione dei dati e ad altri processi ripetitivi.

Molte aziende multinazionali sono consapevoli dei vantaggi dell'intelligenza artificiale, quindi creano le proprie soluzioni basate sull'intelligenza artificiale o sfruttano soluzioni di automazione già esistenti che possono essere personalizzate per soddisfare i tuoi obiettivi unici. Ad esempio, JP Morgan Chase utilizza l'automazione dei processi robotici (RPA) per raccogliere documenti, recuperare dati e rispettare i requisiti legali.

Commercio e intelligenza artificiale

Negli ultimi dieci anni, il trend degli investimenti data-driven ha mostrato una crescita consistente. Gli investimenti basati sui dati si sono chiusi a un trilione di dollari due anni fa. Nel cosiddetto trading ad alta frequenza, noto anche come trading quantitativo o algoritmico, l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico vengono utilizzati frequentemente. A poco a poco più persone si stanno impegnando in questo tipo di trading perché ha così tanti vantaggi.

Enormi volumi di dati possono essere analizzati dagli algoritmi di trading basati sull'intelligenza artificiale molto più rapidamente che dagli esseri umani. Sono in grado di utilizzare sia dati strutturati che non strutturati. Poiché i giudizi e le transazioni possono essere effettuati rapidamente, i trader possono guadagnare di più nello stesso lasso di tempo grazie a un'elaborazione dei dati più rapida.

Inoltre, poiché i sistemi di intelligenza artificiale possono valutare una grande quantità di dati storici, le loro previsioni sono più accurate. Gli algoritmi AI possono testare diversi metodi di trading, fornendo un livello più elevato di efficacia della convalida in modo che i trader possano soppesare tutti i vantaggi e gli svantaggi prima di decidere di utilizzare un determinato sistema.

AI può esaminare gli obiettivi a lungo ea breve termine di un particolare investitore per offrire i portafogli migliori. Le organizzazioni finanziarie utilizzano spesso l'intelligenza artificiale per gestire i loro interi portafogli. Numerose aziende hanno anche elogiato i poteri di previsione dell'IA.

Ad esempio, Bloomberg ha introdotto il suo AlpacaPrevisione matrice di previsione, che assiste gli investitori unendo i dati di mercato in tempo reale di Bloomberg con un algoritmo di deep learning che riconosce i modelli nei movimenti dei prezzi.

Intercettazione di una frode

L'intelligenza artificiale ha inoltre dimostrato di avere un discreto successo nell'evitare e combattere le frodi. I criminali informatici escogitano sempre strategie nuove e più potenti, ma le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale possono raggiungere rapidamente le tattiche di hacking grazie all'apprendimento automatico.

Questi approcci hanno molto successo nel prevenire il furto di carte di credito. A causa della crescente popolarità dell'e-commerce e delle transazioni online negli ultimi anni, questo tipo di frode è aumentato di frequenza.

Il comportamento dei clienti può essere analizzato, insieme ai loro movimenti e modelli di acquisto, utilizzando sistemi di rilevamento delle frodi basati sull'intelligenza artificiale. Di conseguenza, possono individuare rapidamente qualsiasi attività imprevista che devia dal modello di spesa tipico di un particolare cliente.

La consapevolezza informatica è lo strumento principale contro gli attacchi di caccia alle balene

Le applicazioni di intelligenza artificiale nei servizi finanziari vengono utilizzate come strumento che le banche possono impiegare per combattere le frodi e le attività criminali. L'intelligenza artificiale può essere utilizzata, ad esempio, per combattere il riciclaggio di denaro. Un piano di riciclaggio di denaro può essere prontamente identificato utilizzando algoritmi di apprendimento automatico, riducendo il costo dell'indagine.

Chatbot bancari e AI personalizzati

I vantaggi dell'intelligenza artificiale diventano più chiari quando si tratta di personalizzare e offrire vantaggi extra agli utenti. Ad esempio, le banche utilizzano chatbot guidati dall'intelligenza artificiale per fornire assistenza tempestiva riducendo allo stesso tempo il carico sui loro call center. Numerosi assistenti virtuali a comando vocale sono disponibili anche per l'utilizzo da parte degli istituti finanziari.

Poiché queste soluzioni sono auto-apprendenti, più le usi, più diventano efficaci. Sia i chatbot che gli assistenti virtuali possono essere collegati ad altri software.

NHS mira a ridurre i tempi di attesa dei pazienti con un chatbot AI

Ad esempio, possono controllare i saldi, pianificare i pagamenti e tenere traccia delle attività dell'account.

Analisi delle notizie con AI

Poiché gli hedge fund non vogliono rivelare dettagli su come funzionano, potrebbe essere difficile individuare esattamente come potrebbero utilizzare l'analisi del sentiment. Tuttavia, l'intelligenza artificiale ha già dimostrato il suo valore nel marketing digitale e il settore finanziario può trarre vantaggio dalla sua capacità di utilizzare i dati dei social media.

È ragionevole prevedere che l'apprendimento automatico verrà applicato a vari lavori di automazione e personalizzazione, nonché alle tendenze delle notizie, ai social media e ad altre fonti di dati non correlate alle negoziazioni e ai prezzi delle azioni.

Il mercato azionario risponde a molte variabili oltre ai simboli ticker. L'intelligenza artificiale nei servizi finanziari può essere utilizzata per emulare e migliorare l'intuizione umana per trovare nuovi modelli e rilevare segnali. Tuttavia, per completare questi lavori, l'IA non deve solo analizzare i dati, ma anche comprendere meglio il loro contesto, che attualmente è un compito difficile.

Ad esempio, i chatbot alimentati dall'intelligenza artificiale possono rispondere rapidamente alle domande, ma l'intelligenza artificiale è ancora lontana dal creare articoli approfonditi o testi pubblicitari poiché non è in grado di comprendere il contesto dei dati che utilizza.

Il ruolo dell'IA nelle decisioni di credito

Inoltre, le banche possono risparmiare denaro utilizzando l'intelligenza artificiale per valutare i potenziali mutuatari in modo molto più rapido e accurato. Le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale possono esaminare istantaneamente un vasto numero di variabili che possono influenzare la scelta di una banca. Le banche possono determinare se un potenziale mutuatario è un richiedente ad alto rischio o semplicemente non ha una storia creditizia sufficiente, grazie all'utilizzo da parte dell'intelligenza artificiale di tecniche di valutazione del credito più sofisticate rispetto ai vecchi sistemi.

Il software con funzionalità di intelligenza artificiale offre un livello più elevato di obiettività. L'idea che le macchine non siano di parte è fondamentale, soprattutto quando si creano applicazioni finanziarie. Le banche possono offrire una gamma di opzioni personalizzate e includere dati alternativi, come i dati degli smartphone, nel processo decisionale grazie alle applicazioni di emissione di prestiti e alle banche digitali.

L'intelligenza artificiale è vantaggiosa per molte altre aziende oltre alle banche. Ad esempio, i fornitori di prestiti auto affermano che l'utilizzo dell'intelligenza artificiale ha consentito loro di ridurre le perdite fino al 23% all'anno.

Secondo uno studio, l'80% delle persone preferisce le carte di debito o di credito ai contanti quando fa acquisti. Il credito è importante per i consumatori per più motivi oltre a semplificare i pagamenti.

Un forte credito rende più semplice trovare lavoro, affittare residenze e accedere a interessanti opzioni di finanziamento. Il processo di approvazione per prestiti e carte di credito è fondamentale perché tanti elementi essenziali della vita dipendono dalla storia creditizia.

Gestione del rischio e strumenti di intelligenza artificiale

Un'altra area di applicazione del machine learning nella finanza è la gestione del rischio. L'intelligenza artificiale può svolgere compiti di gestione del rischio in modo notevolmente più efficace rispetto agli esseri umani poiché ha un'enorme capacità di elaborazione e può gestire grandi quantità di dati sia organizzati che non strutturati. Inoltre, gli algoritmi di apprendimento automatico sono in grado di esaminare i pericoli passati e cercare eventuali indicatori di avviso di problemi imminenti.

La capacità di monitorare diverse attività finanziarie in tempo reale, indipendentemente dal contesto di mercato, è uno dei principali vantaggi dell'IA per il settore bancario. Un'organizzazione può scegliere qualsiasi variabile significativa e utilizzarla nella propria pianificazione aziendale per produrre previsioni dettagliate e previsioni precise.

cresta finanziaria è una società di leasing che offre applicazioni di intelligenza artificiale nei servizi finanziari. Questa azienda utilizza Amazon Web Services AI per l'analisi dei rischi e ha osservato notevoli vantaggi. Ad esempio, è stato in grado di eliminare i ritardi di implementazione associati ai metodi convenzionali di data science.

Vantaggi dell'intelligenza artificiale nella finanza

L'implementazione di applicazioni di intelligenza artificiale nei servizi finanziari presenta enormi vantaggi per l'automazione delle attività, il rilevamento delle frodi e la fornitura di suggerimenti personalizzati. I seguenti modi in cui l'IA utilizza i casi di front office e middle office può rivoluzionare il settore finanziario:

• Consentire interazioni con i clienti senza soluzione di continuità e XNUMX ore su XNUMX
• Ridurre al minimo la necessità di attività ripetitive
• Riduzione dell'errore umano e dei falsi positivi

Entro il 2025, le banche nordamericane potrebbero risparmiare 70 miliardi di dollari automatizzando le attività del middle office con l'intelligenza artificiale. Inoltre, entro il 2023, i potenziali risparmi delle banche derivanti dalle applicazioni di intelligenza artificiale dovrebbero raggiungere i 447 miliardi di dollari, con i front e middle office che rappresentano 416 miliardi di dollari di tale somma.

IA e fintech

Le istituzioni finanziarie (FI) stanno rapidamente abbracciando i servizi digitali a causa della crescente domanda dei consumatori di offerte digitali e della minaccia di startup esperte di tecnologia; entro il 2021, i budget IT delle banche globali saliranno a 297 miliardi di dollari.

L'industria fintech ucraina continua a crescere nonostante la guerra

Le FI sono sottoposte a pressioni per espandere i propri costi IT e AI per soddisfare i requisiti digitali più elevati, poiché i millennial e i Gen Zers presto supereranno i baby boomer come il più grande gruppo di consumatori indirizzabile per le banche negli Stati Uniti. Poiché il 78% dei millennial non visita mai una filiale se può evitarlo, questi clienti più giovani preferiscono i metodi di internet banking.

A causa delle crescenti opportunità tra i consumatori nativi digitali, i canali bancari tradizionali si stavano già spostando verso l'online e il mobile banking prima della pandemia. Tuttavia, poiché gli ordini casalinghi sono stati implementati a livello nazionale e i clienti hanno cercato più opzioni self-service, il coronavirus ha accelerato notevolmente la trasformazione. È fondamentale che le istituzioni finanziarie (IF) incorporino l'IA se vogliono avere successo e rimanere competitive nel mercato in rapida evoluzione.

Esempi di utilizzo dell'IA nelle decisioni di credito

Sfruttando una varietà di indicatori che analizzano più correttamente i richiedenti storicamente sottorappresentati nel processo decisionale del credito, le tecnologie di intelligenza artificiale aiutano le banche e gli istituti di credito a formulare giudizi di sottoscrizione più intelligenti.

Queste aziende assistono il settore bancario impiegando le loro applicazioni di intelligenza artificiale nei servizi finanziari.

È nuovo

È nuovo ha sviluppato la piattaforma Colossus, che utilizza l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per offrire a clienti, aziende e banche non di prim'ordine analisi e tecnologia superiori al fine di promuovere prestiti responsabili.

Colossus assiste i clienti nella ricerca di soluzioni pratiche a problemi come spese di consumo impreviste e prestiti bancari per le piccole imprese senza mettere il prestatore o il beneficiario in una posizione scomoda.

DataRobot

Data scientist, analisti aziendali, ingegneri del software, dirigenti e professionisti IT possono tutti trarre vantaggio dagli strumenti di machine learning che DataRobot offre.

Al fine di migliorare il processo decisionale in aree quali transazioni fraudolente con carta di credito, gestione patrimoniale digitale, marketing diretto, blockchain, prestiti e altri argomenti, DataRobot assiste le istituzioni finanziarie e le imprese nello sviluppo rapido di modelli predittivi affidabili.

Identificando quali consumatori hanno maggiori probabilità di insolvenza, il software di DataRobot aiuta le società di prestito alternative a formulare giudizi di sottoscrizione più accurati.

Zest AI

Zest AI è una piattaforma basata sull'intelligenza artificiale che aiuta le aziende a valutare i clienti con poca o nessuna storia creditizia o informazioni.

La tecnologia utilizza decine di migliaia di set di dati e offre trasparenza per assistere gli istituti di credito nella valutazione di gruppi di persone che storicamente sono state considerate "a rischio".

Secondo la società, i prestatori di auto utilizzano la sottoscrizione di machine learning perdite ridotte di oltre il 25%, rischio proiettato in modo più accurato e ridurre le perdite del 23% annuo.

sicuro

Al fine di aiutare i clienti ad aderire ai severi requisiti KYC, sicuro ha sviluppato la piattaforma ID+, un sistema di verifica dell'identità che impiega applicazioni di machine learning e intelligenza artificiale nei servizi finanziari per esaminare i dati online, offline e social di un richiedente.

Il sistema esegue la scienza dei dati predittiva su dati come indirizzi e-mail, numeri di telefono, indirizzi IP e proxy per determinare se le informazioni di un richiedente vengono utilizzate legalmente.

Secondo il sito Web di Socure, le organizzazioni, tra cui Capital One, Chime e Wells Fargo, utilizzano questi strumenti.

Ocrolo

Ocrolo è un'altra azienda che utilizza applicazioni di intelligenza artificiale nei servizi finanziari per fornire software di elaborazione dei documenti che combina intelligenza artificiale e convalida umana. Aziende, organizzazioni e persone possono analizzare i documenti in modo più rapido e accurato utilizzando il software. Per stabilire l'idoneità al prestito, il software di Ocrolus esamina una varietà di documenti, inclusi estratti conto bancari, buste paga, dichiarazioni dei redditi, richieste di mutuo, fatture e altro ancora.

L'azienda si concentra su prestiti ipotecari, prestiti alle imprese, prestiti al consumo, punteggio di credito e KYC. Ocrolus vuole rendere meno invadente, più facile e più equo controllare lo stato del prestito di una persona.

Esempi di utilizzo dell'IA nella gestione del rischio

Nel mondo della finanza il tempo è denaro, ma se il rischio non è adeguatamente gestito può essere disastroso. Per molte aziende, la velocità e la protezione dipendono da previsioni accurate.

Le applicazioni di machine learning e intelligenza artificiale nei servizi finanziari vengono utilizzate dalle aziende finanziarie per sviluppare modelli più precisi e rapidi. Queste previsioni aiutano i professionisti finanziari a utilizzare i dati disponibili per vedere le tendenze, riconoscere i rischi, salvare il personale e garantire una migliore conoscenza per la pianificazione successiva.

Le organizzazioni elencate di seguito sono solo alcuni esempi di come le applicazioni di intelligenza artificiale nei servizi finanziari assistono banche e istituti finanziari con miglioramenti nella gestione del rischio e nella previsione.

Simudyne

Gli istituti finanziari possono effettuare valutazioni di stress test utilizzando di Simudine piattaforma e condurre ampi test di contagio del mercato. L'azienda fornisce soluzioni di simulazione per la governance, l'ambiente, il sociale e la gestione del rischio, grazie agli strumenti forniti dalle applicazioni di intelligenza artificiale nei servizi finanziari.

Una libreria di codice per funzioni ampiamente utilizzate e specializzate è fornita dal software di simulazione sicuro di Simudyne utilizzando la modellazione basata su agenti. Secondo il sito Web dell'azienda, alcuni dei suoi partner includono Mastercard e Microsoft.

Tecnologie Kensho

Le principali organizzazioni finanziarie come JP Morgan, Bank of America e Morgan Stanley utilizzano l'intelligenza artificiale e l'analisi dei dati di kensho, una società S&P Global.

Il software analitico di Kensho combina il cloud computing e l'elaborazione del linguaggio naturale per fornire risposte a complicate questioni finanziarie che sono semplici da comprendere e possono estrarre rapidamente informazioni da tabelle e documenti.

Nei giorni successivi alla Brexit, i trader che accedono al database basato sull'intelligenza artificiale di Kensho hanno utilizzato i dati per prevedere rapidamente un calo significativo della sterlina britannica, secondo Forbes.

Sinfonia AI

Per le imprese e le organizzazioni per superare sfide complicate, Ayasdi sviluppa applicazioni di intelligenza artificiale basate su cloud e on-premise nei servizi finanziari.

Ayasdi è utilizzato dalle aziende del settore fintech per comprendere e gestire i rischi, prevedere i desideri dei clienti e persino supportare le procedure antiriciclaggio.

Con le sue soluzioni per il rilevamento antiriciclaggio, Ayasdi aiuta le banche nella lotta al riciclaggio di denaro. L'enorme numero di sonde ha messo a dura prova le istituzioni finanziarie.

Arrotondare

Dalla metà degli anni '1990, il settore finanziario ha registrato uno sviluppo significativo. Le tecnologie digitali hanno avuto un impatto significativo su questo settore e, grazie alle banche digitali e al mobile banking, ora è più digitalizzato che mai. I principali vantaggi competitivi in ​​qualsiasi settore oggi, indipendentemente dal settore, sono la velocità e la convenienza.

Poiché costituiscono la maggior parte della forza lavoro, i Millennials e la Generazione Z sono abituati a ottenere tutte le informazioni necessarie ea fare acquisti toccando i display dei propri dispositivi mobili.

La transizione del settore bancario verso la digitalizzazione ha rafforzato la concorrenza e ha dato origine alle cosiddette neobanche che conducono affari solo online, come Chime o Varo. Anche alcune aziende digitali, come Google, stanno iniziando a esaminare il mercato bancario dei consumatori.

Per 2030, gli esperti lo stimano L'intelligenza artificiale farà risparmiare alle istituzioni finanziarie circa 1 trilione di dollari. La ricerca mostra che oltre il 32% delle banche ha già implementato il riconoscimento vocale, l'analisi predittiva e motori di raccomandazione migliorati utilizzando l'intelligenza artificiale. Ogni giorno vengono scoperte nuove applicazioni di intelligenza artificiale nei servizi finanziari e le aziende vengono addestrate a impiegare l'IA per le loro esigenze specifiche.

L'applicazione dell'intelligenza artificiale per migliorare l'esperienza del cliente è una delle tendenze più potenti dell'innovazione. Anche l'analisi algoritmica, l'automazione delle attività e dei processi stanno guadagnando popolarità nella finanza poiché le aziende vedono i vantaggi che queste tecnologie possono offrire.

Inoltre, i robot consentono alle aziende di assumere meno membri del personale. L'automazione robotica dei processi è cinque volte meno costosa del personale onshore e tre volte meno costosa di quella offshore, secondo Gartner.

Sebbene il processo di automazione robotica utilizzi sistemi basati su regole, che non sono tecnicamente intelligenti, questa tecnologia è spesso combinata con diverse soluzioni di intelligenza artificiale. La tecnologia di intelligenza artificiale più diffusa è probabilmente l'apprendimento automatico, che ha un impatto significativo sul modo in cui le banche e il settore finanziario nel suo complesso stanno cambiando.

Il settore bancario è solo uno dei tanti campi in cui il machine learning ha già dimostrato di avere un enorme potenziale. I principali vantaggi del machine learning per il settore finanziario sono legati alla raccolta, elaborazione e organizzazione di enormi quantità di dati.

Le soluzioni basate sull'apprendimento automatico richiedono un coinvolgimento umano minimo o nullo. Hanno la capacità di acquisire conoscenze dai dati passati identificando modelli in essi e applicando queste intuizioni per lavorare con i dati in futuro. Inoltre, alcune soluzioni creano previsioni utilizzando questi modelli.

L'automazione e l'apprendimento automatico sono gli argomenti più discussi quando si parla di intelligenza artificiale. Questi sottoinsiemi di intelligenza artificiale sono, infatti, molto utili e possono fornire risultati notevoli molto rapidamente, consentendo alle aziende di valutare immediatamente i vantaggi della nuova tecnologia e il suo ritorno sull'investimento. Tuttavia, le applicazioni meno ovvie dell'intelligenza artificiale sono comunque molto intriganti.

Il riconoscimento vocale, ad esempio, consente agli utenti di svolgere attività finanziarie semplicemente parlando con i propri smartphone. Se un'azienda utilizza i chatbot, anche questa tecnologia è incredibilmente vantaggiosa.

Conclusione

Il settore finanziario ha sempre riconosciuto i potenziali vantaggi dell'utilizzo di soluzioni basate sull'intelligenza artificiale. Tuttavia, gli effetti pervasivi dell'era post-COVID-19 hanno reso l'IA più un requisito che un'opzione. La maggior parte delle persone preferisce sempre più l'utilizzo di strumenti digitali, rendendo più importante che mai il cambio di paradigma dai canali bancari convenzionali ai servizi virtuali basati sull'intelligenza artificiale. È ovvio che le applicazioni di intelligenza artificiale nei servizi finanziari definiranno il futuro del settore bancario.

• Coinsmart. Il miglior scambio di bitcoin e criptovalute d'Europa.Clicca qui
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Conoscenza amplificata. Accedi qui.
• Fonte: https://dataconomy.com/2022/11/artificial-intelligence-applications-in-financial-services/