នៅក្នុងឆ្នាំដែលបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត (AI) មានការបង្ហាញខ្លួនជាសាធារណៈដ៏អស្ចារ្យបំផុត វាអាចមើលទៅដូចជាការរៀនម៉ាស៊ីន (ML) ត្រូវបានកាត់បន្ថយទៅជាភាពល្បីល្បាញ។

ទោះ​ជា​យ៉ាង​ណា វា​ជា​រឿង​ឆ្ងាយ​បំផុត​ដែល​អាច​ធ្វើ​ទៅ​បាន​ពី​ការ​ពិត។ ទោះបីជាវាប្រហែលជាមិនពេញនិយមដូចពីមុនក៏ដោយ ការសិក្សាដោយម៉ាស៊ីននៅតែមានតម្រូវការខ្លាំងនាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ។ នេះ​គឺ​ដើម្បី​ឱ្យ​ការ​រៀន​ជ្រៅ​ជ្រះ​អាច​នឹង​ត្រូវ​បាន​ប្រើ​ដើម្បី​បណ្តុះ​បណ្តាល AI ជំនាន់។ FinTech មិនមានករណីលើកលែងនោះទេ។

ជាមួយនឹងទំហំទីផ្សារសកលដែលបានព្យាករណ៍ប្រហែល 158 ពាន់លានដុល្លារក្នុងឆ្នាំ 2020 និងកើនឡើងក្នុងអត្រាកំណើនប្រចាំឆ្នាំ 18% (CAGR) ដើម្បីឈានដល់កម្រិតដ៏គួរឱ្យភ្ញាក់ផ្អើលមួយ។ $ 528 ពាន់លានដុល្លារដោយ 2030ការរៀនម៉ាស៊ីនគឺជាឧបករណ៍ដ៏មានតម្លៃបំផុតមួយដែលមានសម្រាប់ស្ថាប័នហិរញ្ញវត្ថុសម្រាប់ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពដំណើរការ។ ហើយនៅទីបញ្ចប់ នៅពេលដែលការសិក្សាអំពីស្ថានភាព AI ថ្មីបំផុតរបស់យើងចូលទៅក្នុងជម្រៅដ៏អស្ចារ្យ សន្សំការចំណាយ។

ប្រើករណីនៃការរៀនម៉ាស៊ីននៅក្នុង FinTech

ការរៀនម៉ាស៊ីនកំពុងដោះស្រាយបញ្ហាស្នូលមួយចំនួនរបស់ឧស្សាហកម្មនេះ។ ជាឧទាហរណ៍ ការក្លែងបន្លំប៉ះពាល់ដល់ច្រើនជាងការធានារ៉ាប់រង ឬរូបិយប័ណ្ណគ្រីបតូ។ លើសពីនេះ ការអនុលោមតាមបទប្បញ្ញត្តិដ៏រឹងមាំ ឆ្លងកាត់ព្រំដែនដែន។ ដោយមិនគិតពីឧស្សាហកម្ម ឬប្រភេទអាជីវកម្មរបស់អ្នក ការរៀនម៉ាស៊ីននៅក្នុងហិរញ្ញវត្ថុផ្តល់នូវវិធីជាច្រើនដើម្បីបំប្លែងកង្វល់ទៅជាផលចំណេញ។

1. ការជួញដូរក្បួនដោះស្រាយ

អាជីវកម្មជាច្រើនប្រើវិធីសាស្ត្រជោគជ័យបំផុតនៃការជួញដូរក្បួនដោះស្រាយដើម្បីធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មជម្រើសហិរញ្ញវត្ថុរបស់ពួកគេ និងបង្កើនបរិមាណប្រតិបត្តិការ។ វារួមបញ្ចូលទាំងការអនុវត្តការបញ្ជាទិញពាណិជ្ជកម្មតាមការណែនាំអំពីការជួញដូរដែលបានសរសេរជាមុនដែលអាចធ្វើទៅបានដោយក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីន។ ដោយសារវាពិបាកក្នុងការចម្លងភាពញឹកញាប់នៃការជួញដូរដែលធ្វើឡើងដោយបច្ចេកវិទ្យា ML ដោយដៃ គ្រប់ក្រុមហ៊ុនហិរញ្ញវត្ថុសំខាន់ៗទាំងអស់វិនិយោគលើការជួញដូរក្បួនដោះស្រាយ។

2. ស្វែងរក និងទប់ស្កាត់ការក្លែងបន្លំ

ដំណោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីននៅក្នុង FinTech រៀនជានិច្ច និងសម្របខ្លួនទៅនឹងគំរូគ្រោងការក្បត់ថ្មី ធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវសុវត្ថិភាពសម្រាប់ប្រតិបត្តិការរបស់ក្រុមហ៊ុន និងអតិថិជនរបស់អ្នក។ នេះគឺផ្ទុយពីលក្ខណៈឋិតិវន្តនៃការរកឃើញការក្លែងបន្លំផ្អែកលើច្បាប់បុរាណ។

ក្បួនដោះស្រាយសម្រាប់ការរៀនម៉ាស៊ីនអាចកំណត់អត្តសញ្ញាណសកម្មភាពគួរឱ្យសង្ស័យ និងលំនាំក្លែងបន្លំដ៏ស្មុគស្មាញជាមួយនឹងភាពត្រឹមត្រូវដ៏អស្ចារ្យដោយពិនិត្យមើលសំណុំទិន្នន័យដ៏ធំ។

IBM បង្ហាញពីរបៀបដែល machine learning (ML) អាចកំណត់អត្តសញ្ញាណការក្លែងបន្លំរហូតដល់ 100% នៃប្រតិបត្តិការក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង ដែលអនុញ្ញាតឱ្យស្ថាប័នហិរញ្ញវត្ថុកាត់បន្ថយការខាតបង់ និងចាត់វិធានការភ្លាមៗក្នុងករណីមានគ្រោះថ្នាក់។

ប្រព័ន្ធ FinTech ដែលប្រើ machine learning (ML) អាចរកឃើញទម្រង់នៃការក្លែងបន្លំជាច្រើន រួមទាំងការលួចអត្តសញ្ញាណ ការក្លែងបន្លំកាតឥណទាន ការក្លែងបន្លំការទូទាត់ និងការកាន់កាប់គណនី។ នេះអនុញ្ញាតឱ្យមានសន្តិសុខពេញលេញប្រឆាំងនឹងការគំរាមកំហែងយ៉ាងទូលំទូលាយ។

3. ការអនុលោមតាមបទប្បញ្ញត្តិ

ដំណោះស្រាយបច្ចេកវិជ្ជានិយតកម្ម (RegTech) គឺជាករណីប្រើប្រាស់ដ៏ពេញនិយមបំផុតនៃការរៀនម៉ាស៊ីននៅក្នុងធនាគារ។

ក្បួនដោះស្រាយ ML អាចកំណត់អត្តសញ្ញាណការជាប់ទាក់ទងគ្នារវាងការណែនាំ ចាប់តាំងពីពួកគេអាចអាន និងរៀនពីឯកសារបទប្បញ្ញត្តិដ៏ធំ។ ដូច្នេះ ដំណោះស្រាយពពក ជាមួយនឹងក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីនរួមបញ្ចូលគ្នាសម្រាប់វិស័យហិរញ្ញវត្ថុអាចតាមដាន និងត្រួតពិនិត្យការផ្លាស់ប្តូរបទប្បញ្ញត្តិដោយស្វ័យប្រវត្តិ។

ស្ថាប័នធនាគារក៏អាចតាមដានទិន្នន័យប្រតិបត្តិការដើម្បីរកមើលភាពមិនប្រក្រតី។ ML អាចធានាថាប្រតិបត្តិការរបស់អ្នកប្រើប្រាស់បំពេញតាមតម្រូវការបទប្បញ្ញត្តិតាមរបៀបនេះ។

4. ទីផ្សារភាគហ៊ុន

បរិមាណដ៏ធំនៃសកម្មភាពពាណិជ្ជកម្មបង្កើតសំណុំទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្រដ៏ធំដែលបង្ហាញពីសក្តានុពលសិក្សាគ្មានទីបញ្ចប់។ ប៉ុន្តែទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្រគ្រាន់តែជាមូលដ្ឋានគ្រឹះដែលការព្យាករណ៍ត្រូវបានបង្កើតឡើង។

ក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីនមើលប្រភពទិន្នន័យតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង ដូចជាព័ត៌មាន និងលទ្ធផលប្រតិបត្តិការ ដើម្បីកំណត់អត្តសញ្ញាណគំរូដែលពន្យល់ពីដំណើរការនៃទីផ្សារភាគហ៊ុន។ ជំហានបន្ទាប់សម្រាប់ពាណិជ្ជករគឺត្រូវជ្រើសរើសគំរូអាកប្បកិរិយា និងកំណត់ថាតើក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីនណាដែលត្រូវបញ្ចូលទៅក្នុងយុទ្ធសាស្រ្តជួញដូររបស់ពួកគេ។

5. ការវិភាគនិងការសម្រេចចិត្ត

FinTech ប្រើប្រាស់ machine learning ដើម្បីដោះស្រាយ និងយល់ពីទិន្នន័យដ៏ច្រើនប្រកបដោយទំនុកចិត្ត។ តាមរយៈការរួមបញ្ចូលនៃសេវាកម្មវិភាគទិន្នន័យ វាផ្តល់នូវការស៊ើបអង្កេតយ៉ាងម៉ត់ចត់ ដែលជួយពន្លឿនការសម្រេចចិត្តក្នុងពេលជាក់ស្តែង ខណៈពេលដែលសន្សំពេលវេលា និងថវិកា។ លើសពីនេះ បច្ចេកវិទ្យានេះធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវល្បឿន និងភាពត្រឹមត្រូវនៃការព្យាករណ៍គំរូទីផ្សារនាពេលអនាគត។

ក្រុមហ៊ុន FinTech ក៏អាចប្រើប្រាស់បានដែរ។ វិភាគព្យាករណ៍ បច្ចេកវិទ្យាដើម្បីអភិវឌ្ឍដំណោះស្រាយគិតឆ្ពោះទៅមុខប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិត ដែលសម្របខ្លួនទៅនឹងការផ្លាស់ប្តូរតម្រូវការអ្នកប្រើប្រាស់ និងនិន្នាការទីផ្សារ។ ដោយមានជំនួយពីការវិភាគទិន្នន័យ និងសេវាកម្មរៀនម៉ាស៊ីនដែលធ្វើការរួមគ្នា ក្រុមហ៊ុន FinTech អាចគិតទុកជាមុន និងដោះស្រាយតម្រូវការហិរញ្ញវត្ថុថ្មីដោយជោគជ័យ ដោយសារយុទ្ធសាស្ត្រសកម្មនេះ។

តើក្រុមហ៊ុនទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍អ្វីខ្លះពីការរៀនម៉ាស៊ីននៅក្នុង FinTech?

ចំណុចខាងលើបង្ហាញពីករណីប្រើប្រាស់នៃការរៀនម៉ាស៊ីន ប៉ុន្តែចុះយ៉ាងណាចំពោះចំណុចជាក់លាក់? តើគុណសម្បត្តិចម្បងរបស់ ML នៅក្នុង FinTech អាចសង្ខេបបានល្អបំផុតដោយរបៀបណា ប្រសិនបើកំណត់ចំពោះចំណុចគោលដៅមួយចំនួនតូច?

1. ស្វ័យប្រវត្តិកម្មដំណើរការដដែលៗ

ស្វ័យប្រវត្តិកម្មទំនងជាអត្ថប្រយោជន៍នៃការរៀនម៉ាស៊ីនជាក់ស្តែងបំផុតសម្រាប់ FinTech ដែលមានគុណសម្បត្តិជាច្រើន។ ដើម្បីធ្វើឱ្យព័ត៌មានអតិថិជនមានសុពលភាពក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែងដោយមិនតម្រូវឱ្យមានការបញ្ចូលដោយដៃ ជាឧទាហរណ៍ ក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីនអាចពន្លឿនដំណើរការចាប់ផ្តើមដំណើរការរបស់អតិថិជន។

លើស​ពី​នេះ​ទៅ​ទៀត ការ​ធ្វើ​ឱ្យ​ឆ្ងាយ​ពី​ភាព​ចាំបាច់​សម្រាប់​ការ​បញ្ចូល​ទិន្នន័យ​មនុស្ស ការ​ផ្សះផ្សា​ប្រតិបត្តិការ​ហិរញ្ញវត្ថុ​ដោយ​ស្វ័យ​ប្រវត្តិ​ជួយ​សន្សំ​សំចៃ​ពេលវេលា និង​ប្រាក់។ ក្រុមដែលនៅសល់របស់អ្នកនឹងទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍ពីស្វ័យប្រវត្តិកម្មតាមវិធីដ៏ឈ្លាសវៃបន្ថែមទៀត។ ស្វ័យប្រវត្តិកម្មដែលជំរុញដោយ ML លុបបំបាត់ការងារធុញទ្រាន់ ដែលរារាំងអ្នកជំនាញរបស់អ្នកមិនឱ្យធ្វើការលើគម្រោងសំខាន់ៗបន្ថែមទៀត។

2. ការបែងចែកធនធាន

តាមរយៈការទទួលស្គាល់គំរូ ការរៀនម៉ាស៊ីនបង្កើតការបែងចែកថវិកា កម្លាំងពលកម្ម និងបច្ចេកវិទ្យាល្អបំផុត។ ដូចដែលបាននិយាយពីមុន robo-advisors ប្រើប្រាស់ machine learning (ML) នៅក្នុងការគ្រប់គ្រងការវិនិយោគ FinTech ដើម្បីវាយតម្លៃទម្រង់ហានិភ័យរបស់អតិថិជននីមួយៗ និងបែងចែកទ្រព្យសម្បត្តិដែលធានាថាផលប័ត្ររបស់អតិថិជននីមួយៗមានភាពស៊ីសង្វាក់គ្នាជាមួយនឹងគោលដៅហិរញ្ញវត្ថុ និងការអត់ធ្មត់លើហានិភ័យរបស់ពួកគេ។

លើសពីនេះ chatbots ដំណើរការដោយ machine learning ផ្តល់នូវការថែទាំអតិថិជនពេញមួយម៉ោង ដោយបែងចែកធនធានប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព ដើម្បីដោះស្រាយការសាកសួរអតិថិជនយ៉ាងច្រើន។ តាមរបៀបនេះ ក្រុមហ៊ុន FinTech អាចបង្កើនវិសាលភាពនៃការផ្តល់ជូនរបស់ពួកគេដោយមិនចាំបាច់បង្កើនថ្លៃប្រតិបត្តិការ។

3. កាត់បន្ថយការចំណាយតាមរយៈការវិភាគព្យាករណ៍

ក្រុមហ៊ុន FinTech អាចស្វែងរកឱកាសសម្រាប់ការកាត់បន្ថយការចំណាយ ដោយមានជំនួយពីការវិភាគទស្សន៍ទាយដែលជំរុញដោយម៉ាស៊ីនរៀន។ ជាឧទាហរណ៍ ក្នុងការផ្តល់ប្រាក់កម្ចីដោយម៉ាស៊ីនរៀន (ML) អាចទស្សន៍ទាយពីលំនាំដើមនៃប្រាក់កម្ចី ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកខ្ចីចំណាយធនធានកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព ដើម្បីកាត់បន្ថយការខាតបង់នាពេលអនាគត។

ទីតាំងហិរញ្ញវត្ថុមួយផ្សេងទៀតប្រើប្រាស់ការស្រាវជ្រាវគំរូអតិថិជនដើម្បីបង្កើតស្ថានភាពស្រដៀងគ្នា។ អាជីវកម្មអាចរក្សាអតិថិជនយ៉ាងសកម្ម និងកាត់បន្ថយថ្លៃដើមនៃការជ្រើសរើសបុគ្គលិកថ្មីដោយប្រើម៉ាស៊ីនរៀនដើម្បីទស្សន៍ទាយចំណូលរបស់អតិថិជន។

4 ។ ដំណើរការទិន្នន័យ។

ការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី FinTech ក្រុមហ៊ុនអាចប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាដូចជាការទទួលស្គាល់តួអក្សរអុបទិក (OCR) និងប្រព័ន្ធដំណើរការឯកសារស្វ័យប្រវត្តិផ្សេងទៀត ដើម្បីទាញយកការយល់ដឹងដែលជំរុញដោយទិន្នន័យសំខាន់ៗ ដោយសារការរៀនម៉ាស៊ីនគ្រប់គ្រងដំណើរការទិន្នន័យ និងការវិភាគទ្រង់ទ្រាយធំ។

នេះកាត់បន្ថយយ៉ាងខ្លាំងនូវការពឹងផ្អែករបស់ក្រុមហ៊ុនលើក្រុមវិភាគទិន្នន័យដែលមានទំហំធំ និងការចំណាយដែលពាក់ព័ន្ធដោយដំណើរការស្វ័យប្រវត្តិដូចជាការដំណើរការកម្មវិធីប្រាក់កម្ចី ការត្រួតពិនិត្យអតិថិជនរបស់អ្នក (KYC) និងការអនុលោមតាមបទប្បញ្ញត្តិ។

ករណីសិក្សានៃការអនុវត្តការរៀនម៉ាស៊ីននៅក្នុង FinTech

ការរៀនម៉ាស៊ីនបានផ្តល់តម្លៃដល់ឧស្សាហកម្មអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី FinTech ។ នេះគឺជាករណីសិក្សាដ៏អស្ចារ្យមួយចំនួនជុំវិញពិភពលោក។

1. Credgenics

នៅឆ្នាំ 2022 Credgenics ដែលជាក្រុមហ៊ុនចាប់ផ្តើម SaaS របស់ឥណ្ឌាដែលមានឯកទេសខាងស្វ័យប្រវត្តិកម្មស្របច្បាប់ និងការប្រមូលបំណុល បានទទួល សៀវភៅកម្ចីសរុបចំនួន 47 ពាន់លានដុល្លារដោយបានដំណើរការប្រាក់កម្ចីលក់រាយជាង 40 លាន។

អតិថិជនសហគ្រាសជាង 100 បានទទួលអត្ថប្រយោជន៍ពីការចំណាយទាប និងពេលវេលាប្រមូលប្រាក់ បង្កើនប្រសិទ្ធភាពផ្លូវច្បាប់ និងអត្រាការដោះស្រាយ និងអត្រាការប្រមូលខ្ពស់ជាង ដោយសារតែដំណោះស្រាយដែលដំណើរការដោយម៉ាស៊ីនរបស់ពួកគេ។

2. ការស៊ើបការណ៍សម្ងាត់នៃកិច្ចសន្យារបស់ JPMorgan Chase

ក្នុងឆ្នាំ 2017 ធនាគារដ៏ធំបំផុតនៅសហរដ្ឋអាមេរិកបានដាក់បង្ហាញនូវវេទិកាស៊ើបការណ៍កិច្ចសន្យា (COiN) ដែលប្រើប្រាស់យ៉ាងខ្លាំងនូវដំណើរការភាសាធម្មជាតិ (NLP) ដើម្បីឱ្យកុំព្យូទ័រយល់អំពីសំឡេង និងការសរសេរដោយដៃ។

គោលដៅចម្បងរបស់ COiN គឺដើម្បីធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មដំណើរការសៀវភៅដៃដែលពឹងផ្អែកខ្លាំងលើកម្លាំងពលកម្ម និងច្រំដែល ដូចជាការពិនិត្យមើលកិច្ចព្រមព្រៀងឥណទានពាណិជ្ជកម្ម ដែលត្រូវបានប៉ាន់ប្រមាណថាត្រូវការកម្លាំងពលកម្មរហូតដល់ 360,000 ម៉ោងក្នុងឧទាហរណ៍របស់ JPMorgan Chase ។ COiIN អាចបញ្ចប់កិច្ចការក្នុងរយៈពេលពីរបីវិនាទី។

3 Wells Fargo

Wells Fargo គឺជាក្រុមហ៊ុនសេវាកម្មហិរញ្ញវត្ថុទូទាំងពិភពលោកដែលមានទីស្នាក់ការកណ្តាលនៅសហរដ្ឋអាមេរិកដែលប្រើប្រាស់ដំណោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីនដូចជា NLP, ការរៀនសូត្រជ្រៅបណ្តាញសរសៃប្រសាទ និងឧបករណ៍វិភាគទស្សន៍ទាយដើម្បីដោះស្រាយចំណុចទិន្នន័យអតិថិជនម្នាក់ៗ និងភាគច្រើន។

អ្វី​ដែល​ធ្វើ​ឱ្យ​នេះ​គួរ​ឱ្យ​កត់​សម្គាល់? សមត្ថភាពក្នុងការកំណត់អត្តសញ្ញាណពីចេតនានៅពីក្រោយការនិយាយរបស់អតិថិជននៅក្នុងការត្អូញត្អែរ ដែលអាចត្រូវបានមើលរំលងអំឡុងពេលការអានប្រតិចារិកធម្មតា។ នេះអនុញ្ញាតឱ្យអង្គការធ្វើឱ្យប្រតិបត្តិការប្រសើរឡើង ផ្តល់សេវាកម្មកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព និងជំរុញទំនាក់ទំនងអតិថិជនឱ្យកាន់តែរឹងមាំ។

សន្និដ្ឋាន

FinTech មិន​មែន​ជា​ឧស្សាហកម្ម​អាជីព​មួយ​ចំនួន​ដែល​មាន​ការ​ព្រួយ​បារម្ភ​អំពី AI apocalypses ទេ។ នោះមិនមែនមានន័យថា អង្គការពាណិជ្ជកម្មមិនខ្វល់ខ្វាយអំពីផលប៉ះពាល់ដែលអាចកើតមាននៃទិន្នន័យមិនពិតដែលដំណើរការដោយ AI ឬថាអ្នកជំនាញ FinTech មិនតាមដានអ្វីនោះទេ។

ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ គ្មានអត្រាលឿននៃទំនើបកម្មដែលបង្ខំដោយបច្ចេកវិទ្យាគឺមានតែ FinTech ទេ។ វាស្ថិតនៅក្នុងឈ្មោះបច្ចេកវិទ្យាដែលជំរុញ FinTech ទៅមុខ និងរក្សាវាជាមួយគ្នា។ វាគឺជាអ្វីដែលខុសប្លែកពីកម្លាំងពលកម្ម FinTech ថាជាបច្ចេកវិទ្យាទំនើបបំផុតមួយនៅក្នុងឧស្សាហកម្មណាមួយ។ សម្រាប់មនុស្សជាច្រើន នោះហើយជាអ្វីដែលទាក់ទាញពួកគេចូលទៅក្នុង FinTech នៅកន្លែងដំបូង។ អ្នកជំនាញរបស់យើងដឹងយ៉ាងស្និទ្ធស្នាលជាមួយស្ថានភាពនេះ។

• SEO ដែលដំណើរការដោយមាតិកា និងការចែកចាយ PR ។ ទទួលបានការពង្រីកថ្ងៃនេះ។
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. ផ្តល់អំណាចដល់ខ្លួនអ្នក។ ចូលប្រើទីនេះ។
• PlatoAiStream Web3 Intelligence ។ ចំណេះដឹងត្រូវបានពង្រីក។ ចូលប្រើទីនេះ។
• ផ្លាតូអេសជី។ កាបូន CleanTech, ថាមពល, បរិស្ថាន, ពន្លឺព្រះអាទិត្យ ការគ្រប់គ្រងកាកសំណល់។ ចូលប្រើទីនេះ។
• ផ្លាតូសុខភាព។ ជីវបច្ចេកវិទ្យា និង ភាពវៃឆ្លាត សាកល្បងគ្លីនិក។ ចូលប្រើទីនេះ។
• ប្រភព: https://www.fintechnews.org/how-is-machine-learning-changing-the-landscape-of-fintech/