24/7 모바일 뱅킹, 강화된 보안 및 사기 탐지, 블록체인 통합, 빅 데이터 분석 및 더 많은 디지털 기술의 발전으로 최근 몇 년 동안 뱅킹 자동화가 호황을 누리고 있습니다. 인공 지능 시스템은 배후에서 고객 대면 작업과 자동화 솔루션을 모두 지원하지만 허용되는 문서 유형의 범위와 주 및 국제 경계에 걸친 다양한 규칙 및 규정으로 인해 많은 문서 처리가 여전히 수동으로 수행되고 있습니다.
CSAIL, 전기 공학 및 컴퓨터 과학부(EECS) 및 MIT의 의료 공학 및 과학 연구소(IMES) 연구원인 Dr. Amar Gupta는 빠르고 정확하게 디지털화할 수 있는 기술 및 비즈니스 프로세스를 개발하고 있습니다. 사람의 개입이 없거나 최소한으로 재무 및 기타 문서를 처리합니다.
핀테크와 의료 전반에 걸친 Gupta 박사의 작업에서 그는 금융 및 의료 전문 지식뿐만 아니라 엔지니어, 컴퓨터 과학자, 변호사 및 정책 입안자의 의견을 포괄하는 통합 접근 방식을 취합니다. 핀테크 및 의료와 같은 분야에 새로운 기술을 배치하기 위해 그는 지식 기반 프레임워크를 채택하여 정보화 시대의 사회에서 고려해야 할 XNUMX가지 수준의 활동을 구분합니다.
- 지식 습득
- 지식 발견
- 지식 관리
- 지식 보급
예를 들어, Dr. Gupta는 그가 미국에 왔을 때 시간이 지남에 따라 합병된 다른 은행과 XNUMX번의 연속적인 합병을 거친 은행에 계좌를 가지고 있었다고 말했습니다. 병합이 발생할 때마다 이 정보를 통합하는 데 많은 비용이 소요되었습니다.
"그것이 데이터 집계의 문제 중 하나입니다."라고 그는 말했습니다. “현대 세계, 현대 사회에서 일을 할 때 정말 다양한 분야의 정보에 접근할 필요가 있습니다. 한쪽에는 이러한 데이터 집계 문제가 있습니다. 다른 측면은 실제로 필요한 데이터에 도달하는 데이터 분해 문제입니다. 현재 우리가 직면하고 있는 것은 데이터 과부하입니다.”
그의 지식 기반 구조의 각 수준은 사람들이 사용 가능한 방대한 양의 데이터를 분석하는 데 도움이 되며 시스템 간 더 나은 상호 운용성을 위해 기술의 추가 지원을 받을 수 있습니다.
- SEO 기반 콘텐츠 및 PR 배포. 오늘 증폭하십시오.
- 플라토 블록체인. Web3 메타버스 인텔리전스. 지식 증폭. 여기에서 액세스하십시오.
- 출처: https://www.masstlc.org/artificial-intelligence-and-optical-character-recognition-in-fintech/
