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Comment l’IA favorise-t-elle l’innovation continue dans la finance ?

Comment l'IA favorise-t-elle l'innovation continue dans la finance ?

Comment l’IA favorise-t-elle l’innovation continue dans la finance ?

Le secteur de la finance connaît une transformation qui implique l'IA, les données et l'apprentissage profond. Ce blog vous donnera un aperçu de ce dont il s'agit. Et ce que l'IA réserve à l'avenir au secteur bancaire et financier.

L'influence de l'IA ne cesse de croître dans le monde qui nous entoure ; aucun secteur n'y échappe. Que ce soit dans l'armée, l'éducation, les enquêtes médico-légales, la recherche scientifique, le secteur du divertissement, les ressources humaines, le tourisme, les soins de santé ou le secteur financier, nous pouvons trouver l'impact de l'IA partout aujourd'hui. Elle aide ces modèles commerciaux à se transformer et à générer davantage de consommateurs en améliorant les offres de produits.

Et aujourd'hui, le concept d'IA dans la banque et la finance fait l'objet d'une attention particulière en raison de son énorme potentiel inexploité et de ses innombrables avantages. Différentes entreprises et fournisseurs du monde entier déploient rapidement l'IA dans le secteur financier afin de tirer le meilleur parti de cette idée et d'utiliser ses nombreuses possibilités pour rendre leur service transparent, fiable, ordonné, équitable et facile d'accès pour tout le monde.

Ainsi, dans ce blog, nous mettrons en évidence l'effet de l'IA sur l'industrie financière et nous nous étendrons davantage sur la façon dont elle est un moteur de l'innovation dans cette direction.

Commençons.

Introduction de l'IA dans le secteur bancaire et financier

L'IA ne transforme pas seulement les différents modèles d'entreprise. Elle réforme également la manière dont les sociétés et les entreprises génèrent des données et utilisent ces informations pour promouvoir et étendre leur rayonnement et leur image de marque. Et en utilisant L'IA dans la banque et la finance
,
nous pouvons désormais améliorer le marché des échanges, réduire les frictions, générer des gains d'efficacité et stimuler la croissance de divers domaines comme le crédit et la finance basée sur la blockchain, les unités commerciales et les industries basées sur les crypto-monnaies.

L'IA combinée à la gestion des données et au ML peut insuffler de la vie à la nature plus ou moins constante et stagnante de l'industrie financière. Elle peut amplifier les résultats et ouvrir la voie à l'élargissement de la mise en œuvre de nombreuses idées novatrices et à la manière dont nous pouvons les utiliser pour réduire les risques potentiels associés au monde de la finance.

Nous devons également être à l'affût car l'IA dans la banque et la finance peut aussi éventuellement amplifier ces risques déjà existants. Elle pourrait également en introduire quelques nouveaux et rendre le travail dans cette section plus difficile et rempli de périls et de piratage virtuel des données.

Mais cela ne nous empêche pas d'explorer les innombrables possibilités qu'offre ce domaine. Pour l'instant, nous savons que la mise en œuvre de l'IA dans le secteur financier aide le monde à se développer de manière substantielle en raison de la disponibilité de données abondantes et de l'accessibilité financière sans cesse croissante des ordinateurs et des superordinateurs. Et il ne fait aucun doute que cette tendance finira par s'imposer dans les années à venir, notamment entre 2024 et 2030. L'année 2022 a déjà commencé à être témoin de la transformation apportée par L'IA dans la banque et la finance dans ce secteur.

Donc, pour mieux comprendre comment l'IA révolutionne la banque et la finance et les différents aspects de cette technologie en détail, passons en revue les différents éléments qui composent ce phénomène mondial.tion mondiale.

Que sont l'IA et le ML ?

L'IA ou intelligence artificielle désigne la compilation et la combinaison d'ordinateurs et de systèmes de machines programmés pour imiter de manière prédominante les actions et les activités d'un être humain. L'ambition centrale et le thème de l'IA sont d'accroître les capacités de la compétence de travail humaine et d'en faire un atout extrêmement puissant, bénéfique et transformateur au niveau mondial.

L'IA comporte un sous-ensemble connu sous le nom de ML ou Machine Learning. Ce domaine est chargé de créer et de développer des systèmes et des connexions informatiques qui peuvent apprendre des différents modèles en extrayant et en collectant des données pour leur consommation d'informations. ML se concentre également sur l'amélioration des handicaps existants dans les canaux et les modèles sur lesquels il travaille sans compter sur l'interférence et l'accessibilité de la compétence et de la puissance humaines, c'est-à-dire la compilation de programmes et le codage.

De nos jours, l'IA révise constamment les besoins et les conditions nécessaires à la création d'une entreprise prospère dans le secteur financier. De nombreuses et excellentes opportunités sont disponibles dans le monde de la finance et de la gestion de l'argent grâce à la mise en œuvre de l'IA et du ML. Des avantages tels que l'exploitation de l'intelligence artificielle pour définir les investissements des clients en fonction de leurs objectifs personnels et l'utilisation de l'apprentissage automatique pour améliorer l'efficacité opérationnelle sont quelques-uns des avantages mentionnés dans cette liste interminable.

Et compte tenu de leur polyvalence dans le traitement de différents modèles de données, qu'ils soient liés aux statistiques, à l'écologie, à la recherche technique, aux demi-vies chimiques ou aux affaires et à la finance, il ne fait aucun doute que l'IA peut devenir un partenaire bien établi dans le secteur financier. Nous pouvons utiliser les différents avantages de
L'IA dans le secteur bancaire et financier
en favorisant l'évolutivité, en rénovant les modèles d'entreprise et en remodelant la main-d'œuvre.

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ERP Finance

La finance désigne les actions et les examens visant à étudier les mouvements, les investissements et la gestion de l'argent et des devises. Et à mesure que nous approfondissons le concept fondamental de la gestion de l'argent en finance, des termes tels que prêt, emprunt, prévision, budget, épargne, passif, actif et investissement deviennent omniprésents.

Dans les entreprises et le secteur des échanges commerciaux, la finance est le système nerveux de soutien de chaque organisation. C'est l'épine dorsale de la gestion des aspects économiques cruciaux nécessaires au bon fonctionnement de l'entreprise et du commerce. Il s'agit notamment de l'achat de matières premières et d'actifs, du paiement des fournitures et des employés, ainsi que de l'élaboration des perspectives commerciales futures et des plans d'expansion.

Qu'est-ce que l'ERP en finance ?

L'ERP (Enterprise Resource Planning) est l'exemple parfait de la manière dont l'IA peut être utilisée dans le secteur bancaire et financier. peut s'avérer être un élément précieux dans le département financier. C'est le nom du logiciel utilisé par les organisations pour les aider dans leur gestion financière. Il les aide à suivre leur comptabilité, leurs projets, leurs processus d'approvisionnement et divers autres points dans l'entreprise.

Les fonctions et opérations de back-office telles que la comptabilité, la gestion de la chaîne d'approvisionnement, les achats, l'analyse, la gestion des risques, la gestion des performances de l'entreprise (EPM), les finances, etc. peuvent être bien gérées par l'ERP.

Mais, pour de nombreux départements et entreprises du secteur financier et de l'informatique, les systèmes ERP peuvent être synonymes d'investissements coûteux, importants et longs dans le déploiement de matériel et l'infrastructure. Mais si nous combinons la technologie de l'informatique en nuage et le SaaS (Software-as-a-Service), nous pouvons changer le front de l'entreprise et la façon dont elle pense et travaille.

La rénovation de l'ERP avec des fonctions de cloud et d'IA avancée permettra aux entreprises et aux organisations d'avoir un accès constant à des idées innovantes pour leur travail et de bénéficier d'un taux de rendement plus rapide de leurs actifs. Elle renforcera leur investissement et leur gestion financière en simplifiant leurs exigences technologiques et en ouvrant une nouvelle voie avec l'introduction de L'IA dans le secteur bancaire et financier.

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L'IA et les activités financièreses

L'un des obstacles les plus délicats auxquels les entreprises sont confrontées lors de l'adaptation de l'IA dans le secteur bancaire et financier est l'accès aux données et la qualité des données. La distribution des données se fait en mémoire vive sur plusieurs serveurs. Et comme les données ressemblent beaucoup à une application, nous pouvons utiliser l'IA dans les activités financières pour obtenir un retour sur investissement rapide, des informations factuelles en temps réel et de faibles taux de latence pour la qualité et la génération de données. La performance reste constante et maintient son équilibre même lors des pics d'activité ou de trafic.

L'IA et les activités financières sont également confrontées au défi de gérer les besoins en talents. La sagesse et les compétences nécessaires pour s'imposer sur le marché sont généralement aux antipodes. Les organisations et les entreprises doivent donc déterminer en priorité les actifs et les capacités qu'elles souhaitent acquérir et exploiter pour leur modèle commercial. Et une fois qu'ils ont pris leur décision, c'est à eux de décider comment ils vont l'appliquer sur leur lieu de travail pour obtenir un rendement optimal dans les années à venir.

Le concept de provoquer l'empathie par les données dans la finance

L'IA est également très utile pour susciter l'empathie des personnes qui travaillent dans votre entreprise financière. Dans le monde actuel, où la numérisation et le marketing virtuel se répandent comme une traînée de poudre en raison de leurs avantages considérables, de nombreux chefs d'entreprise s'adaptent rapidement à l'apprentissage automatique et à l'interprétation des données pour prévoir la nature dynamique du marché. Et en utilisant
L'IA dans la banque dans la finance
pour offrir de l'empathie et de la compassion à vos clients, vous pouvez les inspirer et les motiver à préférer vos services à ceux de vos concurrents.

Mais c'est plus facile à dire qu'à faire. Les données que vous recueillez grâce au marketing par courrier électronique, à la messagerie mobile, aux publicités sur les canaux, à la communication sur des plateformes croisées, etc. sont volumineuses. Et vous devez les gérer avec précision pour cerner l'objectif et la demande des utilisateurs sur un marché qui évolue fréquemment. Les nombreux défis de ce processus peuvent constituer une terrible limitation si vous n'adoptez pas une méthode efficace pour les relever. Heureusement, l'IA résout chacun de ces problèmes. Voici comment :

  • Vous pouvez gérer en douceur des tonnes de données sur les consommateurs en un court laps de temps.
  • Il est idéal pour enregistrer l'évolution constante des données et reflète la réalité de la dynamique du secteur financier.
  • Vous pouvez obtenir une vue en temps réel de la façon dont un utilisateur réagit à votre service et des mesures que vous pouvez prendre pour améliorer ce résultat.

L'IA et le marketing empathique

La prise de mesures et l'exécution nécessitent de nombreuses entrées, des calculs fastidieux et une maintenance élevée au niveau industriel dans l'entreprise ou la société financière. Le maintien de la pertinence des facteurs d'engagement et la mise à jour de votre système avec les données comportementales de vos clients et de vos abonnés vous obligent à avoir une vision globale du domaine commercial. Et rien d'autre que l'IA ne peut vous aider ici. Des tâches telles que l'écoute de chaque client et la résolution de ses requêtes, la satisfaction des besoins des adeptes qui ont une réaction négative à l'égard de votre marque et la création d'expériences personnalisées et conviviales pour tous seraient presque irréalisables sans l'IA.

Grâce à l'IA dans la boulangerie et la finance et aux logiciels et outils ML, vous pouvez trouver les utilisateurs de l'audience qui apprécient vos services et ont donné des avis positifs sur vos produits. Vous pouvez développer davantage le lien entre le vendeur et le consommateur et personnaliser leur expérience en prêtant attention à leurs demandes et à leurs opinions. Le fait d'entretenir les appréciations de vos clients et de vous efforcer de remédier à leurs inconvénients fait de vous un entrepreneur fiable à leurs yeux et vous aide à obtenir un soutien moral en échange de l'empathie que vous leur apportez. Il réduit la rigidité de votre entreprise et ouvre une nouvelle voie pour générer des revenus.

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Avantages de l'IA financière


Voici quelques-uns des avantages de l'utilisation de l

l'IA dans la boulangerie et la finance

:

1) Précision

  • Diminution des événements liés aux risques
  • Réduction des défauts dans les tâches automatisées
  • Amélioration des prévisions, de la planification et de la précision de la programmation des modèles et des graphiques.

2) Productivité

  • Des aperçus et des valeurs de données plus rapides
  • Moins de temps pour élaborer des récits et des rapports factuels
  • Amélioration de la productivité des employés
  • Réduction du temps nécessaire à la création et à l'audit des états financiers
  • Réalisation plus rapide de la clôture financière mensuelle

3) Valeur commerciale

  • Créer une atmosphère de compétition saine pour améliorer le travail
  • Renforcement de la main-d'œuvre grâce à une planification réfléchie, par exemple en comblant les lacunes en matière de talents, en indiquant les coûts salariaux, etc.
  • Une meilleure et profonde compréhension des niveaux de performance de l'entreprise et de la manière de les améliorer.
  • Plus de rentabilité en reconnaissant les niveaux supérieurs et inférieurs de profit et les zones de réussite au sein de l'entreprise.
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Comment l'IA favorise-t-elle l'innovation continue dans la finance ?

Voici quelques points par lesquels l'IA apporte des innovations dans le domaine de la finance et du secteur bancaire :

  • L'IA améliore le service à la clientèle dans le secteur bancaire. Les chatbots alimentés par l'IA offrent avec succès aux clients des solutions d'auto-assistance et réduisent les délais de fourniture de services pour chaque client. Il diminue également la pression exercée sur les personnes qui travaillent sans relâche dans les centres d'appels pendant de longues heures.
  • L'IA améliore la productivité dans le secteur de la finance et du commerce. Divers ordinateurs et dispositifs robotisés augmentent la puissance du travail et réduisent simultanément les coûts. Il aide les entreprises à réduire leur budget et à investir dans la récolte d'idées nouvelles et utiles pour obtenir des avis des utilisateurs et les mettre en œuvre rapidement.
  • L'IA offre une gestion des risques dans le secteur financier. La gestion des données structurées et non structurées est un véritable défi pour l'homme. Mais grâce à des outils améliorés par l'IA, nous sommes parvenus à analyser des cas problématiques et historiques sans transpirer et à faire des prévisions et des prédictions précises concernant différentes situations.
  • L'IA dans le secteur bancaire et financier empêche la propagation de la fraude. Les fraudes à la carte de crédit par le biais de transactions en ligne sont devenues faciles à repérer et à identifier. Par conséquent, nous pouvons compter sur les autorités compétentes pour prendre des mesures immédiates dans ce sens et protéger nos données et notre argent contre le vol.
  • L'IA stimule le commerce grâce aux systèmes de commerce intelligents. Ils peuvent surveiller les données structurées et non structurées et traiter les résultats plus rapidement que jamais. Les prévisions d'actions et de crypto-monnaies sont désormais plus précises. Et il est également devenu plus simple pour le gouvernement de réglementer les régimes bénéficiaires afin de favoriser le développement des échanges dans le secteur financier du point de vue du public.
  • L'IA prédit la solvabilité des emprunteurs. Grâce aux capacités automatisées de l'IA/ML, la solution de souscription de crédit, qui vise à pré-qualifier les prospects et à prendre des décisions de crédit automatisées pour les banques et les institutions financières, peut aider les entreprises de prêt à réduire le coût global du crédit en améliorant la qualité des déboursements de prêts.


Exemples de

IA dans la banque et la finance

Alors que l'IA balaie le marché avec ses innovations fraîches et ses avancées techniques, les marques et les entreprises du monde entier mettent en œuvre l'IA dans leurs services et leurs produits pour suivre les changements constants et les dernières tendances. Diverses machines déployées par l'IA et des innovations axées sur l'IA deviennent le besoin de l'heure pour les entrepreneurs et les chefs d'entreprise qui veulent rester au sommet de l'industrie financière et tirer le meilleur parti de ce projet.

Les exemples les plus récents d'IA financière sont les suivants :

  • Les organisations utilisent les dernières technologies du cloud pour automatiser le système ERP manuel et les outils d'IA intégrés pour accélérer le processus. Ces systèmes rénovés peuvent détecter les fraudes ou réconcilier les comptes en utilisant la saisie automatisée de données, comme les détails du fournisseur, les matériaux achetés, le coût estimé, etc. Ils peuvent également numériser des factures physiques et retrouver les informations et les détails essentiels en un rien de temps.
  • L'IA dans le secteur bancaire et financier a aidé des entreprises à utiliser des processus de clôture financière automatique pour transformer l'activité des employés de manuelle à automatisée. Grâce à la prévision impartiale et à la modélisation de scénarios, les actions liées aux données telles que la collecte, l'analyse, la stratégie et l'exécution sont devenues dix fois plus faciles, moins coûteuses, plus précises et plus rapides.
  • De nombreuses entreprises s'appuient également sur des assistants numériques guidés par l'IA pour rendre leur processus de collecte d'informations et de réalisation de travaux plus simple et plus transparent. Il a rendu moins pénible tout le processus de mémorisation d'un langage de requête complexe pour interagir avec le système ERP.

Les risques de ne pas inclure l'IA dans la finance

Selon un rapport publié par
Oracle Monkey et Machines
environ
91 pour cent
des employés de la génération Z et
83 pour cent
des milléniaux font confiance aux technologies améliorées par l'IA et aux robots pour gérer et entretenir leurs finances. Et, au moins
87 % des
des entrepreneurs et dirigeants d'entreprise pensent que ne pas investir dans l'IA financière est risqué pour les entreprises et les marques du monde entier.

Ces organisations pourraient éventuellement être confrontées à d'autres problèmes et obstacles tels que :

RISQUES POTENTIELS ESTIMATION DU POURCENTAGE CONCERNÉ
Des travailleurs stressés et un lieu de travail malsain 36 %.
Rapports et sommation des données inexacts 35 à 36 %.
La baisse de la productivité des membres du personnel 35 pour cent
Retard par rapport aux concurrents sur le marché 44 %.
Devenir moins attrayant pour la prochaine génération d'utilisateurs 17 à 21 %.
Comment l'analyse de données est-elle utilisée dans le secteur financier et bancaire

Comment commencer ?

Investir dans l'IA basée sur la finance peut être intimidant et quelque peu déroutant au début. Elle peut avoir un impact important sur vousVotre carrière professionnelle et le taux de productivité global de votre entreprise ou société. Pour avoir un bon
tête de pont
et maintenir un pied ferme dans
ce secteur, n'oubliez pas de prendre en compte les faits suivants avant de commencer :

1. Les meilleurs dispositifs d'apprentissage automatique

Il existe de nombreux outils de ML disponibles sur le marché pour mettre en œuvre l'IA dans la finance. Vous devez donc choisir le meilleur cas d'utilisation et des caractéristiques bien définies pour développer votre marketing et vos activités dans ce domaine. Tâches ML ayant
43% d'approbation, 39% de prévision et de budgétisation, 38% de conformité, et 38% de reporting
sont des choix idéaux.

2. Les bonnes compétences en IA

Ce sont là quelques-unes des compétences cruciales et de haut niveau que vous devez examiner avant de sélectionner une IA à financer :

  1. Il devrait prendre en charge la plupart des tâches comptables manuelles.
  2. Il doit être en mesure d'assurer la gestion des risques, la stratégie commerciale et la communication basée sur les données.
  3. Il devrait rapidement repérer les anomalies.
  4. Il doit savoir interpréter les données, interagir avec les parties prenantes et présenter des éléments de narration.

3. Applications d'IA personnalisées et systèmes ERP basés sur l'IA

Si vous souhaitez investir dans l'IA dans le secteur bancaire et financier, vous pouvez sélectionner les applications d'IA personnalisées ou les systèmes ERP dotés d'IA qui feront le travail pour vous. Les deux présentent des avantages et des inconvénients et sont bénéfiques à leur niveau.

Si vous disposez d'une équipe de data scientists et de chercheurs qui connaissent bien les concepts et la conception de l'IA, vous pouvez toujours opter pour des applications d'IA sur mesure et les concevoir vous-même à partir de zéro, en fonction de vos besoins.

Mais si vous recherchez un système plus prêt à l'emploi et disposant déjà d'implémentations en nuage, les systèmes ERP basés sur l'IA seront la meilleure option. En outre, si une erreur se produit, c'est le fournisseur de services en nuage qui en sera responsable et non vous dans cette situation.

Cas d'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) dans le secteur bancaire

Risques émergents liés à l'utilisation de l l'IA dans la finance

Chaque chose a ses défauts et ses inconvénients. Il en va de même pour l'IA dans le secteur bancaire et financier. Alors que l'éventail des possibilités d'inclure l'IA dans la finance s'élargit considérablement, de nombreux risques et défis possibles apparaissent également dans cette direction. Les défis pourraient contenir un large éventail d'éléments, tels que la robustesse des modèles d'IA, la responsabilisation dans les systèmes d'IA, les risques possibles des outils d'atténuation, les délibérations réglementaires, la capacité d'explication, les enjeux des emplois et des postes, etc.

Ces nouveaux revers nécessitent une action rapide et doivent être identifiés et examinés de plus près par les décideurs politiques. Dans cette section, nous allons donc nous concentrer sur certains de ces inconvénients et essayer de comprendre leurs causes.

1. Gestion et confidentialité des données

Les données constituent l'élément de base de toute application dotée de l'intelligence artificielle. Mais son utilisation non sollicitée peut entraîner divers risques non financiers pour les entreprises et les chefs d'entreprise. Ces défis pourraient concerner le piratage potentiel des données, l'accès inapproprié et l'utilisation abusive des données privées, l'injustice qui sous-tend l'utilisation des outils alimentés par l'IA, et bien d'autres encore.

2. La partialité des algorithmes et la discrimination dans l'IA

S'ils sont utilisés de manière adéquate, les algorithmes basés sur l'IA ont le potentiel de diminuer la discrimination et toute source de préjugés liés aux ressources humaines dans le secteur financier. Mais si les modèles ML sont utilisés à mauvais escient pour le trafic illicite de données, cela peut entraîner une discrimination dans l'algorithme. Les modèles qui perpétuent les préjugés généreront d'autres codes et modèles biaisés, corrompant ainsi davantage le système et provoquant une panne éventuelle.

3. Gouvernance de la responsabilité du système d'IA

La gouvernance et la responsabilité transparente des systèmes basés sur l'IA sont indispensables pour l'IA dans le secteur bancaire et financier. Mais si des questions liées à la fiabilité et au contrôle de ces modèles et méthodes commencent à surgir, le fonctionnement et les résultats peuvent s'effondrer en un rien de temps. Ainsi, les conclusions que nous tirons des données collectées et générées sont cruciales et ne devraient pas dépendre uniquement des dispositifs de gouvernance et de contrôle existants.

Il est tout à fait possible qu'une IA se comporte de manière contraire aux exigences des consommateurs sur le marché. Et s'il n'est pas contrôlé, il pourrait potentiellement causer des dommages au secteur financier à grande échelle. Par conséquent, la responsabilité finale des systèmes d'IA est un aspect tout aussi vital dans ce domaine.

L'avenir des données, du commerce et de l'IA dans le secteur bancaire et financier

Des experts et des spécialistes ont déclaré dans plusieurs articles et magazines que les données et l'IA ne changeront pas plus tôt le monde. Rien ne sera épargné par leur contact, et les choses s'assembleront pour faire partie de cette tendance technologique. Mais comment cela s'applique-t-il à l'empathie dans le marketing financier ?

Si vous regardez de près, vous comprendrez comment les systèmes tiers se fondent lentement dans les systèmes zéro-partie et aident les fabricants à établir un lien direct et sécurisé avec les récepteurs. Cela stimulera également la demande pour le système de première partie où nous nous appuyons sur les données transparentes collectées à grande échelle auprès des consommateurs.

En améliorant progressivement l'importance des systèmes de données zéro et de première partie, les sites web et les entreprises établissent désormais une transparence entre le client et le prestataire de services. Et la technologie de l'IA contribue également de manière significative à cette procédure.

En veillant à ce que les téléspectateurs bénéficient d'un service de premier ordre, de canaux de communication qui comprennent le public et d'une interface de site conviviale, la demande de services transparents et spécialisés ne cesse de croître dans le domaine de la consommation. Cette augmentation de la demande de clarté dans le secteur financier est l'un des principaux facteurs qui ont aidé l'IA à établir l'empathie dans le marketing et à permettre aux entrepreneurs et aux grands investisseurs de traiter leurs clients avec compassion et familiarité.

Étude de cas

Transformation de l'évaluation des risques des portefeuilles de prêts pour une grande banque asiatique

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Emballer

L'IA dans le domaine de la banque et de la finance a le pouvoir de produire des résultats formidables dans le secteur des services financiers. Et en combinant l'IA et l'empathie, nous pouvons générer des résultats significatifs pour comprendre et se connecter avec le public et fournir des solutions satisfaisantes. Elle peut également rendre le travail des entreprises financières plus facile, plus rentable et plus moderne en réduisant leurs inconvénients et en offrant de nouvelles possibilités de mise en œuvre de concepts innovants dans ce domaine.

Mais elle peut aussi amplifier les problèmes existants et donner un accès facile à divers groupes de pirates ou provoquer la création d'une terrible faille dans le système d'IA bien établi. Par conséquent, ce qui importe ici, ce sont les considérations politiques qui peuvent contribuer à maintenir l'ordre et l'établissement de l'IA financière et à prévenir son utilisation abusive à chaque étape possible.

Et si l'IA dans la finance pourrait nous créer divers problèmes à l'avenir, si vous considérez l'impossible quantité d'excellentes possibilités et perspectives disponibles, ces inconvénients paraîtront insignifiants. Nous devons nous concentrer sur le risque uniquement pour travailler à maintenir le système presque parfait et en faveur des consommateurs, et non pour nous empêcher de croître et d'explorer ce domaine infiniment robuste et influent.

Enfin, si vous cherchez de l'aide pour mettre en œuvre l'un des cas d'utilisation susmentionnés en utilisant des modèles d'intelligence artificielle, d'apprentissage automatique ou d'apprentissage profond, nous pouvons vous aider. Quels que soient vos besoins, nous pouvons vous aider avec nos services de science des données et d'analyse et devenir votre partenaire fiable. Vous voulez en savoir plus ? Parlez à l'un de nos experts.

Janaha Vivek

I write about fintech, data, and everything around it | Senior Marketing Specialist @ Zuci Systems.