ビッグデータ ソフトウェア企業やクラウド プロバイダーが大量のデータを使い果たしているため、AI の実用化が大幅に増加しています。
人工インテリジェンスは、医療診断、リモート センシング、電子取引、ロボット制御などの特定のタスクを実行するために、すでに多くの分野で適用されています。
金融機関は、人工ニューラル ネットワークを使用してシステムの変化を検出し、
多くの銀行は、帳簿の維持、業務の整理、資産の管理、在庫への投資に人工知能システムを利用しています。
意思決定、視覚認識、音声認識など、通常は人間に関連するタスクを実行するためのコンピューター システムの理論および開発として定義される人工知能は、長い間存在してきました。
計算ハードウェア、ビッグ d ata、機械学習、人工知能は日々、より強力で便利になっています。
人工知能の最近の進歩は、短期間で金融、ビッグデータ、機械学習に新しい時代をもたらしました。
このブレークスルーにはソフトウェアが大きな役割を果たしており、まだ解決すべき多くの課題が残っています。基盤となるハードウェアの機能を十分に活用してパフォーマンスを向上させるために、ソフトウェアを設計および最適化する必要があります。また、開発プロセスを加速するために、ライブラリ、フレームワーク、およびその他のツールを合理化する必要もあります。 GPU の進歩により、これらの問題の一部は解決されました。
人工知能がすでに影響を与えている金融分野をいくつか紹介します。
? 金融サービス プロバイダーと銀行
? データを顧客のインサイトに変換し、サービスを改善するスマート マシンの機能は変化しています。デジタル体験。複雑なアルゴリズムと機械学習を利用することで、AI は何千もの構造化および非構造化データ ポイントを処理できます。財務の専門家はデータに大きく依存しているため、この機能は彼らの仕事のやり方に大きな影響を与える可能性があります。
? 監査人は、人工知能によって提供される自動化の可能性による責任。彼らは AI を使用して時間のかかる手作業を自動化し、より重要な仕事に集中する時間を確保しています。 AI は、解読や解釈に多くの時間がかかるドキュメントからキー フレーズを見つけることができる機械学習テクノロジを採用することで、監査人が契約とドキュメントをより迅速に確認できるように支援します。現在、AI はドキュメント内の言語を処理し、関連する結果を生成できます。これは、生産性の向上に重要な役割を果たしています。
? 低コストでのデータ駆動型の管理決定により、新しいスタイルの管理が導入され、将来、マネージャーは人間の専門家の代わりに機械に質問できるようになります。マシンはデータを分析し、チーム リーダーが決定の基礎とする推奨事項を作成します。
? エンドユーザーのデバイスと金融機関のサーバーに組み込まれたアプリケーションは、大量のデータを分析して、カスタマイズされた予測と財務アドバイスを提供できます。 .このようなアプリケーションは、進捗状況の追跡、財務計画と戦略の策定にも役立ちます。
? パーソナライゼーションは、多くの銀行がサービスと製品を顧客に合わせるためのさまざまな方法をすでに実験している主要な分野です。 AI は、顧客が資金管理プロセスを簡素化し、アルゴリズムを照合することでアップグレードを推奨するのに役立ちます。
結論として、テクノロジーが進化し続け、より主流になるにつれて、金融サービス プロバイダーは AI に注意を払う必要があります。企業がイノベーションを起こし、主要な戦略を実行する方法は変化しており、企業組織はこのトレンドを十分に活用するために他の分野で AI を採用する必要があります。
General Artificial Intelligence Will Be More Than Intelligence
