![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
Машины для машин: Как ИИ трансформирует финтех |
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2024-06-13 11:22 ![]() Финансовые организации — это большие массивы данных, которые постоянно обрабатываются ради прибыли. Именно поэтому ИИ и машинное обучение так востребованы в финтехе. ИИ в финтехе делится на два направления: помощь пользователям через нейросети и поддержка внутри компаний для принятия решений, включая скоринг. Ожидается, что в ближайшие три года треть крупных компаний в финтехе будет использовать ИИ для повышения эффективности управленческих решений. Российский финтех уже активно использует ИИ: 95% компаний внедрили его в свои процессы. Самые продвинутые технологии применяются в скоринге, риск-менеджменте и продажах. Крупные игроки рынка инвестируют по 80 млрд рублей в год в развитие ИИ. Машинное обучение — это основа решений в аналитике. Например, сингапурский банк DBS использует ИИ для обработки больших данных, что позволило оцифровать 95% информации и заработать $112,5 млн в 2022 году благодаря ИИ в скоринге. Мировой эффект от ИИ: По оценкам McKinsey, технологии ИИ могут приносить банковскому сектору до $1 трлн дополнительной капитализации в год. ИИ помогает в прогнозировании, кастомизации сервиса, работе с большими данными и информационной безопасности. Генеративный ИИ (нейросети, создающие новые результаты) может приносить от $200 млрд до $340 млрд в год. В российском финтехе прямой экономический эффект очевиден, но есть проблемы: только 35% компаний имеют стратегию внедрения ИИ, а 17% — подразделения для работы с ИИ. ИИ делает финансы доступнее: Виртуальные помощники, чат-боты и AI-ассистенты уже становятся неотъемлемой частью финансовых услуг. Например, «Тинькофф» представил экосистему персональных помощников на основе больших языковых моделей, которые помогают управлять финансами и инвестициями. Будущее финтеха: ИИ делает финансовые услуги доступнее, упрощая жизнь пользователям и помогая сравнивать кредитные ставки, открывать счета и инвестировать. В будущем торговые роботы могут стать обычным явлением, улучшая эффективность трейдинга и минимизируя человеческие ошибки. ИИ однозначно трансформирует финтех, делая его более доступным и эффективным для всех. Источник: vk.com Комментарии: |
|