Штучний інтелект змінює фінансову галузь, допомагаючи банкам, Фінтех-стартапам. Впровадження штучного інтелекту – компанія з розробки програмного забезпечення iTizzi

Невід’ємною частиною цього має бути точне визначення всіх ризиків, пов’язаних з використанням розширеної аналітики даних. Сьогодні індустрія фінансових послуг вкладає великі кошти в додатки для штучного інтелекту і машинного навчання. Вони дозволяють монетизувати зібрані дані, поліпшувати обслуговування клієнтів, сприяти розвитку продуктів і послуг і стимулювати розвиток банків. Вони також можуть бути корисні для підвищення операційної ефективності. По суті, ми маємо справу зі значною трансформацією сучасних бізнес-стратегій, які все більше інтегруються в глобальні економічні процеси.

Фінансові установи, які серйозно замислюються про те, як використовувати штучний інтелект і машинне навчання в своїх цілях, повинні бути впевнені, що їх внутрішній контроль йде в ногу зі зростаючими бізнес-можливостями і буде порівняємо з усіма виявленими ризиками, які є невід’ємною частиною нова ситуація . …

Щоб зробити впровадження штучного інтелекту і машинного навчання ефективним і безпечним, компанія iTizzi Software Development в Києві, Одеса розробляє комплексну стратегію адаптації.

У ньому розглядаються такі важливі питання, як: зміцнення довіри та підзвітності зацікавлених сторін шляхом правильного визначення внутрішнього контролю, включаючи розширення системи управління ризиками, зміна / побудова операційної моделі та інвестування в придбання компетенцій і талантів, що підтримують процес змін. При побудові такої стратегії iTizzi у Львові, Вінниця враховує нормативну базу і стратегічні бізнес-цілі, яких ви хочете досягти. Тільки такий цілісний погляд призведе нас і вас до успіху.

Впровадження штучного інтелекту і машинного навчання на фінансових ринках на прикладі американського ринку

Банківський сектор США зробив значні інвестиції за останні 10 років, щоб відповідати збільшеним нормативним вимогам після фінансової кризи. Банки активно фокусуються на програмах розвитку, які включають: трансформацію бізнесу, боротьбу з конкурентними погрозами, поліпшення обслуговування клієнтів і підвищення операційної ефективності. Вже очевидно, що інтелектуальні технології, такі як інтегрована реалізація штучного інтелекту і машинного навчання, можуть трансформувати бізнес-моделі і можуть стати одним з ключових інструментів, що визначають конкурентоспроможність організації. Банківський сектор не тільки збільшує інвестиції в технології, але також розглядає стратегічні злиття, поглинання і партнерства для масштабування нових інвестицій, які включають, крім іншого, чат-ботів для обслуговування, спілкування з клієнтами, управління ризиками кібербезпеки, поведінки клієнтів і настроїв. аналіз для маркетингових цілей. , Оптимізація скорингових моделей з використанням нових типів даних, рекомендації по послугах / продуктам, прогнозування. Таким чином, банки переживають переломний момент з технологічним прогресом. При стрімких інноваціях і інвестиціях можна очікувати, що деякі великі банки розгорнуть більше 300 різних додатків штучного інтелекту і машинного навчання протягом наступних двох років. Вони будуть все частіше вбудовуватися в призначені для користувача інтерфейси, пропозиції продуктів і операційні процеси, піднімаючи «обслуговування клієнтів» на ще більш високий рівень.

Адаптація інструментів штучного інтелекту і машинного навчання в Східній Європі – складний, багатоетапний процес, і на його успіх впливає ряд елементів. Однак можна виділити основні напрямки діяльності, ініціювання яких необхідно для того, щоб розумні технології дійсно почали приносити користь. Підготовка до прийдешніх змін важлива, щоб уникнути серйозних розчарувань і максимально використовувати ці інтелектуальні технології. Отже, є чотири ключові напрямки діяльності, які нерозривно пов’язані з впровадженням iTizzi штучного інтелекту і машинного навчання в кожній організації:

• Визначення того, що таке ІІ, щоб можна було ідентифікувати всі пов’язані з ним ризики.
• Покращення існуючих моделей управління ризиками, систем внутрішнього контролю для усунення нових типів конкретних ризиків, пов’язаних зі штучним інтелектом і машинним навчанням.
• Впровадження операційної моделі, яка дозволяє відповідально використовувати штучний інтелект і машинне навчання.
• Підвищуйте компетентність, інвестуючи в таланти, які будуть підтримувати штучний інтелект і машинне навчання.