Profiter de l'IA et du ML dans les services financiers

Auparavant, j'avais analysé à quel point les données sales ou mauvaises étaient l'ennemi du machine learning. Le dernier blog de cette série décrit les avantages de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans les services financiers.

De nombreuses organisations de services financiers ont déjà commencé à tirer parti de la technologie ML en raison de sa capacité éprouvée à réduire les coûts d'exploitation, à augmenter les revenus et à améliorer la productivité. , améliorer la conformité, renforcer la sécurité et enrichir l'expérience client. Cependant, la plupart des entreprises en sont aux premières étapes de l'exploitation des avantages du ML.

Avec plus de 10 000 fournisseurs d'IA en concurrence pour des parts de marché, il existe une gamme d'applications de ML pour différents cas d'utilisation dans les services financiers. . Certaines applications, telles que les chatbots, sont indépendantes de l'industrie et doivent être formées pour la langue vernaculaire de l'entreprise spécifique. D'autres sont très spécifiques aux processus financiers. Si une entreprise a l'élan, le talent technologique suffisant et les ressources financières, il existe des cadres de ML open source qui peuvent être exploités pour faciliter le développement de logiciels personnalisés .

Si elle est correctement mise en œuvre, l'IA peut fournir des services financiers les entreprises avec une expérience client supérieure (CX) et augmentent les revenus, réduisent les dépenses, renforcent la sécurité et atténuent les fraudes. , avoir un guide de confiance, tel que Perficient, peut aider à éviter les faux pas et à garantir le succès. Avec des domaines de pratique dédiés à l'IA, la gestion des données et les services financiers, ainsi que des partenariats avec les principaux fournisseurs d'IA / ML, Perficient est particulièrement bien placé pour vous aider dans votre stratégie de gestion des données et la sélection et le déploiement d'outils AI / ML dans toute votre entreprise. Nous avons aidé de nombreuses sociétés de services financiers à évaluer la qualité de leurs données, à identifier des ensembles de données incomplets ou incohérents pour la correction, et à mettre en œuvre des améliorations de processus et de technologie pour assurer des modifications, validations et contrôles appropriés à l'avenir.

Pour en savoir plus sur les différences spécifiques entre l'IA et ML, données sales et moyens de tirer parti de ces technologies, vous pouvez cliquer sur ici ou remplir le formulaire ci-dessous.