Intelligence artificielle et reconnaissance optique de caractères dans la FinTech – MassTLC

L'automatisation bancaire est en plein essor ces dernières années, avec des avancées dans les services bancaires mobiles 24 heures sur 7, XNUMX jours sur XNUMX, une sécurité et une détection des fraudes améliorées, l'intégration de la blockchain, l'analyse des mégadonnées et bien d'autres technologies numériques. Les systèmes d'intelligence artificielle prennent en charge à la fois les opérations en contact avec les clients et les solutions d'automatisation en arrière-plan, mais en raison de la gamme de types de documents acceptés et des diverses règles et réglementations nationales et internationales, une grande partie du traitement des documents se fait encore manuellement.

Le Dr Amar Gupta, chercheur au CSAIL, au Département de génie électrique et informatique (EECS) et à l'Institut de génie médical et des sciences (IMES) du MIT, développe des technologies et des processus commerciaux capables de numériser rapidement et avec précision et le traitement des documents financiers et autres avec une intervention humaine nulle ou minimale.

Dans le travail du Dr Gupta sur les technologies financières et les soins de santé, il adopte une approche intégrée, englobant non seulement l'expertise financière et médicale, mais également la contribution d'ingénieurs, d'informaticiens, d'avocats et de décideurs. Afin de déployer de nouvelles technologies pour des domaines comme la fintech et la santé, il adopte un cadre basé sur les connaissances pour distinguer quatre niveaux d'activités qui devraient être pris en compte pour une société à l'ère de l'information :

1. Acquisition de connaissances
2. Découverte des connaissances
3. Transfert de connaissances
4. Diffusion des connaissances

Par exemple, le Dr Gupta a déclaré que lorsqu'il est venu aux États-Unis, il avait des comptes dans une banque qui a subi trois séries successives de fusions avec d'autres banques qui ont fusionné au fil du temps. Chaque fois qu'une fusion se produisait, beaucoup d'argent était dépensé pour intégrer ces informations.

"C'est l'un des problèmes de l'agrégation des données", a-t-il déclaré. "Lorsque vous faites des choses dans le monde moderne, dans une société moderne, vous avez vraiment besoin d'accéder à des informations provenant de nombreux domaines différents. D'un côté, vous avez ce problème d'agrégation de données. L'autre côté est ce problème de désintégration des données, qui atteint les données dont vous avez réellement besoin. La surcharge de données est ce à quoi nous sommes confrontés en ce moment.

Chacun des niveaux de sa structure basée sur les connaissances aide les gens à analyser les énormes quantités de données disponibles et peut être encore aidé par la technologie pour une meilleure interopérabilité entre les systèmes.

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• La source: https://www.mtlc.co/artificial-intelligence-and-optical-character-recognition-in-fintech/