FinTechにおける人工知能と光学式文字認識

近年、24 時間年中無休のモバイル バンキングの進歩、強化されたセキュリティと不正検出、ブロックチェーンの統合、ビッグデータ分析、その他多くのデジタル テクノロジにより、バンキングの自動化が活況を呈しています。 人工知能システムは、顧客向けの操作と自動化ソリューションの両方を舞台裏でサポートしていますが、受け入れられるドキュメントの種類の範囲と、州および国際的なラインにわたるさまざまな規則と規制のために、ドキュメント処理の多くは依然として手動で行われています.

CSAIL、Department of Electrical Engineering and Computer Science (EECS)、MIT の Institute for Medical Engineering and Science (IMES) の研究者である Amar Gupta 博士は、迅速かつ正確にデジタル化できる技術とビジネス プロセスを開発しています。人的介入をゼロまたは最小限に抑えて、財務およびその他の文書を処理します。

グプタ博士は、フィンテックとヘルスケアにまたがる仕事において、金融と医療の専門知識だけでなく、エンジニア、コンピューター サイエンティスト、弁護士、政策立案者からの意見も取り入れた統合的なアプローチを採用しています。 フィンテックやヘルスケアなどの分野に新しいテクノロジーを導入するために、彼は知識ベースのフレームワークを採用して、情報化時代の社会で考慮すべき XNUMX つのレベルの活動を区別しています。

1. 知識の獲得
2. 知識発見
3. データ管理
4. 知識の普及

たとえば、グプタ博士は、米国に来たとき、時間の経過とともに合併した他の銀行との合併を XNUMX 回連続して行った銀行に口座を持っていたと言いました。 マージが行われるたびに、この情報の統合に多額の費用が費やされました。

「これはデータ集約の問題の XNUMX つです」と彼は言いました。 「現代世界、現代社会で何かをしているとき、さまざまな分野の情報にアクセスする必要があります。 一方では、このデータ集約の問題があります。 もう XNUMX つの側面は、実際に必要なデータに到達するデータ分解の問題です。 この時点で私たちが直面しているのは、データの過負荷です。」

彼の知識ベース構造の各レベルは、人々が利用可能な大量のデータを解析するのに役立ち、システム間の相互運用性を向上させるテクノロジーによってさらに支援されます。

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• 情報源： https://www.masstlc.org/artificial-intelligence-and-optical-character-recognition-in-fintech/