Kunstig intelligens og optisk tegngjenkjenning i FinTech

Bankautomatisering blomstrer de siste årene, med fremskritt innen 24/7 mobilbanktjenester, forbedret sikkerhet og svindeldeteksjon, blockchain-integrasjon, big data-analyse og mange flere digitale teknologier. Kunstig intelligens-systemer støtter både kundevendte operasjoner og automatiseringsløsninger bak kulissene — men på grunn av utvalget av dokumenttyper som er akseptert og ulike regler og forskrifter på tvers av statlige og internasjonale linjer, blir mye av dokumentbehandlingen fortsatt gjort manuelt.

Dr. Amar Gupta, en forsker ved CSAIL, Institutt for elektroteknikk og informatikk (EECS), og Institute for Medical Engineering and Science (IMES) ved MIT, utvikler teknologier og forretningsprosesser som er i stand til raskt og nøyaktig digitalisering og behandling av økonomiske og andre dokumenter med null eller minimal menneskelig innblanding.

I Dr. Guptas arbeid på tvers av fintech og helsevesen, tar han en integrert tilnærming, som omfatter ikke bare finansiell og medisinsk ekspertise, men også innspill fra ingeniører, informatikere, advokater og beslutningstakere. For å distribuere nye teknologier for felt som fintech og helsevesen, tar han i bruk et kunnskapsbasert rammeverk for å skille mellom fire aktivitetsnivåer som bør vurderes for et samfunn i informasjonsalderen:

1. Kunnskapsinnhenting
2. Kunnskapsoppdagelse
3. Knowledge Management
4. Kunnskapsformidling

For eksempel sa Dr. Gupta at da han kom til USA, hadde han kontoer i en bank som gikk gjennom tre påfølgende runder med fusjoner med andre banker som fusjonerte over tid. Hver gang en sammenslåing skjedde, ble det brukt mye penger på å integrere denne informasjonen.

"Det er et av problemene med dataaggregering," sa han. «Når du gjør ting i den moderne verden, i et moderne samfunn, trenger du virkelig tilgang til informasjon fra mange forskjellige områder. På den ene siden har du dette problemet med dataaggregering. Den andre siden er dette problemet med dataoppløsning, som når dataene du faktisk trenger. Dataoverbelastning er det vi står overfor på dette tidspunktet.»

Hvert av nivåene i hans kunnskapsbaserte struktur hjelper folk å analysere gjennom de enorme datamengdene som er tilgjengelige, og kan bli ytterligere hjulpet av teknologi for bedre interoperabilitet mellom systemene.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• Platoblokkkjede. Web3 Metaverse Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• kilde: https://www.masstlc.org/artificial-intelligence-and-optical-character-recognition-in-fintech/