Sztuczna inteligencja i optyczne rozpoznawanie znaków w FinTech – MassTLC

Automatyzacja bankowości rozwija się w ostatnich latach dzięki postępom w całodobowej bankowości mobilnej, ulepszonym bezpieczeństwu i wykrywaniu oszustw, integracji blockchain, analizie dużych zbiorów danych i wielu innym technologiom cyfrowym. Systemy sztucznej inteligencji obsługują zarówno operacje zorientowane na klienta, jak i rozwiązania automatyzacji za kulisami — ale ze względu na zakres akceptowanych typów dokumentów oraz różne zasady i przepisy obowiązujące w poszczególnych stanach i na szczeblu międzynarodowym, większość przetwarzania dokumentów nadal odbywa się ręcznie.

Dr Amar Gupta, badacz z CSAIL, Wydziału Elektrotechniki i Informatyki (EECS) oraz Instytutu Inżynierii i Nauk Medycznych (IMES) na MIT, opracowuje technologie i procesy biznesowe umożliwiające szybką i dokładną digitalizację oraz przetwarzanie dokumentów finansowych i innych przy zerowej lub minimalnej interwencji człowieka.

W swojej pracy dr Gupta w obszarze fintech i opieki zdrowotnej stosuje zintegrowane podejście, obejmujące nie tylko wiedzę finansową i medyczną, ale także wkład inżynierów, informatyków, prawników i decydentów. Aby wdrożyć nowe technologie w takich dziedzinach, jak fintech i opieka zdrowotna, przyjmuje ramy oparte na wiedzy, aby rozróżnić cztery poziomy działań, które należy wziąć pod uwagę w społeczeństwie w epoce informacyjnej:

1. Pozyskiwanie wiedzy
2. Odkrycie wiedzy
3. Zarządzanie wiedzą
4. Rozpowszechnianie wiedzy

Na przykład dr Gupta powiedział, że kiedy przyjechał do USA, miał konta w banku, który przeszedł trzy kolejne rundy fuzji z innymi bankami, które połączyły się w czasie. Za każdym razem, gdy dochodziło do fuzji, wydawano dużo pieniędzy na integrację tych informacji.

„To jeden z problemów związanych z agregacją danych” — powiedział. „Kiedy robisz coś we współczesnym świecie, w nowoczesnym społeczeństwie, naprawdę potrzebujesz dostępu do informacji z wielu różnych dziedzin. Z jednej strony masz problem z agregacją danych. Druga strona to kwestia dezintegracji danych, czyli dotarcia do danych, których faktycznie potrzebujesz. W tym momencie mamy do czynienia z przeciążeniem danymi”.

Każdy z poziomów w jego strukturze opartej na wiedzy pomaga ludziom analizować ogromne ilości dostępnych danych i może być dodatkowo wspomagany przez technologię w celu lepszej interoperacyjności między systemami.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.mtlc.co/artificial-intelligence-and-optical-character-recognition-in-fintech/