FinTech'te Yapay Zeka ve Optik Karakter Tanıma - MassTLC

FinTech'te Yapay Zeka ve Optik Karakter Tanıma – MassTLC

Zaman Damgası: 11 Nisan 2023 12:10
Kaynak Düğüm: 2947514

Bankacılık otomasyonu, 24/7 mobil bankacılık, gelişmiş güvenlik ve dolandırıcılık tespiti, blok zinciri entegrasyonu, büyük veri analitiği ve daha birçok dijital teknolojideki gelişmelerle son yıllarda patlama yaşıyor. Yapay zeka sistemleri, hem müşteriye dönük operasyonları hem de perde arkasında otomasyon çözümlerini destekler - ancak kabul edilen belge türlerinin çeşitliliği ve eyalet ve uluslararası hatlardaki çeşitli kural ve düzenlemeler nedeniyle, belge işlemenin çoğu hala manuel olarak yapılmaktadır.

MIT'deki CSAIL, Elektrik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimi Bölümü (EECS) ve Tıp Mühendisliği ve Bilimi Enstitüsü'nde (IMES) araştırmacı olan Dr. Amar Gupta, hızlı ve doğru bir şekilde dijitalleştirme yapabilen teknolojiler ve iş süreçleri geliştiriyor. ve sıfır veya minimum insan müdahalesi ile mali ve diğer belgeleri işleme.

Dr. Gupta'nın fintech ve sağlık hizmetleri alanındaki çalışmalarında, yalnızca finansal ve tıbbi uzmanlığı değil aynı zamanda mühendisler, bilgisayar bilimcileri, avukatlar ve politika yapıcılardan gelen girdileri de kapsayan entegre bir yaklaşım benimsiyor. Fintech ve sağlık gibi alanlara yeni teknolojiler uygulamak için, bilgi çağındaki bir toplum için dikkate alınması gereken dört faaliyet düzeyi arasında ayrım yapmak için bilgiye dayalı bir çerçeve benimsiyor:

  1. Bilgi edinme
  2. Bilgi keşfi
  3. Bilgi Yönetimi
  4. Bilgi Yayma

Örneğin Dr. Gupta, ABD'ye geldiğinde, diğer bankalarla zaman içinde birleşen üç ardışık birleşme turundan geçen bir bankada hesapları olduğunu söyledi. Her birleşme gerçekleştiğinde, bu bilgileri entegre etmek için çok para harcandı.

"Veri toplamanın sorunlarından biri de bu" dedi. “Modern dünyada, modern bir toplumda bir şeyler yaparken, gerçekten birçok farklı alandan bilgiye erişmeye ihtiyacınız var. Bir tarafta bu veri toplama probleminiz var. Diğer taraf, gerçekten ihtiyacınız olan verilere ulaşan bu veri parçalanması sorunudur. Bu noktada karşı karşıya olduğumuz şey aşırı veri yükü.”

Bilgiye dayalı yapısındaki seviyelerin her biri, insanların mevcut büyük miktardaki verileri ayrıştırmasına yardımcı olur ve sistemler arasında daha iyi birlikte çalışabilirlik için teknoloji tarafından daha fazla desteklenebilir.

Zaman Damgası:

Den fazla kütleTLC