Trí tuệ nhân tạo và nhận dạng ký tự quang học trong FinTech

Được xuất bản lại bởi Plato

Người theo dõi: 0

Tự động hóa ngân hàng đang bùng nổ trong những năm gần đây, với những tiến bộ trong ngân hàng di động 24/7, tăng cường bảo mật và phát hiện gian lận, tích hợp chuỗi khối, phân tích dữ liệu lớn và nhiều công nghệ kỹ thuật số khác. Các hệ thống trí tuệ nhân tạo hỗ trợ cả các hoạt động hướng tới khách hàng và các giải pháp tự động hóa đằng sau hậu trường — nhưng do nhiều loại tài liệu được chấp nhận cũng như các quy tắc và quy định khác nhau giữa các tuyến của tiểu bang và quốc tế, phần lớn quá trình xử lý tài liệu vẫn đang được thực hiện thủ công.

Tiến sĩ Amar Gupta, nhà nghiên cứu tại CSAIL, Khoa Kỹ thuật Điện và Khoa học Máy tính (EECS) và Viện Khoa học và Kỹ thuật Y tế (IMES) tại MIT, đang phát triển các công nghệ và quy trình kinh doanh có khả năng số hóa nhanh chóng và chính xác và xử lý các tài liệu tài chính và các tài liệu khác mà không có hoặc có sự can thiệp tối thiểu của con người.

Trong công việc của Tiến sĩ Gupta về công nghệ tài chính và chăm sóc sức khỏe, ông áp dụng phương pháp tích hợp, không chỉ bao gồm chuyên môn về tài chính và y tế mà còn cả ý kiến đóng góp từ các kỹ sư, nhà khoa học máy tính, luật sư và nhà hoạch định chính sách. Để triển khai các công nghệ mới cho các lĩnh vực như fintech và chăm sóc sức khỏe, ông áp dụng một khuôn khổ dựa trên tri thức để phân biệt giữa bốn cấp độ hoạt động cần được xem xét cho một xã hội trong thời đại thông tin:

Sự thu nhận kiến thức
Khám phá tri thức
Quản lý tri thức
Phổ biến kiến thức

Ví dụ, Tiến sĩ Gupta cho biết khi đến Mỹ, ông có tài khoản tại một ngân hàng đã trải qua ba vòng sáp nhập liên tiếp với các ngân hàng khác đã sáp nhập theo thời gian. Mỗi lần hợp nhất xảy ra, rất nhiều tiền đã được chi cho việc tích hợp thông tin này.

“Đó là một trong những vấn đề về tổng hợp dữ liệu,” ông nói. “Khi bạn đang làm việc trong thế giới hiện đại, trong một xã hội hiện đại, bạn thực sự cần tiếp cận thông tin từ nhiều lĩnh vực khác nhau. Một mặt, bạn gặp vấn đề về tổng hợp dữ liệu. Mặt khác là vấn đề phân rã dữ liệu, đang tiếp cận dữ liệu mà bạn thực sự cần. Quá tải dữ liệu là những gì chúng ta đang phải đối mặt vào thời điểm này.”

Mỗi cấp độ trong cấu trúc dựa trên tri thức của anh ấy giúp mọi người phân tích cú pháp thông qua lượng dữ liệu khổng lồ có sẵn và có thể được hỗ trợ thêm bằng công nghệ để có khả năng tương tác tốt hơn giữa các hệ thống.