金融科技中的人工智能和光学字符识别

随着 24/7 移动银行、增强的安全性和欺诈检测、区块链集成、大数据分析以及更多数字技术的进步，银行自动化近年来蓬勃发展。 人工智能系统支持面向客户的操作和幕后的自动化解决方案——但由于接受的文件类型范围广泛以及跨州和国际线路的各种规则和规定，大部分文件处理仍在手动完成。

CSAIL、电气工程与计算机科学系 (EECS) 和麻省理工学院医学工程与科学研究所 (IMES) 的研究员 Amar Gupta 博士正在开发能够快速准确地数字化的技术和业务流程在零人工干预或最少人工干预的情况下处理财务和其他文件。

在 Gupta 博士横跨金融科技和医疗保健的工作中，他采用综合方法，不仅包括金融和医学专业知识，还包括工程师、计算机科学家、律师和政策制定者的意见。 为了在金融科技和医疗保健等领域部署新技术，他采用基于知识的框架来区分信息时代社会应该考虑的四个层面的活动：

1. 知识获取
2. 知识发现
3. 知识管理
4. 知识传播

例如，古普塔博士说，当他来到美国时，他在一家银行开设了账户，这家银行经历了连续三轮与其他银行的合并，这些银行随着时间的推移而合并。 每次合并发生时，都会花费大量资金来整合这些信息。

“这是数据聚合的问题之一，”他说。 “当你在现代世界、现代社会中做事时，你确实需要访问来自许多不同领域的信息。 一方面，你有数据聚合的问题。 另一方面是数据分解的问题，即到达您实际需要的数据。 数据过载是我们目前面临的问题。”

他基于知识的结构中的每个级别都可以帮助人们解析大量可用数据，并且可以进一步得到技术的帮助，以实现系统之间更好的互操作性。

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