El sector financiero va a crecer rápidamente con el advenimiento del lenguaje de máquina y la inteligencia artificial. Echemos un vistazo a ellos.
Aprendizaje automático en la vida cotidiana.
Sin embargo, no es solo un fenómeno de la industria de TI. PayPal, Netflix, Skype y Uber también fueron descartados una vez como pequeños jugadores, y en los últimos años, la cantidad de tecnologías en la fase de pequeños jugadores ha aumentado considerablemente: impresoras 3D, efectivo digital, autos sin conductor, relojes inteligentes, TV por Internet, 3D gafas, robots, ropa inteligente, cursos en línea masivamente abiertos (MOOC), drones, sistemas expertos, pruebas médicas de bricolaje, el yo cuantificado, inteligencia artificial y más.
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Hay muchas aplicaciones y oportunidades de aprendizaje automático que se pueden encontrar, por ejemplo, los sistemas de recomendación en línea de Amazon y Netflix, Google Adwords, (genera más de $ 60 mil millones de dólares por año). Bing motor de búsqueda. (No es tan grande como Google o Yahoo, pero utiliza el aprendizaje automático). Motor de recomendaciones en Amazon, Netflix, Spotify y muchos otros, encontramos el reconocimiento automático de Facebook y las recomendaciones de amigos, Watson de IBM es un ejemplo increíble, Kindle Store, sistemas de reconocimiento de voz (voz a texto o servicio al cliente), publicidad en internet, agrupación de noticias (Google News), historias relacionadas, reconocimiento de escritura a mano, identificación de contenido cuestionable, subtítulos automáticos y traducción automática. También podemos ver las listas de reproducción personalizadas de Spotify y Pandora, podemos buscar las búsquedas personalizadas de Google y agregar, podemos predecir la demanda de los clientes de los automóviles Uber y su estado previo a la ubicación, por mencionar solo algunos. Recibirá recomendaciones que se basan únicamente en la información proporcionada por usted. Por un momento, no habría pensado o imaginado una pieza de tecnología de aprendizaje automático, tan ubicua y útil que, en primer lugar, es posible que nunca haya pensado en ello. Además, durante cuánto tiempo miramos una película y los diversos tipos de productos que compramos están siendo monitoreados y grabados.
Inteligencia Artificial, Finanzas y Seguros
Bernard Marr señala que esto ni siquiera tiene en cuenta los algoritmos de IA que ya realizan transacciones en el mercado de valores en nanosegundos y hacen predicciones de ingresos basadas en cientos, si no miles de puntos de datos.
La secuenciación de genomas individuales y luego compararlos con una vasta base de datos permitirá a los médicos, y / o bots de IA, predecir la probabilidad de contraer una enfermedad en particular y las mejores formas de tratar esas enfermedades cuando aparezcan.
Empresas como Google, Apple, Samsung y otras están invirtiendo miles de millones en el desarrollo de nuevos sensores biométricos. En combinación con grandes datos, la información de estos sensores podría ayudar a prevenir enfermedades y prolongar la vida útil.
La era de la conjetura y la intuición cuando se trata de inversiones se dirige hacia la puerta. Además, los sistemas de IA beneficiarán a los bancos y prestamistas al poder predecir qué solicitantes son inversiones de alto y bajo riesgo para préstamos personales y comerciales. Nuestros puntajes de crédito ya están en camino de ser mucho más que la suma de nuestras deudas y facturas pagadas. En poco tiempo, los AI que trabajan para los bancos podrán saber por algo tan inocente como el tipo de cosas que compra y dónde las compra, si pagará o no su préstamo para automóvil.
Partiendo de la idea de que la IA garantiza su préstamo personal, su compañía de seguros también se transformará con inteligencia artificial y big data. Ya ha comenzado, con compañías como Progressive que ofrecen descuentos en los que acepta poner un pequeño dispositivo de monitoreo en su automóvil que les permita saber si es o no un conductor seguro.
Imagine una compañía de seguros de salud haciendo lo mismo; solo use este dispositivo inteligente durante algunas semanas, y le haremos saber si podemos asegurarlo a un precio más bajo. Si su frecuencia cardíaca, presión arterial, niveles de actividad y otras cosas indican que lleva una vida saludable, obtendrá un descuento.
Otro gran cambio que AI podría ver introducido es el de los autos autónomos. Uno de los propósitos principales detrás del desarrollo de automóviles autónomos es que rara vez, si es que alguna vez, se estrellan. Entonces, el único seguro que necesitarían sería reemplazarlos si una tormenta deja caer un árbol sobre ellos. No más seguro de colisión.
Inteligencia artificial en el sector bancario
Devendra Mangani, de Bizofit, dice que los motores de recomendación son una contribución clave de la inteligencia artificial en el sector bancario. Se basa en el uso de los datos del pasado sobre los usuarios y / o diversas ofertas de un banco, como planes de tarjetas de crédito, estrategias de inversión, fondos, etc. para hacer la recomendación más adecuada para el usuario en función de sus preferencias y los usuarios. ‘historia. Los motores de recomendación han tenido mucho éxito y un componente clave en el crecimiento de los ingresos logrado por los principales bancos en los últimos tiempos.
Con Big Data y cálculos más rápidos, las máquinas, junto con algoritmos precisos de inteligencia artificial, desempeñan un papel importante en la forma en que se hacen las recomendaciones en el sector bancario.
Los bots de chat ya se están utilizando ampliamente en la industria bancaria para revolucionar la gestión de las relaciones con los clientes a nivel personal. Bank of America planea proporcionar a los clientes un asistente virtual llamado “Erica” que utilizará la inteligencia artificial para hacer sugerencias a través de teléfonos móviles para mejorar sus asuntos financieros. Allo, lanzado por Google, es otra realización genérica de los bots de chat.
Finalmente, se trata de cómo usamos la tecnología para reinventar a esas organizaciones para salir frente a los cambios dramáticos que la tecnología está creando. Especialmente para las grandes empresas, no se puede exagerar la oportunidad de cambiar de disrupto a disruptor. La pregunta que ahora deben hacer estas empresas es cómo utilizarán los próximos tres años para redefinir sus lugares en este nuevo mundo.
Atentamente,
Raj
