décembre 29, 2020
L’apprentissage automatique aime les données et produit de nombreux résultats intéressants. À l’échelle mondiale, nous générons chaque jour 2,5 milliards de gigaoctets de données.
D’énormes quantités de données sont générées, dont beaucoup proviennent du secteur financier. Transactions, résultats, clients – Presque tout ce qui se passe dans le monde génère des événements financiers, et tous ces événements génèrent des données.
L’apprentissage automatique peut capturer et traiter de grandes quantités de données, ce qui aide les entreprises à améliorer leurs services et leurs performances. Pour les gens ordinaires, la technologie basée sur l’apprentissage automatique signifie des produits financiers qui répondent mieux à leurs besoins et fournissent toujours les bons services. Pour les entreprises, les applications d’apprentissage automatique peuvent apporter un certain nombre d’avantages, tels qu’une meilleure visibilité financière et une prise de décision plus rapide basée sur des informations en temps réel.
Avant de vous inquiéter de ce que signifie le monde dominé par les robots de l’argent basé sur la technologie (je pense qu’il vous reste 5 à 10 ans avant que cela ne se produise), rappelez-vous que l’avenir aura peur. Non, c’est ce que nous faisons. Je suis déjà familier.
Selon Worldpay, l’utilisation mondiale du paiement mobile des points de vente (POS) tels qu’Apple et Google Pay devrait augmenter de 28% d’ici 2022, qui sera le prochain mode de paiement POS le plus populaire après les cartes de débit à ce stade.
Alors, quels sont les avantages de l’apprentissage automatique et comment pouvez-vous l’utiliser? Eh bien, il y a des cas où des réformes sont déjà en cours pour les entreprises et les particuliers. Voici une mise en œuvre pratique et innovante de l’apprentissage automatique
Amy est arrivée chez HSBC et est très talentueuse. Elle dit à tous les clients qui peuvent la contacter, à quel point elle est occupée, que ce soit le jour ou la nuit. Elle aide beaucoup de gens à la fois et demande le feedback de tout le monde sans se fatiguer. Cela signifie qu’elle explique à HSBC comment elle peut améliorer la conversation.
Elle n’est pas seule dans le monde financier. L’application bancaire Monzo utilise l’apprentissage automatique pour améliorer en permanence le support client. Dans un véritable répertoire de technologie et d’intégration humaine, cette solution n’automatise pas tout et met en relation les utilisateurs avec des agents en direct lorsqu’ils décident de ce dont ils ont besoin. Pendant ce temps, sur le marché des services de gestion des investissements, Nutmeg utilise une technologie interactive axée sur le client pour réduire les coûts et augmenter la satisfaction des utilisateurs.
L’étude de Bloomberg suggère que des robots-conseillers comme Nutmeg géreront des actifs d’environ 1,5 billion d’ici 2020, et le groupe de services affirme que l’IA prendra en charge 95% de toutes les interactions avec les clients d’ici cinq à dix ans. Si vous ne le savez pas encore, vous préféreriez parler à des machines plutôt qu’à des humains.
Comme mentionné précédemment, l’apprentissage automatique aime les données et peut analyser de grandes quantités de technologie informatique pour identifier les tendances et les modèles. Parfois, ils peuvent vous aider à prendre ou à découvrir des décisions financières lorsque les choses tournent mal.
Par exemple, les capacités de correction et de transformation au sein de la plate-forme SaaS: Vision utilise l’apprentissage automatique pour les organisations afin de garantir que les données de TVA sont exactes et sans erreur avant la transmission. Toutes les données de TVA sont examinées par la technologie d’apprentissage automatique, la référence Metro, la vidéo d’action afin que ces écarts puissent être officiellement examinés. Mais ça ne s’arrête pas là. Grâce à une utilisation continue, Fix & Verify répond au comportement des entreprises privées, de sorte que vous apprenez à mieux identifier les incohérences. Cette technique augmente en précision avec le temps grâce à une utilisation continue.
Le secteur de l’assurance fournit un autre bon exemple de la façon dont la reconnaissance de formes est utilisée pour les avantages commerciaux et clients.
Les compagnies d’assurance travaillent avec de nombreux clients pour offrir une variété de polices avec de nombreuses conséquences. Quel que soit le niveau de données, les bonnes techniques d’analyse des données nous ont permis d’identifier des modèles tels que les clients, les réclamations, les politiques, etc.
Aux États-Unis, Lemonade Insurance utilise désormais cette installation pour identifier et distribuer des produits d’assurance pour les propriétaires et les locataires. La décision est basée sur l’économie comportementale. En d’autres termes, l’apprentissage automatique détermine le profil de risque du demandeur et distribue le produit en fonction de l’expérience de marché contenue dans les données. Les réclamations peuvent être résolues et payées en quelques minutes. Paperasse minimale, efficacité maximale.
Alors, jusqu’où peut aller le machine learning dans le secteur financier ? Considérez ceci: les investissements financiers efficaces sont basés sur des nombres presque infinis. Pour générer d’excellents rendements, investir dans le bon montant au bon moment nécessite une connaissance des entreprises, des tendances du marché mondial et plus encore.
Actuellement pris en charge par des algorithmes de trading. La société de données et de recherche Prekin estime que 1 360 fonds spéculatifs utilisent actuellement des modèles informatiques pour effectuer la plupart de leurs transactions.
Cependant, il y a un mouvement vers l’apprentissage automatique et l’IA qui contrôlent entièrement les investissements importants. La technologie peut déjà prendre en compte des «données» provenant de diverses sources, telles que des rapports vidéo et du contenu audio, ainsi que des données existantes placées dans du texte et des images. La technologie peut également prendre rapidement un grand nombre de décisions basées sur ces données. Cela signifie que dans tous les cas, vous pouvez gérer votre investissement beaucoup plus rapidement que les humains.
Cependant, des solutions entièrement automatisées peuvent être mises en attente en raison de la complexité finale de vos décisions d’investissement. En bref, gagner de l’argent de cette manière n’est pas aussi simple que «la performance prédit les résultats futurs». Si c’est le cas, peut-être que nous le ferons tous.
La technologie et la numérisation transformeront le secteur financier de haut en bas, des processus internes aux communications externes. En fait, la blague est que cela se produit déjà. L’avenir se dessine autour de nous.
Alors que cette tendance se poursuit, il convient de garder à l’esprit que l’apprentissage automatique ne consiste plus seulement à introduire de nouvelles technologies pour changer les choses. Contrairement à d’autres technologies instables ou rationalisées, l’apprentissage automatique offrira une plus grande valeur à l’avenir grâce à une utilisation quotidienne et sera toujours passionnant en 2021 et au-delà.
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