- vừa được xem lúc

Explore How Machine learning is revolutionizing Fintech Sector

0 0 1

Người đăng: Rushil Bhuptani

Theo Viblo Asia

The financial industry is one of the major contributors to artificial intelligence technology, and the rate of employment of such technology is growing rapidly. These technologies will be employed in a wide array of domains: risk assessment, algorithms for trading, fraud detection, blockchain integration, and customer support, among others. Significant amount of vast data is being analyzed in order to generate more accurate ratings when machine learning in the case of risk assessment. Trading algorithms driven by artificial intelligence can evaluate markets and carry out transactions in milliseconds, increasing efficiency and lowering the possibility of human mistakes. In order to adjust to novel fraud techniques, sophisticated machine learning algorithms can identify questionable patterns in real-time. Fraud detection can benefit from this. Through 24/7 assistance and personalized financial guidance, chatbots powered by artificial intelligence and robo-advisors are enhancing customer service. Artificial intelligence algorithms track transactions to guarantee their security and predict market movements in the blockchain and cryptocurrency sectors. Conversely, though, problems continue. These include the acquisition of specialized knowledge, the preservation of decision-making transparency, the addressing of ethical issues, the privacy protection of clients, and the guarantee of excellent data. Financial professionals and machine learning consultants must work together as the financial industry continues to transform with the help of AI and machine learning. A more efficient, safe, and customer-focused financial environment will be shaped by this collaboration. In a world where data is becoming more and more important, financial business that do not implement these technologies run the risk of falling behind. The future of fintech lies in machine learning, which will provide those who use it strategically and morally with enormous competitive advantages. It is not just passing fudge. For more information, Refer to this article: https://www.c-sharpcorner.com/blogs/how-machine-learning-is-transforming-the-financial-industry

Bình luận

Bài viết tương tự

- vừa được xem lúc

Hành trình AI của một sinh viên tồi

Mình ngồi gõ những dòng này vào lúc 2h sáng (chính xác là 2h 2 phút), quả là một đêm khó ngủ. Có lẽ vì lúc chiều đã uống cốc nâu đá mà giờ mắt mình tỉnh như sáo, cũng có thể là vì những trăn trở về lý thuyết chồng chất ánh xạ mình đọc ban sáng khiến không tài nào chợp mắt được hoặc cũng có thể do mì

0 0 143

- vừa được xem lúc

[Deep Learning] Key Information Extraction from document using Graph Convolution Network - Bài toán trích rút thông tin từ hóa đơn với Graph Convolution Network

Các nội dung sẽ được đề cập trong bài blog lần này. . Tổng quan về GNN, GCN. Bài toán Key Information Extraction, trích rút thông tin trong văn bản từ ảnh.

0 0 215

- vừa được xem lúc

Tìm hiểu về YOLO trong bài toán real-time object detection

1.Yolo là gì. . Họ các mô hình RCNN ( Region-Based Convolutional Neural Networks) để giải quyết các bài toán về định vị và nhận diện vật thể.

0 0 281

- vừa được xem lúc

Encoding categorical features in Machine learning

Khi tiếp cận với một bài toán machine learning, khả năng cao là chúng ta sẽ phải đối mặt với dữ liệu dạng phân loại (categorical data). Khác với các dữ liệu dạng số, máy tính sẽ không thể hiểu và làm việc trực tiếp với categorical variable.

0 0 256

- vừa được xem lúc

TF Lite with Android Mobile

Như các bạn đã biết việc đưa ứng dụng đến với người sử dụng thực tế là một thành công lớn trong Machine Learning.Việc làm AI nó không chỉ dừng lại ở mức nghiên cứu, tìm ra giải pháp, chứng minh một giải pháp mới,... mà quan trọng là đưa được những nghiên cứu đó vào ứng dụng thực tế, được sử dụng để

0 0 69

- vừa được xem lúc

Xây dựng hệ thống Real-time Multi-person Tracking với YOLOv3 và DeepSORT

Trong bài này chúng ta sẽ xây dựng một hệ thống sử dụng YOLOv3 kết hợp với DeepSORT để tracking được các đối tượng trên camera, YOLO là một thuật toán deep learning ra đời vào tháng 5 năm 2016 và nó nhanh chóng trở nên phổ biến vì nó quá nhanh so với thuật toán deep learning trước đó, sử dụng YOLO t

0 0 313