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Quelles sont les technologies qui façonnent l'avenir de la fintech ?
Quelles sont les technologies qui façonnent l'avenir de la fintech ?
La FinTech étant de plus en plus adoptée à travers le monde, différentes technologies ont été appliquées pour répondre aux besoins du secteur. Ils incluent la demande des consommateurs, les approbations réglementaires, les améliorations en matière de sécurité et la concurrence. Les technologies avancées qui gèrent l’écosystème deviennent plus intelligentes et plus adaptables. Les principales tendances futures de la fintech peuvent être divisées dans les catégories suivantes : intelligence artificielle (IA), cloud computing, blockchain, Internet des objets (IoT) et open banking. Examinons de plus près ces tendances technologiques fintech.
Principales tendances Fintech
1. L'intelligence artificielle mène à des solutions plus intelligentes
Selon le Cambridge Center for Alternative Finance, 90 % des entreprises fintech appliquent déjà l'intelligence artificielle sous une forme ou une autre. L’aspect le plus puissant de l’intelligence artificielle est qu’elle apprend à travailler plus efficacement et mieux que quiconque. En apprenant des données, les modèles d’IA sont capables d’effectuer des tâches efficacement sans nécessiter d’intervention humaine supplémentaire. Le travail est ainsi effectué plus rapidement, plus efficacement et avec plus de précision, ce qui rend les solutions fintech plus intelligentes.
Certains cas d'utilisation de l'IA dans la fintech incluent :
- Utilisation de chatbots comme assistants virtuels pour répondre aux requêtes des clients, fournir des conseils et effectuer des tâches répétitives
- Déployer le traitement du langage naturel (NLP) pour permettre la communication avec des assistants virtuels Communication de type humain et amélioration engagement client
- Utilisez des algorithmes d'IA pour détecter les activités suspectes afin de prévenir la fraude, comme le signalement de transactions suspectes ou de réclamations d'assurance
- Segmentation des clients pour proposer des produits sur mesure basés sur l'analyse du score de risque et faciliter des approbations de prêt plus rapides
Selon Mordor Intelligence, le Le marché mondial de l'A? devrait valoir 26,67 milliards de dollars américains d'ici 2026, à mesure que de plus en plus d'entreprises en feront une partie intégrante de leurs activités.
2. Le cloud computing améliore la sécurité
En plus de la vitesse, de l'évolutivité, de la flexibilité et d'un déploiement plus rapide, le cloud computing améliore considérablement la sécurité grâce à l'automatisation et aux contrôles de sécurité intégrés. La Fintech a toujours été associée à des risques liés à la gestion des données sensibles et au respect des réglementations du secteur. Les entrepôts de données cloud se sont avérés plus fiables que les écosystèmes informatiques traditionnels. Grâce à des fonctionnalités telles que le cryptage des données et l’authentification Zero Trust, le cloud peut protéger de manière plus fiable contre les violations de données et la fraude.
Désormais plus accessible que jamais, la technologie cloud change notre façon de vivre. Il permet aux organisations de débloquer des cas d'utilisation de transformation numérique en fournissant des chemins de partage de données riches en sécurité et des applications dynamiques qui peuvent être utilisées dans n'importe quel secteur ou unité commerciale, peu importe ce que vous faites actuellement !
La technologie Cloud contribue également à l’évolutivité des solutions fintech et aura un impact considérable sur leur avenir. Toute startup qui souhaite se développer a besoin d’une infrastructure capable de grandir avec elle. Les mises à niveau de l’infrastructure cloud sont plus faciles et moins coûteuses. De plus, cet environnement agile permet aux entreprises de s'adapter plus facilement aux changements du marché, notamment aux demandes des consommateurs, à la conformité réglementaire et à la mise en œuvre de nouvelles technologies.
3. La blockchain renverse les systèmes financiers obsolètes
Le pouvoir de la blockchain pour perturber les systèmes financiers traditionnels est énorme. Grâce à l'application de la technologie du grand livre distribué (DLT), les données peuvent être enregistrées, partagées, synchronisées et distribuées entre différents magasins de données en temps réel. De plus, cela élimine les défis associés aux systèmes financiers obsolètes, tels que le recours à des systèmes centralisés, ce qui signifie des points de défaillance uniques, un manque de confiance et des coûts d'exploitation plus élevés. Entre autres avantages, cela se traduit par une augmentation des revenus, une expérience améliorée de bout en bout et une réduction des risques commerciaux.
L'introduction de la blockchain a entraîné une augmentation de l'appétit d'investissement des acteurs traditionnels tels que les investisseurs institutionnels, augmentant l'allocation de capital aux actifs numériques dans leurs portefeuilles d'investissement. Aujourd’hui, les solutions fintech les plus avancées disposent de modules blockchain pour attirer un public de passionnés de cryptographie et exploiter le marché en croissance rapide des cryptomonnaies. Les institutions financières traditionnelles n’ont pas échappé à cette tendance et devraient y prêter une attention particulière dans l’avenir de la fintech. Des initiatives telles que les monnaies numériques des banques centrales (CBDC) sont testées par les banques centrales du monde entier. Un autre exemple est l’utilisation de la blockchain par JPMorgan Chase pour améliorer les transactions en réduisant les délais de traitement et de vérification des paiements importants.
4. L'IoT collecte les données financières des clients plus efficacement
Parmi les entreprises de technologie financière, les options de communication de l'Internet des objets (IoT) sont de plus en plus adoptées, permettant à davantage d'appareils de communiquer sur les réseaux connectés, depuis les appareils sans fil et les points finaux jusqu'à la gestion centralisée des contrôles. De plus, les systèmes embarqués et les technologies intelligentes se développent rapidement pour faciliter une communication intelligente et transparente entre les différents nœuds.
Dans le secteur financier, l'IoT est utilisé pour générer des données client significatives, réduire le besoin de saisie manuelle lors de la résolution de problèmes financiers, pour la détection des fraudes et assurer une protection fiable des données, entre autres utilisations. Dans le même temps, les compagnies d’assurance adoptent de plus en plus l’IoT pour déterminer les risques tout en optimisant l’engagement des clients et en rationalisant les processus complexes de souscription et de réclamation. Par exemple, les compagnies d'assurance automobile ont toujours utilisé des indicateurs indirects, tels que l'adresse, l'âge et la solvabilité du conducteur, pour déterminer les primes.
5. Les API ouvertes stimulent la croissance du secteur
À mesure que le monde évolue vers des systèmes bancaires ouverts, les API et services bancaires ouverts deviennent monnaie courante. Ces API sont essentielles pour créer une expérience utilisateur transparente tout en protégeant les informations sur tous les points de terminaison. L’open banking permet aux banques d’ouvrir les données des utilisateurs à des fournisseurs tiers via des API en fonction des propres demandes des utilisateurs. Vous pouvez ainsi facilement connecter votre application de gestion des finances personnelles fintech préférée à votre compte bancaire pour suivre votre argent avec plus de précision.
Pour les banques, l'Open Banking offre la possibilité d'apprendre et de collaborer avec les fintechs, plutôt que de rivaliser. Cela crée une solution gagnant-gagnant, car les banques ont tendance à tarder à innover. Dans le même temps, les entreprises fintech innovent rapidement mais manquent de solidité financière, de sorte que la coopération avec les banques traditionnelles ne fonctionne qu’entre leurs mains. Il existe également la possibilité de créer un écosystème de partage des revenus dans lequel les entreprises existantes étendent des services de développement tiers à leurs clients tout en générant des revenus à partir de services de référence, d'infrastructure ou d'abonnement. De plus, les API peuvent être partagées entre les secteurs d’activité ou avec des partenaires externes de confiance. Cela favorise les relations écosystémiques et permet l’innovation.
Écosystème Fintech
L'avenir de l'écosystème Fintech dépend de différentes pierres angulaires, sans lesquelles il est impossible de promouvoir le développement régulier de l'industrie. La combinaison de l’intelligence artificielle, de l’IoT, des API ouvertes, du cloud computing et de la blockchain révolutionnera encore davantage l’écosystème. Pour être compétitives efficacement, améliorer l'expérience client, réduire les risques et répondre aux exigences réglementaires, les entreprises avant-gardistes doivent adopter des solutions logicielles fintech innovantes qui promettent de façonner l'avenir de la fintech et de récolter de nombreux avantages.
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Sujets chauds
Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
