2020 ൽ 3.88 ബില്യൺ ഡോളറിലെത്തിയ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ബാങ്കിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ആഗോള വിപണി 32.6% സിഎജിആറിൽ വളരുകയാണ്.

ചില ധനകാര്യ സ്ഥാപനങ്ങൾ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സ്വീകരിക്കുന്നതിൽ ഉറച്ചുനിൽക്കുമ്പോൾ, 85% വാണിജ്യ ബാങ്കുകളും ഇതിനകം ഒരു ബിസിനസ്സ് പ്രവർത്തനത്തിലെങ്കിലും സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ (സിവി), നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (എൻഎൽപി) എന്നിവയിൽ സമീപകാല മുന്നേറ്റങ്ങൾ ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, ഫിൻടെക് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് വിപണിയിൽ ആധിപത്യം പുലർത്തുന്നത് മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആണ്.

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ ഒരു ഉപവിഭാഗമായ എംഎല്ലിൽ ലേബൽ ചെയ്തതോ ലേബൽ ചെയ്യാത്തതോ ആയ ഡാറ്റയിൽ അൽഗോരിതങ്ങൾ പരിശീലിപ്പിക്കുക, പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുക, ലൗകിക ജോലികൾ നിർവഹിക്കുന്നതിനോ നന്നായി അറിവുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനോ സാമ്പത്തിക സേവന വിദഗ്ധരെ സഹായിക്കുക എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.

ഈ ലേഖനത്തിൽ, സിംഫയിൽ നിന്നുള്ള ഇന്നൊവേഷൻ അനലിസ്റ്റുകളുടെ ഒരു സംഘം ബാങ്കിംഗ് മേഖലയിലെ ഏറ്റവും ശക്തമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് (എം എൽ) ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ സൂം ചെയ്യും. കൂടാതെ, സാങ്കേതികവിദ്യ മേശയിലേക്ക് കൊണ്ടുവരുന്ന നേട്ടങ്ങളും അതിന്റെ ഭാവി പ്രവണതകളും ഞങ്ങൾ പരിശോധിക്കും.

ബാങ്കിംഗിലെ മെഷീൻ ലേണിംഗ്: മികച്ച 5 ഉപയോഗ കേസുകൾ

ക്രെഡിറ്റ് അണ്ടർറൈറ്റിംഗ്

വ്യക്തികളുടെയോ ബിസിനസ്സ് സ്ഥാപനങ്ങളുടെയോ ക്രെഡിറ്റ് യോഗ്യത വിലയിരുത്തുന്നത് എല്ലായ്പ്പോഴും പരിശ്രമവും വിജ്ഞാനാധിഷ്ഠിതവുമാണ്. അപകടസാധ്യതകൾ കുറയ്ക്കുന്നതിന്, ഒരു ക്രെഡിറ്റ് സ്പെഷ്യലിസ്റ്റ് ക്രെഡിറ്റ് റിപ്പോർട്ടുകളും തൊഴിൽ ചരിത്രവും ഉൾപ്പെടെയുള്ള അപേക്ഷകന്റെ സാമ്പത്തിക വിവരങ്ങൾ അവലോകനം ചെയ്യുകയും നിലവിലെ സാമ്പത്തിക സാഹചര്യം കണക്കിലെടുത്ത് വായ്പ അടയ്ക്കാനുള്ള വ്യക്തിയുടെ കഴിവ് വിലയിരുത്തുകയും ക്രെഡിറ്റ് സ്കോറുകൾ കണക്കാക്കുകയും വേണം. സ്വമേധയാ നിർവഹിക്കുമ്പോൾ, ഈ പ്രക്രിയ നിരവധി ദിവസങ്ങൾക്കും നിരവധി ആഴ്ചകൾക്കും ഇടയിൽ എടുക്കും. അതും പിശകുകൾക്ക് സാധ്യതയുണ്ട്. കോവിഡ് -19 മഹാമാരി യുഎസ് ബാങ്കിംഗ് വ്യവസായത്തിൽ ചെലുത്തിയ സമ്മർദ്ദം അതിന്റെ ക്രെഡിറ്റ് അണ്ടർറൈറ്റിംഗ് കാര്യക്ഷമതയില്ലായ്മയെ ഉയർത്തിക്കാട്ടി, ഇത് ബാങ്കുകൾ ലായക ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് കുറഞ്ഞ ക്രെഡിറ്റ് സ്കോറുകൾ നൽകുന്നതിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം. മനുഷ്യരിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, എം എൽ മോഡലുകൾ പ്രധാനമായും പക്ഷപാതരഹിതമാണ്, മാത്രമല്ല കുറഞ്ഞ സമയപരിധിക്കുള്ളിൽ കൂടുതൽ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ കഴിയും. കൂടാതെ, വരുമാനം, ക്രെഡിറ്റ് സ്കോറുകൾ, ഇതര വിവരങ്ങൾ (ഉദാ. യൂട്ടിലിറ്റി പേയ്മെന്റ്, വാടക ചരിത്രം) എന്നിവ പോലുള്ള സാമ്പത്തിക ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാനുള്ള കഴിവിന് നന്ദി പറഞ്ഞ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് ക്രെഡിറ്റ് അണ്ടർറൈറ്റിംഗിന് കൂടുതൽ സൂക്ഷ്മമായ സമീപനം സ്വീകരിക്കുന്നു.

റിസ്ക് മാനേജ്മെന്റ്

മാനുഷിക പിശകുകൾ മുതൽ ഉയർന്ന സൈബർ ആക്രമണങ്ങളും അനുവർത്തന ലംഘനങ്ങളും വരെ തീവ്രതയിലും സങ്കീർണ്ണതയിലും ബാങ്കിംഗ് മേഖല വിവിധ അപകടസാധ്യതകൾക്ക് വിധേയമാണ്. ഈ വെല്ലുവിളികൾ ലഘൂകരിക്കുന്നതിന്, ബാങ്കുകൾ ശക്തമായ റിസ്ക് മാനേജ്മെന്റ് സമ്പ്രദായങ്ങളിൽ ഏർപ്പെടുന്നു, അതിൽ സാധ്യതയുള്ള അപകടസാധ്യതകൾ തിരിച്ചറിയുക, അവയുടെ സാധ്യതയും ആഘാതവും വിലയിരുത്തുക, അവ ലഘൂകരിക്കുന്നതിനുള്ള തന്ത്രങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുക എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. എം എൽ അസിസ്റ്റഡ് പ്രിഡിക്റ്റീവ്, പ്രിവന്റീവ് അനലിറ്റിക്സ് ടാപ്പുചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ബാങ്കുകൾക്ക് അവരുടെ റിസ്ക് മാനേജ്മെന്റ് കഴിവുകൾ അടുത്ത ഘട്ടത്തിലേക്ക് കൊണ്ടുപോകാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, മോശം ക്രെഡിറ്റ് ചരിത്രമുള്ള വായ്പക്കാർക്ക് വായ്പ അനുവദിക്കുന്ന സാഹചര്യങ്ങൾ ഇല്ലാതാക്കാൻ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾക്ക് കഴിയും. അതുപോലെ, വിപണി പ്രവണതകളും ഏറ്റക്കുറച്ചിലുകളും ഒരു ബാങ്കിന്റെ പോർട്ട്ഫോളിയോയെ എങ്ങനെ ബാധിക്കുമെന്ന് വിലയിരുത്താൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ ചരിത്രപരവും തത്സമയവുമായ ഡാറ്റ നിരീക്ഷിക്കുന്നു. വികസിച്ചുവരുന്ന സാമ്പത്തിക വിപണി നിയന്ത്രണങ്ങൾ ബാങ്കുകൾ പാലിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് സാധൂകരിക്കുന്നതിന് നൂതന എം എൽ സംവിധാനങ്ങൾക്ക് അനുവർത്തന പരിശോധനകൾ യാന്ത്രികമാക്കാൻ കഴിയും. എം എൽ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള റിസ്ക് മാനേജ്മെന്റിന്റെ ആദ്യകാല ഉദാഹരണങ്ങളിലൊന്ന് യുകെയിലെ ഏറ്റവും വലുതും പഴയതുമായ ബാങ്കുകളിലൊന്നായ ബാർക്ലേസിൽ നിന്നാണ്. കമ്പനി നിരവധി ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇടപാട് ഡാറ്റ വിശകലനത്തിലും തട്ടിപ്പ് തടയുന്നതിലും മികച്ച ഫലങ്ങൾ കൈവരിക്കുന്നു.

തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തൽ

ആഗോളതലത്തിൽ കോർപ്പറേറ്റ് വരുമാനത്തിന്റെ 5% വരെ ഉപയോഗിക്കുന്ന എല്ലാ വ്യവസായങ്ങളിലും തട്ടിപ്പ് ഒരു കടുത്ത വെല്ലുവിളിയായി തുടരുന്നു. സാമ്പത്തികവും പ്രശസ്തിപരവുമായ നാശനഷ്ടങ്ങൾ ഒഴിവാക്കാൻ, ബാങ്കിംഗ് മേഖല വഞ്ചനാപരമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ തടയുന്നതിനും തടയുന്നതിനും നിരവധി ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. അത്തരം ഉപകരണങ്ങളും രീതികളും ഇടപാട് നിരീക്ഷണം, അപാകത കണ്ടെത്തൽ, ഐഡന്റിറ്റി പരിശോധന, ഉപയോക്തൃ ലൊക്കേഷൻ ട്രാക്കിംഗ്, പെരുമാറ്റ വിശകലനം എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഡാറ്റാ പ്രളയത്തിന്റെ യുഗത്തിൽ, പരമ്പരാഗത തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തൽ ഉപകരണങ്ങൾ അവയുടെ പരിധി ലംഘിക്കാൻ തുടങ്ങി. അർത്ഥവത്തായ ഉൾക്കാഴ്ചകളിലേക്ക് വലിയ അളവിൽ സാമ്പത്തിക ഡാറ്റ ഞെരുക്കാനും കൂടുതൽ പാരാമീറ്ററുകൾക്കെതിരെ വിശകലനം ചെയ്യാനുമുള്ള അൽഗോരിതത്തിന്റെ കഴിവിൽ നിന്നാണ് ഈ മേഖലയിലെ എംഎല്ലിന്റെ വാഗ്ദാനം ഉടലെടുക്കുന്നത്. തെറ്റായ പോസിറ്റീവുകളുടെ എണ്ണം 60% കുറയ്ക്കുന്നതിനും തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തൽ പ്രക്രിയയുടെ മൊത്തത്തിലുള്ള കാര്യക്ഷമത 50% മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും ഡാൻസ്കെ ബാങ്കിനെ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ സഹായിച്ചു.

Workflow Automation

ഏറ്റവും ഡിജിറ്റലൈസ്ഡ് മേഖലകളിലൊന്നായ ബാങ്കിംഗ് നിലവിൽ ഓട്ടോമേഷന്റെ രണ്ടാം തരംഗത്തിലൂടെ കടന്നുപോകുന്നു. ഈ ഘട്ടത്തിന്റെ അവസാനത്തോടെ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സൊല്യൂഷനുകൾ എല്ലാ പ്രവർത്തനങ്ങളിലും 25% വരെ ബാങ്കിംഗ് ജോലികൾ നിർവഹിക്കും, ഇത് ഉയർന്ന മൂല്യമുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് ജീവനക്കാരുടെ സമയം ലാഭിക്കും. റൂൾ അധിഷ്ഠിത ബിസിനസ് പ്രോസസ് ഓട്ടോമേഷൻ (ബിപിഎ) ടൂളുകളും റോബോട്ടിക് പ്രോസസ് ഓട്ടോമേഷൻ (ആർപിഎ) പരിഹാരങ്ങളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, എം എൽ-ഇൻഫ്യൂസ്ഡ് ഇന്റലിജന്റ് പ്രോസസ് ഓട്ടോമേഷൻ (ഐപിഎ) സിസ്റ്റങ്ങളുടെ മാന്ത്രികത ഇന്റർഫേസ് തലത്തിൽ ഡാറ്റ പകർത്തുന്നതിനും ഒട്ടിക്കുന്നതിനും അപ്പുറത്തേക്ക് വ്യാപിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, പേപ്പർ അധിഷ്ഠിത ഡോക്യുമെന്റുകൾ, ഇമെയിലുകൾ, ഇമേജുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ അവർക്ക് കഴിയും. അത്തരം ഉപകരണങ്ങൾക്ക് മാർക്കറ്റ് ട്രെൻഡുകൾ നിരീക്ഷിക്കാനും ഉപഭോക്തൃ പശ്ചാത്തല പരിശോധനകൾ നടത്താൻ മാനേജർമാരെ സഹായിക്കാനും ഉപഭോക്തൃ പിന്തുണാ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഏറ്റെടുക്കാനും കഴിയും. ഈ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ ബാങ്കിംഗ് വ്യവസായത്തിന് വലിയ ചെലവ് ലാഭിക്കാൻ കാരണമാകും. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് അധിഷ്ഠിത ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾക്ക് മാത്രം ഈ മേഖലയ്ക്ക് 7.3 ബില്യൺ ഡോളർ ലാഭിക്കാൻ കഴിയും!

ഉപഭോക്തൃ സേവന വ്യക്തിഗതമാക്കൽ

78% ഉപഭോക്താക്കൾ അവരുടെ ബാങ്കുകൾ ഉയർന്ന വ്യക്തിഗത സേവനം നൽകുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുമ്പോൾ, 44% ബാങ്കുകൾക്ക് മാത്രമേ ഇത് നൽകാൻ കഴിയൂ. ഇടപാട് ചരിത്രം, മുൻകാല ഇടപെടലുകൾ, ജനസംഖ്യാശാസ്ത്രം എന്നിവയും അതിലേറെയും ഉൾപ്പെടുന്ന ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റയുടെ സമൃദ്ധി ശേഖരിക്കാനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും ലെഗസി സിസ്റ്റങ്ങളുടെ കഴിവില്ലായ്മയാണ് വീണ്ടും കുറ്റവാളി. എം എൽ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സാമ്പത്തിക സോഫ്റ്റ്വെയർ വികസനത്തിലേക്ക് ടാപ്പുചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ബാങ്കുകൾക്ക് അവരുടെ വ്യക്തിഗതമാക്കൽ ഗെയിം ഉയർത്താൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, പ്രായം, വരുമാനം, സാമ്പത്തിക ലക്ഷ്യങ്ങൾ, ഇടപാട് പാറ്റേണുകൾ എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ക്ലയന്റുകളെ ഇടുങ്ങിയ ഗ്രൂപ്പുകളായി വിഭജിക്കാൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ സഹായിക്കും. അല്ലെങ്കിൽ നിരക്കുകൾ മുൻകൂട്ടി കാണുന്നതിനും വളരെ പ്രസക്തമായ ഉൽപ്പന്ന, സേവന നിർദ്ദേശങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഉപഭോക്താക്കളെ വീണ്ടും സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനും പ്രവചന അനലിറ്റിക്സിൽ ടാപ്പുചെയ്യുക.

ഈ ഉപയോഗ കേസുകൾ ബാങ്കിംഗിലെ എം എൽ വിപ്ലവത്തിന്റെ അഗ്രം മാത്രമാണെങ്കിലും, നമുക്ക് അറിയാവുന്നതുപോലെ ബാങ്കിംഗ് വ്യവസായത്തെ പരിവർത്തനം ചെയ്യാൻ സാങ്കേതികവിദ്യ സജ്ജമാണെന്ന് പറയുന്നത് സുരക്ഷിതമാണ്.

മെഷീൻ ലേണിംഗ് നൽകുന്ന പ്രയോജനങ്ങൾ:

മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിച്ച്, ബാങ്കുകൾക്ക് ഉപഭോക്തൃ പെരുമാറ്റത്തെക്കുറിച്ചും ആവശ്യങ്ങളെക്കുറിച്ചും ആഴത്തിലുള്ള ഉൾക്കാഴ്ച നേടാൻ കഴിയും. ഉൽപ്പന്നങ്ങളും സേവന ഓഫറുകളും വികസിപ്പിക്കാനും ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കാനും ഇത് ധനകാര്യ സ്ഥാപനങ്ങളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.

എം എൽ അധിഷ്ഠിത ഐടി സംവിധാനങ്ങൾക്ക് ബാങ്കിംഗ് വ്യവസായത്തിൽ ആവർത്തിച്ചുള്ളതും അധ്വാന തീവ്രവുമായ ജോലികൾ യാന്ത്രികമാക്കാൻ കഴിയും, ഇത് ഗണ്യമായ ചെലവ് ലാഭത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തുന്നതിനും അനുവർത്തന ഉറപ്പിനുമുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടൂളുകൾ ഉപയോഗിച്ച് അധിക ചെലവ് കുറയ്ക്കൽ നേടാൻ കഴിയും.

മെഷീൻ ലേണിംഗ് സൊല്യൂഷനുകൾക്ക് പരിധിയില്ലാത്ത അളവിൽ വിവിധ ഡാറ്റ ആഗിരണം ചെയ്യാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും ബാങ്കുകളുടെ അനലിറ്റിക്സ് കഴിവുകൾ സൂപ്പർചാർജ് ചെയ്യാനും മികച്ച വിവരമുള്ള തീരുമാനമെടുക്കാനും കഴിയും.

ബാഹ്യ വിഭവങ്ങളിൽ നിന്നും ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ നിന്നുമുള്ള വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് അവരുടെ ഇൻ-ഹൗസ് ഡാറ്റ വർദ്ധിപ്പിക്കാനും നിലവിലെ വിപണി പ്രവണതകൾ പരിഗണിക്കുമ്പോൾ അവരുടെ പ്രവർത്തനങ്ങളെക്കുറിച്ച് 360 ഡിഗ്രി കാഴ്ച നേടാനും എം എൽ സംവിധാനങ്ങൾ ബാങ്കുകളെ അനുവദിക്കുന്നു.

എം എൽ പരിഹാരങ്ങൾ ഹൈപ്പർ-പേഴ്സണലൈസേഷന് വഴിയൊരുക്കുന്നു, ഡിജിറ്റൽ-ഫസ്റ്റ് ഉപഭോക്താക്കളുടെ ആവശ്യങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് അവരുടെ ഓഫർ പൊരുത്തപ്പെടുത്താൻ ബാങ്കുകളെ സഹായിക്കുന്നു.

ബാങ്കിംഗിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ്: എന്താണ് അടുത്തത്?

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഇതിനകം ബാങ്കുകൾക്ക് 447 ബില്യൺ ഡോളർ ലാഭിച്ചു, ഇത് മാത്രം സാമ്പത്തിക മേഖലയിലെ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ശോഭനമായ ഭാവിയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു.

ജനറേറ്റീവ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സൊല്യൂഷനുകൾ സാമ്പത്തിക സേവനത്തെ കൊടുങ്കാറ്റിലേക്ക് കൊണ്ടുപോകുമ്പോൾ, കൂടുതൽ ബാങ്കുകൾ അവരുടെ വികസിച്ചുവരുന്ന ഓട്ടോമേഷൻ, ഉപഭോക്തൃ സേവനം, അനലിറ്റിക്സ് ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നതിനായി വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ (എൽഎൽഎം) ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കുന്നത് ഞങ്ങൾ കാണാൻ സാധ്യതയുണ്ട്.

എന്നിരുന്നാലും, പരമ്പരാഗത എം എൽ പരിഹാരങ്ങൾ കടന്നുപോകുന്ന പ്രവണതയായി മാറുന്നുവെന്ന് ഇതിനർത്ഥമില്ല.

2024 ലും അതിനുശേഷവും, ക്ലാസിക് മെഷീൻ ലേണിംഗ് മുതൽ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, ജനറേറ്റീവ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സിസ്റ്റങ്ങൾ വരെ വ്യത്യസ്ത ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ടെക്നിക്കുകളുടെയും ഉപവിഭാഗങ്ങളുടെയും സംയോജനം നമുക്ക് പ്രതീക്ഷിക്കാം.

ഈ സിനർജിയിൽ, യഥാർത്ഥ ലോക ഡാറ്റ വിരളമോ സ്വകാര്യതാ നിയന്ത്രണങ്ങൾ കാരണം ലഭിക്കാൻ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതോ ആയ സന്ദർഭങ്ങളിൽ എം എൽ മോഡൽ പരിശീലനത്തിനും പരിഷ്കരണത്തിനുമായി ജനറേറ്റീവ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന് സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും.

ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിനും തരംതിരിക്കുന്നതിനും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് മറ്റ് സാധ്യതയുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ ഡാറ്റ പിന്നീട് ജനറേറ്റീവ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സിസ്റ്റങ്ങളിലേക്ക് നൽകാം, ഇത് ബാങ്ക് ജീവനക്കാർക്കായി റിപ്പോർട്ടുകളും ശുപാർശകളും നിർമ്മിക്കും.

എന്തായാലും, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എവിടെയും പോകുന്നില്ല, അത് നിങ്ങളുടെ സാങ്കേതിക സ്റ്റാക്കിൽ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നത് നിങ്ങളുടെ മികച്ച താൽപ്പര്യമാണ്.