A seção onde a COCO promove a inovação tecnológica, inteligência artificial, aprendizagem de máquina e outras técnicas aplicadas a bancos e seguradoras.
O uso dessa tecnologia constrói pontes entre o usuário final e as instituições financeiras, criando conexões que antes eram inimagináveis. As comunicações que os clientes recebiam eram genéricas, não estavam focadas nas suas necessidades reais ou no histórico de consumo de produtos e serviços bancários.
A chegada da inteligência artificial generativa, com ferramentas como o ChatGPT e outras semelhantes, inaugurou uma nova era no domínio digital. No entanto, este avanço não está isento de desafios e problemas que precisam ser abordados com responsabilidade e bom senso.
Enfrentemos isso, o volume de informações textuais geradas pelas instituições financeiras diariamente é avassalador. Desde relatórios e notícias do setor até comentários de clientes em redes sociais, passando pelas habituais transações bancárias, a abundância de dados não estruturados representa tanto uma oportunidade como um desafio.
Neste artigo, falarei sobre como entender as transações nos permite estabelecer o impacto na pegada de carbono de uma empresa ou usuário. Veremos também como COCO {CO2} traduz esses movimentos bancários em Kg de CO2eq.
Como mencionei no meu artigo anterior, o nosso objetivo principal é desenvolver e implementar novas funcionalidades ao coach financeiro da Coinscrap Finance. Com isso, os nossos clientes, incluindo alguns dos principais bancos a nível global, poderão tomar decisões estratégicas baseadas na análise de padrões de comportamento.
What could be more important than the stability and economic well-being of users? For those of us at Coinscrap Finance, nothing at all. Our project “Hyper Personalized Finance Intelligence” has just received the approval from CDTI Innovation.
In this article, we’ll discuss the benefits of recognizing potential shortcomings early on and fully embracing a more solid and promising future.
A inteligência artificial revolucionou a forma como as decisões são tomadas na indústria financeira. Os bancos utilizam algoritmos de IA para uma ampla gama de tarefas, como deteção de fraudes, gestão de riscos de crédito e otimização de carteiras de investimento. No entanto, esses modelos de IA frequentemente são considerados caixas pretas, pois é difícil entender como chegam às suas conclusões. Essa falta de aplicabilidade apresenta desafios significativos para as equipes de gestão de riscos bancários.
82% of banking entities think that their customers are happy with their messages. However (and here comes the surprise), only 39% of users consider their bank’s communications to be really relevant. What is this difference about? It seems that entities continue to send messages that focus more on meeting their business objectives than on meeting the true needs and desires of the customers who use their products.
AI continues to revolutionize the way we interact with technology and opens up a world of possibilities in diverse fields, from medicine to the financial industry. However, its progress also poses challenges in terms of rights protection and regulation. In this article, I will mention several recent examples related to the defense of intellectual property that made me think about the future AI Act.
Comecemos!
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