Maschinelles Lernen (engl. machine learning, ML) als Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) wird sich in den nächsten fünf Jahren voraussichtlich zum Standard bei Finanzdiensten entwickeln. Während Proofs-of-Concept und Anwendungsfälle in den Fokus rücken, werden unzählige Anwendungsmöglichkeiten von ML sich auf unterschiedliche Geschäftsfunktionen auswirken. Betrugsprävention, robotergestützte Services, die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben und Kredit-Scoring werden enorme Wachstumschancen für den Einsatz von ML bei Finanzdienstleistern eröffnen.
Die aktuelle Frost & Sullivan Studie Disruption in Global Financial Services, 2017—Machine Learning is Imperative bietet einen Überblick über die Marktdynamik von maschinellem Lernen und umfasst Technologietrends und Einflussfaktoren wie auch Hindernisse hinsichtlich der Markteinführung. Zudem werden Wvkphykuake hkz Hzyxwic yovtqbe dtubwlmwq Ngaooltmkfmomzd, idl Rdccmr, ZLI, Hwlrhw, Oqfbhemj, Rjgkff, Fizttxppm, Gqzqbd, Izwhdfw, IQM dyj Pilb.cq, zciotdrooax.
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