Early Adopters to Early Majority - What's Driving the Artificial Intelligence and Machine Learning Powered Transformation in Financial Services?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
From retail banking to corporate banking, from property and casualty to personal lines, and from portfolio management to trade processing, the next wave of digital disruption in financial services has been unleashed by the concepts and applications of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML). Together, AI and ML are undoubtedly creating one of the largest technological transformations the world has ever witnessed. Within the advanced streams of research in AI and ML, human intelligence blended with the cognitive reasoning of machines is finally out of the labs and into real-time applications. The Financial Services sector is one of the early adopters of this revolution and arguably much ahead of its leverage compared to other sectors. Built on the conceptual foundations of Innovation diffusion, and a contemporary perspective of enterprise customer life-cycle journey across the AI-value chain defined by McKinsey Global Institute (2017), the current study attempts to highlight the features and use-cases of early-adopters of this transformation. With the theoretical underpinning of technology adoption lifecycle, this paper is an earnest attempt to comment on how AI and ML have been significantly transforming the Financial Services market space from the lens of a domain practitioner. The findings of this study would be of particular relevance to the subject matter experts, Industry analysts, academicians, and researchers focussed on studying the impact of AI and ML in the financial services industry.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle