目前，我们仍未实现我们在电影中看到的未来水平的数字世界。但是我们已经走得很远。人工智能是其中的一个组成部分，它推动着世界向前发展。银行业需要进步。事实上，我们看到的银行和信用合作社使用的技术比以往任何时候都更先进。他们在网站开发，电子邮件营销活动，数字广告以及与个性化消费者体验等方面做了许多工作。据银行系统2017/2018年调查显示，内部资源建设对银行来说更为重要。他们雇佣的IT技术人员比以往任
阅读原文什么是联邦学习联邦学习可以在不直接访问训练数据的情况下构建机器学习系统。数据保留在原始位置，这有助于确保隐私并降低通信成本。为什么需要联邦学习隐私问题（我不想分享我的自己的照片），联邦学习可以不将你的数据共享出去。监管需要（HIPAA，GDPR等），保护用户私有数据，使用联邦学习可以将模型下发到用户侧进行训练。解决数据孤岛问题，如：互联网企业、银行间数据不可能共享，模型使用联邦学习可以在各
阅读原文麻省理工学院的耳机可以’听到’你的想法并作出回应如果你是超级英雄，你的超级大国会是什么？你想飞行还是看不见？或者，也许，你宁愿有能力阅读思想？那不是很酷吗？阅读思想并不像你想象的那么牵强。事实上，麻省理工学院的研究人员已开发出一种可穿戴设备，可以实际描述一个人的想法并允许他们与计算机交谈-没有其他人听到。这个名为AlterEgo的设备允许一个人控制一台计算机，并在不说一个字的情况下提出问题
阅读原文案例研究：重新设计ATM体验在使用ATM（自动柜员机）多次受挫后，我决定从抱怨者转变为问题解决者。我作为我的第一个UX项目，重新设计了ATM体验。项目目标：减少从ATM取款所需的步骤数，从而减少在ATM上花费的总时间。改善使用ATM的整体体验。收集用户研究我使用的主要用户研究方法是：上下文查询-在这里我观察了用户使用ATM的情况。用户访谈-我采访了用户，了解他们使用自动柜员机的目标和难点。
ATM中5个应用人工智能案例我们已经注意到我们的读者对我们处理金融和银行业AI应用程序的作品很感兴趣。人工智能的新应用似乎通常是通过在相关领域中转移现有用例来实现的，这也可能是ATM应用程序的情况。银行通常需要运营庞大的ATM网络，其中一些可能位于偏远地区。因此，ATM故障可能会给客户带来很多不便，而大型ATM制造商，如DieboldNixdorf和NCR，声称正在使用预测性维护来减少他们的ATM
银行机器视觉-ATM面部识别围绕机器视觉的话题有时会受到面部识别的支配，特别是对于银行业。银行必然关注安全和客户服务，因此，面部识别可以帮助他们，这也是他们感兴趣的技术。SenseTime（商汤科技）提供面部识别，面部比较和实时身体检测，以确保ATM的安全性。这允许检测用静止图像欺骗相机的尝试。YituTechnology（依图科技）也为ATM提供面部识别，但他们的解决方案还可以扫描路人的脸部，并
原文地址面部识别技术传统上与安全部门相关，但如今，其他行业也在积极扩展，包括零售，营销和健康。到2022年，全球面部识别技术市场预计将产生约96亿美元的收入，复合年增长率（CAGR）为21.3％*。相比之下，预计到2020年，一般IT市场的收入将达到2.65万亿美元，从2015年到2020年的复合年增长率为3.3％。随着市场需求的增加和行业特定需求的出现，许多公司正在探索AI如何能够提供竞争优势。
原文地址ConsumerFinance1.LoanAcceptance-Classificationandtime-seriesanalysisforloanacceptance.2.PredictLoanRepayment-Predictwhetheraloanwillberepaidusingautomatedfeatureengineering.3.LoanEligibilityRankin
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