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各州要求“公平获取”金融服务
20 众议院对 FL HB 989 的法案分析可能会阐明本条款的目的和客户投诉条款。该分析强调了银行终止账户访问的影响，引用了《纽约时报》的一篇文章，其中包括对账户被关闭或暂停而没有解释的客户的采访。众议院工作人员最终法案分析第 9 页（2024 年 3 月 14 日），可在 https://m.flsenate.gov/session/bill/2024/989/analyses/ h0989z.ibs.pdf 上查阅（引用 Ron Lieber 和 Tara Seigel Bernard 的“银行为何突然关闭客户账户”，《纽约时报》（2023 年 11 月 5 日））。
德勤金融服务技术论坛
报告还强调，需要不断适应未来技术和领导力趋势。当今的技术领导者拥有巨大的机会和相应的责任来推动和维持业务变革，因为技术很可能是业务的组成部分。为了使金融服务组织蓬勃发展，整个高管层领导都需要成为技术拥护者和数字精明人士。金融服务公司能否抓住并商业化技术支持带来的机遇，很可能成为成功的关键因素。
TechnoVision 2024 | 金融服务
对于 AXA Health 来说，采用 Salesforce 是核心，它统一了运营数据，为简化医疗流程和个性化客户服务铺平了道路，实时聊天和支付处理等功能改善了整体用户互动。AXA Health 正在积极为同事和客户带来数字福利，通过培养探索和技能发展的文化。这一战略举措已经取得了切实的成果，提高了团队效率，并在一年内超越了 50% 的恢复目标。他们还推出了 AXA Health 应用程序，证明了该组织相信渐进式改进对整体福祉有重大贡献。面对不断变化的商业环境，AXA Health 坚持其有条不紊的进步和适应方法。
投资者在金融服务中采用人工智能的看法
在当今的业务格局中，重塑业务模型的压力越来越大，并将数据/信息纳入公司战略的决策，并随着可用信息的量增加，确实能够处理大量数据的系统的采用已变得至关重要。我们目前正在目睹公司和社会总体上向信息时代的过渡，组织越来越多地采用了基于AI的系统。金融部门将由于其过渡到信息时代的过渡而进行结构性变化，并且与人工智能的整合，这自然会将新能力带给该行业的公司，这可能与技术本身有关，这可能与技术本身相关，所有收益从AIMIGRIAND到该行业的所有收益，以及该技术与当前技术的领域相比，与新公司的领域相比，这是与新公司更重要的，这是与新公司的投入，而这是与新的技术相比，这是更高的。机构和银行拥有。这项研究将解决AI采用在金融领域的影响的主题，这是该行业重量增加的问题。从这个意义上讲，理论目标是了解AI的采用必然会对金融行业产生的影响。从经验上讲，本论文旨在了解AI在金融部门未来的未来角色，考虑到金融专业人士和AI专家的见解，以及其采用的感知影响是什么。人工智能及其在金融服务中的采用
FS24/1：大型科技公司与金融服务公司之间的数据不对称影响的潜在竞争影响
1.19一些金融服务公司认为，访问大型科技公司的数据将变得越来越重要，以至于缺乏对金融服务公司的访问权限将在未来有害影响竞争。例如，大型科技公司会知道何时客户可能会寻找新房，并且能够比传统金融机构更快地针对抵押/房屋保险的需求。此外，大型科技公司持有可用于支持或增强现有信用信息的数据，这些数据用于评估某些金融服务产品的定价和负担能力。因此，可以将此数据用于更准确的价格。大型科技公司认为，他们的数据仅对金融服务具有略有价值，而不是对有效竞争的威胁。
Oracle金融服务气候变化分析
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Mphasis 与 AWS 合作推出用于金融服务的 Gen AI Foundry ~ 从核心平台现代化到智能文档处理，Gen AI Foundry 将为金融机构提供支持并帮助最大限度地发挥技术的影响力。
纽约，2024 年 4 月 14 日 Mphasis（BSE：526299；NSE：MPHASIS）是一家专注于云和认知服务的信息技术 (IT) 解决方案提供商，今天宣布与亚马逊网络服务 (AWS) 达成一项多年期全球协议。此次合作标志着 Mphasis 建立了由 Mphasis.AI 领导的 Gen AI Foundry，这是一个专注于人工智能 (AI) 解决方案、AI 用例评估、咨询和业务转型的专门业务部门。Gen AI Foundry 将作为一个动态平台，用于建模行业用例和开发概念验证 (POC) — 最初在金融服务行业内，并计划扩展到其他领域。这个虚拟论坛将为客户提供机会在纽约的 Mphasis 体验中心或纽约的 AWS 高管简报中心 (EBC) 体验演示和 POC，展示根据客户需求和目标量身定制的生成式 AI 解决方案。随着生成式 AI 成为一种强大工具，Foundry 致力于推动其在金融服务公司的应用，帮助提高效率并促进业务转型。智能文档处理 (IDP) 等解决方案可自动提取和分析数据，最大限度地减少错误并简化工作流程，从而节省大量时间和成本。此外，利用生成式 AI 进行联络中心转型可通过自动化流程和个性化互动提高客户参与度和运营效率。“我们与 AWS 的合作标志着 Mphasis 在提供云和认知服务领域的尖端解决方案方面迈出了重大一步。由 Mphasis.AI 领导的金融服务 Gen AI Foundry 是我们致力于为客户加速 AI 应用和业务现代化的承诺。通过利用 AWS 生成式 AI 和数据服务的强大功能，我们准备在金融服务行业树立新的标杆。这一举措强化了我们成为全球企业创新驱动力的愿景，提供可扩展、可持续的技术解决方案，”Mphasis 首席执行官兼董事总经理 Nitin Rakesh 表示。Gen AI Foundry 符合 Mphasis 的愿景，即全面融入金融服务领域，成为值得信赖的提供商，为财富 100 强银行、经纪公司和保险公司提供有针对性的产品和解决方案。用例将集中在关键行业应用，例如用于核心平台现代化的生成式 AI、银行的合同管理、新银行账户的智能文档处理、抵押贷款处理、保险公司的索赔处理以及调查金融犯罪。“AWS 很高兴与 Mphasis 合作，支持为金融服务行业引入 Gen AI Foundry。Mphasis 在 AWS 服务和 AI/ML 功能方面的专业知识，AWS 全球金融服务董事总经理兼总经理 Scott Mullins 表示：“Gen AI Foundry 的卓越表现与 AWS 的卓越表现相得益彰，再加上他们对行业特定解决方案的专注，与我们通过云计算和生成式 AI 的变革能力实现客户创新的使命完美契合。我们期待看到 Gen AI Foundry 帮助企业利用 AWS 先进的 AI 和机器学习服务，在当今的竞争环境中获得更好的体验和更高的效率。”
用于监管和市场情报的金融科技和数字金融服务生态系统数据
该文件还旨在为金融科技和数字金融服务提供商建立标准化分类法，帮助根据业务模式、活动和产品区分这些实体。为起草该文件，我们向成员国发送了一份调查问卷，并对选定的中央银行进行了访谈。这种方法有助于收集有关 AFI 成员国金融科技和数字金融服务监管和市场情报方面数据处理实践的见解，并了解这些金融科技生态系统中数据治理的实施情况。
金融服务中的人工智能和机器学习
人工智能/机器学习在金融服务中的应用日益广泛，这引起了人们的关注，并引发了许多政策问题和后续政策行动。这些政策行动最终促成了 (1) 第 116 届国会成立人工智能工作组，以及第 118 届众议院金融服务委员会成立了最新工作组，以及 (2) 2019 年和 2023 年的行政命令。关于人工智能/机器学习在金融领域应用的不断发展的立法和监管框架很可能至少在一定程度上影响人工智能/机器学习金融服务应用的发展。各金融监管机构表示，无论使用何种技术，受监管实体都要遵守各种法律法规。此外，一些监管机构还确定了与采用人工智能/机器学习技术的金融公司特别相关的法规并发布了指导意见。
金融服务行业的大数据分析
Henriques、Meirelles 和 Cunha (2020) 全面概述了大数据分析的发展，强调了其对社会、经济和政治领域的影响。作者认为，大数据分析正在进入瓶颈期，这表明研究重点可能会转向探索除提高生产力之外的新途径。他们的批判性分析强调了确定研究界正在进行的研究和辩论以了解该领域发展轨迹的重要性 (Henriques、Meirelles & Cunha, 2020)。与此同时，Ehimuan 等人 (2024) 研究了全球数据隐私法的错综复杂格局，强调了技术进步对用户权利的重大影响。他们的工作深入探讨了技术与立法之间的复杂互动，深入了解了这些法律如何随着数字创新的不断发展而发展。这篇评论为理解技术与用户隐私权之间的动态关系提供了基础资源，强调了技术开发人员、法律学者和政策制定者之间进行持续对话的必要性，以保障数字时代的个人自由（Ehimuan 等人，2024 年）。