Quelles sont les techniques d’analyse et de visualisation de données les plus innovantes pour la technologie financière?

1 Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel, ou NLP, est une branche de l’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs de comprendre et de générer un langage naturel, tel que le texte et la parole. NLP pouvez aider les entreprises de technologie financière à améliorer leur analyse et leur visualisation des données en extrayant des informations à partir de sources de données non structurées, telles que les avis clients, les publications sur les réseaux sociaux, les articles de presse et les rapports. Par exemple, NLP peuvent être utilisés pour effectuer une analyse des sentiments, qui peut mesurer les émotions et les opinions des clients et des investisseurs à l’égard d’un produit, d’un service ou d’une tendance du marché. NLP peut également être utilisé pour créer des résumés et des rapports en langage naturel à partir d’ensembles de données complexes, ce qui peut rendre les données plus accessibles et compréhensibles pour différents publics.

4 Réalité augmentée

La réalité augmentée, ou RA, est une technologie qui superpose des informations et des objets numériques sur le monde réel, créant une expérience améliorée et immersive. La RA peut aider les entreprises fintech à innover dans leurs analyses et visualisations de données en fournissant de nouvelles façons d’interagir avec les données et de les présenter, ainsi qu’en créant de nouveaux cas d’utilisation et scénarios. Par exemple, la RA peut être utilisée pour créer des environnements bancaires virtuels, où les clients peuvent accéder à leurs comptes, transactions et services via leurs smartphones ou leurs lunettes intelligentes. La RA peut également être utilisée pour créer des expériences gamifiées et sociales, où les clients peuvent gagner des récompenses, rivaliser avec leurs pairs et partager leurs réalisations.

5 Analyse de la blockchain

L’analyse de blockchain est le processus d’analyse et d’interprétation des données des réseaux blockchain, telles que les transactions, les adresses, les contrats et les jetons. L’analyse de la blockchain peut aider les entreprises fintech à tirer parti de l’analyse et de la visualisation de leurs données en fournissant des informations sur le comportement, l’activité et les performances des applications et des plates-formes basées sur la blockchain, ainsi que sur les marchés et écosystèmes sous-jacents. Par exemple, l’analyse blockchain peut être utilisée pour suivre et vérifier la provenance et la propriété des actifs numériques, tels que les crypto-monnaies, les jetons et les NFT. L’analyse de la chaîne de blocs peut également être utilisée pour surveiller et optimiser la sécurité, l’efficacité et l’évolutivité des réseaux de chaînes de blocs, ainsi que pour identifier et prévenir la fraude, le blanchiment d’argent et d’autres activités illicites.

6 Voici ce qu’il faut prendre en compte

Il s’agit d’un espace pour partager des exemples, des histoires ou des idées qui ne correspondent à aucune des sections précédentes. Que voudriez-vous ajouter d’autre?