Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind zwei verwandte Bereiche der Informatik, die darauf abzielen, Systeme zu schaffen, die komplexe Aufgaben wie Analyse, Schlussfolgerung und Lernen auf eine Weise ausführen können, die der menschlichen Intelligenz nachempfunden ist. Dabei ist Maschinelles Lernen ein Teilgebiet der KI, das Daten und Algorithmen verwendet, um Modelle zu trainieren, die aus Daten lernen und Vorhersagen oder Klassifikationen treffen können. Eine Anwendung des maschinellen Lernens ist die Mustererkennung, d.h. die Fähigkeit von Maschinen, Muster und Regelmässigkeiten in Daten (z. B. Bildern, Texten oder Sprache) zu erkennen. Mit Hilfe von Vorwissen oder statistischen Informationen, die aus den Mustern extrahiert werden, können die Maschinen die Daten in verschiedene Gruppen oder Kategorien einteilen und kategorisieren.
Ein Beispiel für den Einsatz von Mustererkennung bei SIX:
Eine Möglichkeit, wie wir bei SIX Mustererkennung einsetzen, sind unsere Payment Enrichment Services (PES). Unsere PES erhöhen die Transparenz des Zahlungsverkehrs, indem sie zusätzliche Informationen liefern, die die Identifizierung und Kategorisierung von Transaktionen erleichtern. Auf diese Weise werden Rohdaten in nützliche Informationen umgewandelt, um ein einzigartiges Kundenerlebnis zu schaffen. Unsere PES sind ein Beispiel für unser Engagement, Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre Finanzprozesse durch den Einsatz fortschrittlicher Technologien zu optimieren und aus den Transaktionsdaten ihrer Kunden einen überzeugenden Mehrwert zu generieren.