JPMorgan ha comenzado a usar la tecnología de aprendizaje automático para procesar informes de gastos y determinar si cumplen con las políticas de la compañía.
Los empleados de JPMorgan que estén de viaje de trabajo tienen otra razón para resistirse al mini bar: los robots están mirando.
El banco ha comenzado a usar la tecnología de aprendizaje automático para procesar informes de gastos y determinar si cumplen con las políticas de la compañía, segíºn Lori Beer, directora de Información de JPMorgan.
œBásicamente hemos eliminado las aprobaciones de los gerentes, dijo este miércoles en una conferencia en Nueva York. œEstamos realizando el 100 por ciento de la auditoría a través de un modelo de aprendizaje automático que garantiza que, a medida que procesamos los informes de viajes y gastos, estén alineados con nuestras políticas.
El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial que utiliza el análisis de datos para detectar patrones y mejorar con el tiempo, tomando mejores decisiones sin ser programado explícitamente.
Si bien casi todas las industrias luchan con los viáticos, ha sido una pesadilla particular en las finanzas, donde los empleados con gustos refinados pasan gran parte del año viajando y conociendo clientes.
El año pasado, Wells Fargo despidió o suspendió a más de una docena de empleados por supuestamente falsificar informes de gastos, informó el Wall Street Journal en ese momento.
Sin embargo, presionar a los gerentes para que pasen más tiempo examinando informes, o contratando auditores, aumenta gastos. Con inteligencia artificial, JPMorgan está œquitando algo de burocracia, dijo Beer.
La estrategia es solo una de las formas en que el banco ha estado tratando de aprovechar las máquinas de vanguardia para ser más eficientes, reducir el fraude y mejorar las experiencias de los empleados y clientes.
El año pasado, el banco contrató a Manuela Veloso, directora de aprendizaje automático de Carnegie Mellon.
En abril, el director ejecutivo Jamie Dimon dijo a los accionistas en una carta que el aprendizaje automático podría ayudar al banco a ahorrar 150 millones de dólares al detectar mejor el fraude con tarjetas de crédito.
FUENTE
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