 Salá lapolo oyo ezali komonisa matomba mpe mabe ya kosalela [Machine Learning] na mosala moko boye.
Boyekoli ya masini na [Industrie ya mosolo] Botali ya mozindo: Boyekoli ya masini (ML) ezali mosala ya mayele ya kosala oyo epesaka nzela na ba applications logicielles ekoma na bosikisiki mingi na kosakola mbano kozanga ete ezala na programme ya polele. Na bambula oyo euti koleka, bato mingi bakómi kosalela yango na baizini mingi, ata mpe na makambo ya mbongo, mpe ebongoli ndenge oyo mimbongo esalaka. Na lapolo oyo, tokoloba matomba mpe mabe ya kosalela boyekoli ya masini na mosala ya mosolo. Matomba ya kosalela boyekoli ya masini na mosala ya mosolo : 1. Bomonisi ya bokosi oyo ebakisami – Ba algorithmes ya boyekoli ya masini ekoki kotalela ba volumes minene ya ba données na tango ya solo mpe koyeba misala oyo ezangi momesano to koyeba misala ya bokosi. Yango ebongisaka mingi makoki ya ba institutions financières ya kopekisa bokosi mpe kokitisa ba pertes financières. 2. Bobongisi ya boyangeli makama – Ba algorithmes ya ML ekoki kosalelama pona ko analyser ba données historiques pe ko prédire ba risque oyo ekoki kozala, kopesa nzela na ba institutions financières kozua ba mesures préventives to ko mitiger impact ya ba risque wana. 3. Misala oyo esalemi na moto ye moko – Boyekoli ya masini ekoki kosalisa bibongiseli ya mosolo mpo na kososola makambo oyo bakiliya na bango balingaka, mimeseno, mpe bizaleli na bango. Yango epesaka bango nzela ya kopesa bakiliya na bango biloko, misala mpe makanisi oyo ebongisami mpo na bango moko. 4. Automatisation ya procédé – Apprentissage automatique ekoki ko automatiser ba tâches repetitives, na ndenge wana ko réduire ba coûts, ko améliorer efficacité, pe ko minimiser risque ya erreur ya mutu. Yango ezali na ntina mingi mpo na misala lokola kopesa bapwɛ́ na crédit, kosala assurance, mpe kopesa lisalisi na bakiliya. Inconvénients ya kosalela apprentissage automatique na industrie financière : 1. Complexité – Ba algorithmes ya apprentissage automatique ekoki kozala complexe mpe ekoki kosenga niveau moko boye ya expertise pona ko mettre en œuvre pe kobatela. Yango ekoki kosala ete ezala mpasi mpo na bibongiseli ya mike ya mosolo mpo na kosalela mpenza makoki ya boyekoli ya masini. 2. Bomoto ya ba données – Boyekoli ya masini esengaka ba données ebele pona ko former ba algorithmes, pe ekoki kozala na ba soucis na oyo etali sécurité pe vie privée ya ba données oyo. Ba institutions financières esengeli kosala que etosa mibeko ya protection ya ba données mpe ezala na ba mesures oyo ekoki mpo na kobatela ba données ya ba clients na bango. 3. Bias – Ba algorithmes ya apprentissage automatique ekoki ko refleter pe même ko amplifier ba bias existantes na ba données oyo esalemi pona ko former yango. Yango ekoki komema na ba résultats discriminatoires, mpe ba institutions financières esengeli ezala vigilance na kolandela ba algorithmes na bango mpo na kosala que ezala juste mpe sans bias. 4. Kozanga polele – Ba algorithmes ya apprentissage automatique ekoki kozala mpasi mpo na kolimbola, mpe ekoki kozala ntango nyonso polele te ndenge nini bakomaki na mokano moko boye. Kozanga polele oyo ekoki kozala likambo ya kotungisa, mingi mingi tango ya kosala na mikano ya mosolo ya ntina oyo ezali na bopusi monene na bakiliya. Mpo na kosukisa, koyekola na masini ezali na likoki ya kosala mbongwana na mosala ya mosolo na kobongisaka mosala malamu, kotombola mayele ya bakiliya, mpe kokitisa makama. Kasi, ezali mpe na makambo oyo ezali kotungisa