 Limbola ndakisa ya bosaleli ya mokili ya solo ya tekiniki oyo epesami.
Koyekola na masini ezali likambo oyo ezali kokende liboso nokinoki mpe ezali na makambo mingi oyo ekoki kosalelama na mokili ya solosolo. Ndakisa moko ya ntina mingi ezali ndenge oyo bazali kosalela mayele ya koyekola na masini mpo na kotombola mpenza ndenge ya koyeba bokosi na mosala ya mosolo. Kala, bomonisi ya bokosi ezalaki libosoliboso na ensemble ya ba systèmes oyo esalemi na mibeko, oyo ezalaki na ndelo na makoki na yango ya komesana na ba modèles ya sika, ya bokosi oyo ezalaki kobima. Kasi, na nzela ya kosalela algorithmes ya apprentissage automatique, ba institutions financières ekoki sikoyo ko analyser ba données ebele na temps réel mpo na koyeba mpe kolandela ba modèles ya sika oyo ezo sangana na ba transactions frauduleuses, kosala que processus ya détection ezala ya sikisiki mpe ya malamu. Ba modèles ya apprentissage automatique ekoki kozala formation na ba données historiques ya transaction pona koyeba ba modèles oyo ekoki kozala indicatif ya fraude, lokola ba transactions ya valeur makasi oyo esalemaka na ba temps inhabituels, to ba transactions oyo esalemaka na ba endroits oyo ezali typique te pona mobateli ya compte. Na sima ba algorithmes ekoki ko drapeau activité nionso ya suspect mpo na enquête mosusu, ko économiser temps mpe ba ressources mpo na institution financière. Na mobimba, kosalela apprentissage automatique na détection ya fraude ezali kosalisa mpo na kotombola sécurité mpe kobatela ba consommateurs na ba crimes financiers.