Lähes kaikki toimialat ovat ihastuneet generatiiviseen tekoälyyn, ja fintech on yksi sen käyttöönoton keskeisistä aloista. Rahoitusyritykset voivat yhdistää generatiivisen tekoälyn vakiintuneempiin perinteisiin tekoälyominaisuuksiin nopeuttaakseen organisaation muutospyrkimyksiä useilla avainalueilla, kuten ennakoivassa päätöksenteossa, riskinarvioinnissa, asiakkaiden sitoutumisessa, kyberturvallisuudessa, vaatimustenmukaisuudessa ja muissa asioissa. Vaikka generatiivinen tekoäly tarjoaa suuren potentiaalin, fintech-organisaatioiden on oltava strategisia siinä, miten ja missä ne soveltavat generatiivisen tekoälyn suuria kielimalleja (LLM) ja niihin liittyviä teknologioita yrityksessä.

Neljä päätrendiä

Jokaisen organisaation muutosmatka on ainutlaatuinen siinä, miten ja missä tekoälyä sovelletaan prosessien virtaviivaistamiseen, työnkulkujen automatisointiin ja kustannussäästöihin. Tässä on kuitenkin neljä keskeistä trendiä, jotka muokkaavat monien yritysten tekoälyn käyttöönottoa nykyään:

1. Generatiivisen ja perinteisen tekoälyn sekoittaminen: On vaikea liioitella generatiiviseen tekoälyyn liittyvää jännitystä aikakaudella, jolloin ChatGPT, tunnetuin generatiivinen tekoälysovellus, teki nopeasti ennätyksen historian nopeimmin kasvava käyttäjäkunta. Mutta tämä yltäkylläisyys voi hämärtää sen tosiasian, että generatiivisen tekoälyn on usein toimittava yhdessä perinteisen tekoälyn kanssa luodakseen eniten arvoa. Esimerkiksi pankki voisi käyttää perinteistä tekoälyä analysoidakseen käyttäjien käyttäytymistietoja ja käyttää sitten tuloksia generatiivisen tekoälyn perustana personoidun sisällön luomiseen. Tai AIOps-alusta voisi sisältää generatiivisen tekoälyn mukauttaakseen suojaushälytyksiä ja helpottaakseen SOC-kirjeenvaihtoa. Näiden erityyppisten tekoälytyyppien yhdistäminen voi tuottaa valtavia osinkoja rahoitusyrityksille, jotka kamppailevat arkaluontoisten tietojen ja tiukkojen säädösten kanssa.2. Enemmän tiedon joustavuutta ja vähemmän siiloita: Tekoäly on kiinnittänyt rahoituspalvelujohtajien huomion, mutta on helppo unohtaa, että tekoäly ei ole mitään hyvän datan puuttuessa. Ilman riittävää joustavuutta ja pääsyä, joka ylittää perinteiset siilot tietojoukkojen tai toimittajien ekosysteemien välillä, tietolähteet ja algoritminen mallinnus, jotka tuottavat tehoa tuottavaan tekoälyyn, ovat rajallisia. Vankka tiedonhallintastrategia on ensimmäinen askel, jolla varmistetaan yhdenmukaiset standardit metadatalle, määritelmille ja tietomääritteille kaikkialla IT-alueella. Tätä on tuettava oikealla taustalla olevalla tietoarkkitehtuurilla, mieluiten sellaisella, joka käyttää tietoja siellä, missä se sijaitsee virtualisointikerroksen tai vastaavan tekniikan kautta, joka yhdistää kaikki tiedot vapaasti yrityksen ja kolmannen osapuolen verkkojen välillä.

3. Yksityisen tekoälyn omaksuminen: Varsinkin perinteisen tekoälyn kanssa yhdistettynä generatiivinen tekoäly tarjoaa organisaatiolle enemmän oivalluksia ja arvoa kuin koskaan ennen. Varoituksena on, että nämä oivallukset ja arvot voivat helposti levitä muille yrityksille, jopa kilpailijoille, tekoälyekosysteemissä, joka on voimakkaasti riippuvainen kolmansien osapuolien suhteista ja toimittajista. Tästä syystä yksityisistä tekoälyratkaisuista tulee yhä tärkeämpiä fintech-yrityksille, jotka haluavat hyödyntää tekoälyn tehoa vaarantamatta tietojen yksityisyyttä jakamalla vahingossa mallinnus- ja algoritmikoulutusta. Yksityinen tekoäly antaa yrityksille mahdollisuuden harjoitella turvallisesti yritysdataan, ja tuloksena olevia malleja ei koskaan jaeta organisaation ulkopuolelle.

4. Ihmistekijän muistaminen tekoälyn käyttöönotossa: AI-valmiuksien toteuttaminen edellyttää ihmistekijän huomioimista. Yleinen tavoite on varmistaa, että tekoälyä hyödyntävistä teknologisista monimutkaisuuksista ei tule esteitä taloudellisten riskien johtajien, sijoitusanalyytikoiden tai muiden yrityskäyttäjien tulolle, joiden ei pitäisi tarvita tohtorin tutkintoa tietotieteessä tehdäkseen työtään. Menestys sisältää kaksiosaisen reseptin, jossa tarjotaan helppokäyttöisiä alustoja, jotka mahdollistavat tekoälyprosessien ohjauksen ja mukauttamisen ilman edistynyttä koodausta; ja sitten käyttäjille riittävä koulutus näiden alustojen hallintaan. Jälkimmäiseen tulisi sisältyä hakuohjeita ja nopeaa suunnittelua parempien tulosten saavuttamiseksi.

Tekoälyinnovaatioiden yhdistäminen riskinhallintaan maksimaalisen sijoitetun pääoman tuottoprosentin saavuttamiseksi

Yllä olevat suuntaukset määrittävät tekoälyn käyttöönottokäyrän nykyään rahoituslaitoksille, kun ne etsivät maksimaalista sijoitetun pääoman tuottoa uusista tekoälyyn perustuvista tehokkuuksista. Varoitus on, että uusien ominaisuuksien ohella on tehtävä merkittäviä riskienhallintaponnisteluja, jotta varmistetaan, ettei tietoturva- tai vaatimustenmukaisuushaavoittuvuuksia synny vahingossa uusia tekoälyjärjestelmiä nostettaessa.

Vaikka ne voivat dramaattisesti skaalata toimintoja ja muuttaa prosesseja, LLM:ihin tukeutuvien generatiivisten tekoälyalustojen tiedetään tuovan tekoälyharhoja ja Internetin väärää tietoa työtuotteeseen. Ja jopa perinteinen tekoäly voi suurentaa riskejä – mukaan lukien aina, kun uusia tietovirtoja käytetään ilman asianmukaisia ​​todennussuojatoimia, tai tapauksissa, joissa virheellisiin prosesseihin sovelletaan automaatiota, mikä skaalaa mahdollisia vaatimustenvastaisuuksia aina, kun automatisoitu prosessi tapahtuu. Muutosryhmien tulee seurata NIST:tä AI Risk Management Framework auttaa ohjaamaan tekoälytuotteiden, -palvelujen ja -järjestelmien suunnittelua, kehitystä, käyttöä ja arviointia.

Panokset tekoälyn tehokkaalle ja turvalliselle käyttöönotolle fintech-organisaatiossa ovat erityisen korkeat alalla, joka käsittelee erittäin herkkiä henkilökohtaisia ​​tunnistetietoja ja rahoitustapahtumia. Hyvä uutinen on, että menestys on myös erityisen korkea. Tämä johtuu siitä, että koska generatiivisen tekoälyn aikaa säästävät ominaisuudet vähentävät manuaalista työmäärää ja parantavat tuottavuutta alalla, jolla palkat ovat yleensä korkeampia, jokainen säästetty tunti lisää sijoitetun pääoman tuottoprosenttia muihin toimialoihin verrattuna.

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.fintechnews.org/these-four-trends-are-shaping-how-fintech-should-be-using-generative-ai/