Мир банковских и финансовых услуг полон возможностей генеративного искусственного интеллекта. Это переломный момент, который может революционизировать обслуживание клиентов, увеличить доходы и оптимизировать операции. Но с большой силой приходит и большая ответственность – и в целом
множество нормативных проблем. Нам нужна правовая база, которая уравновешивает рыночную безопасность, защиту потребителей и доступ к финансам. Кроме того, мы не можем игнорировать слона в комнате: доверие. Клиентам необходимо верить в возможности ИИ, прежде чем они смогут его принять.
в полной мере. Вот почему регулирование ИИ должно быть упреждающим, а не реактивным. Мы можем гарантировать, что он полностью раскроет свой потенциал, тщательно взвесив риски и преимущества генеративного ИИ в финансовом секторе.

Низкое качество данных может привести к неточным прогнозам и решениям, что приведет к финансовым потерям. Кроме того, качество данных имеет важное значение для генеративного ИИ, позволяющего получать ценную информацию из данных и генерировать точную информацию. По мнению исследователей данных, ученые данных
тратят 80% своего времени на подготовку и организацию данных. Плохое качество данных также может снизить удовлетворенность клиентов, поскольку неточные прогнозы могут привести к принятию неправильных решений. Кроме того, это может снизить лояльность клиентов, поскольку клиенты могут быть недовольны
продукт или услугу, которую они получают. Это возможно благодаря систематическому контролю качества и проверке данных.

Знаете ли вы, что существует несколько рекомендаций по управлению качеством данных? От Закона о качестве данных США до серии ISO 8000 Международной организации по стандартизации и даже Стандарта проверки качества больших данных Организации Объединенных Наций.
задействовано множество мер. И это еще не все: многие компании также имеют свои собственные сертификаты качества.

Практики и исследователи показали, что точность и полнота данных оказывают влияние на модели науки о данных, основанные на классификации и регрессии. По сравнению с другими этапами данных, такими как потребление, финансовые учреждения все чаще
сосредоточив внимание на сборе и управлении данными, что делает аспекты качества данных более важными, чем когда-либо. Среди многих факторов, ведущих к этой тенденции, — недавние изменения в государственной политике в отношении конфиденциальности и управления данными, такие как GDPR в Европе.
Помимо регуляторных факторов, такое внимание к сбору данных мотивировано меняющимися потребностями клиентов, ростом цифровых каналов и расширением разнообразных продуктов, таких как «покупай сейчас, плати потом». Измерения качества, которые имеет дата-центр
должны расставить приоритеты при сборе данных:

1. Точность: Насколько хорошо данные отражают реальность, например, номер телефона клиента?

2. Полнота: Могут ли полные данные обрабатываться для определенной цели, например, «расходы на жилье» для получения кредита?

• Полнота столбца. Доступен ли полный «номер телефона»? Полнота группы. Доступны ли все атрибуты «адреса»? Имеется ли полная загрузка хранилища для обработки всех клиентов?

В индустрии финансовых услуг термин «покрытие» означает включение всех соответствующих данных для конкретных случаев использования. Например, кредитная фирма может иметь разные клиентские сегменты и связанные с ними субпродукты. Включая все транзакции, которые
описывать клиентов и продукты, с которыми они связаны, имеет решающее значение, чтобы избежать предвзятых или неточных результатов машинного обучения. Хотя сбор всех соответствующих данных от различных подразделений, систем точек продаж и партнеров может быть сложной задачей, это
общепризнанный аспект, на который необходимо обратить внимание.

В конечном счете, для обеспечения успеха любой модели генеративного ИИ или модели искусственного интеллекта необходима комплексная стратегия сбора данных с правильными проверками качества данных.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://www.finextra.com/blogposting/25763/are-you-confident-in-the-quality-of-your-data-and-its-impact-on-your-generative-ai-model-insights?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs