Почти каждая отрасль увлечена генеративным искусственным интеллектом, и финтех — один из ключевых секторов, лидирующих в его внедрении. Финансовые компании могут сочетать генеративный искусственный интеллект с более устоявшимися традиционными возможностями искусственного интеллекта, чтобы ускорить усилия по трансформации организации в ряде ключевых областей, включая прогнозное принятие решений, оценку рисков, взаимодействие с клиентами, кибербезопасность, соблюдение требований и многое другое. Тем не менее, хотя генеративный ИИ предлагает большой потенциал, финтех-организации должны стратегически подходить к тому, как и где они применяют большие языковые модели генеративного ИИ (LLM) и связанные с ними технологии на предприятии.
Четыре ключевые тенденции
Путь трансформации каждой организации будет уникальным в том, как и где именно применяется ИИ для оптимизации процессов, автоматизации рабочих процессов и экономии затрат. Тем не менее, вот четыре ключевые тенденции, которые сегодня определяют путь внедрения ИИ для многих компаний:
1. Смешение генеративного и традиционного ИИ: Трудно переоценить ажиотаж вокруг генеративного ИИ в эпоху, когда ChatGPT, самое известное приложение генеративного ИИ, быстро установило рекорд самая быстрорастущая база пользователей в истории. Но это изобилие может затмить тот факт, что генеративный ИИ часто должен работать в тандеме с традиционным ИИ, чтобы создать наибольшую ценность. Например, банк может использовать традиционный ИИ для анализа данных о поведении пользователей, а затем использовать результаты в качестве основы для генеративного ИИ для создания персонализированного контента. Или платформа AIOps может включать в себя генеративный искусственный интеллект для настройки предупреждений безопасности и облегчения переписки SOC. Объединение этих различных типов ИИ может принести огромные дивиденды финансовым компаниям, которым приходится иметь дело с конфиденциальными данными и строгими правилами.2. Больше гибкости данных и меньше разрозненности: ИИ привлек внимание лидеров финансовых услуг, но легко забыть, что ИИ — ничто в отсутствие качественных данных. Без адекватной гибкости и доступа, которые выходят за рамки традиционной разрозненности между наборами данных или экосистемами поставщиков, источники информации и алгоритмическое моделирование, обеспечивающие генерацию ИИ, будут ограничены. Надежная стратегия управления данными — это первый шаг к обеспечению согласованных стандартов метаданных, определений и атрибутов данных во всем ИТ-инфраструктуре. Это должно быть подкреплено правильной базовой архитектурой данных, в идеале такой, которая обеспечивает доступ к данным там, где они находятся, через уровень виртуализации или аналогичный метод, который свободно соединяет все данные в корпоративных и сторонних сетях.
3. Использование частного ИИ: Генеративный ИИ, особенно в сочетании с традиционным ИИ, приносит организации больше информации и пользы, чем когда-либо прежде. Предостережение заключается в том, что эти идеи и ценность могут легко добраться до других компаний, даже конкурентов, в экосистеме искусственного интеллекта, в значительной степени зависящей от отношений с третьими лицами и поставщиками. Вот почему частные решения искусственного интеллекта будут становиться все более важными для финтех-компаний, которые хотят использовать возможности искусственного интеллекта, не ставя под угрозу конфиденциальность данных из-за непреднамеренного обмена моделями и обучением алгоритмам. Частный искусственный интеллект позволяет фирмам безопасно проводить обучение на данных компании, при этом полученные модели никогда не передаются за пределы организации.
4. Помните о человеческом факторе при внедрении ИИ: Для реализации возможностей ИИ необходимо учитывать человеческий фактор. Основная цель состоит в том, чтобы гарантировать, что технологические сложности, лежащие в основе ИИ, не станут барьером для входа для менеджеров по финансовым рискам, инвестиционных аналитиков или других бизнес-пользователей, которым не нужна степень доктора наук в области данных для выполнения своей работы. Успех предполагает рецепт, состоящий из двух частей: предоставление доступных платформ, которые позволяют контролировать и настраивать процессы ИИ без необходимости сложного кодирования; а затем соответствующее обучение пользователей управлению этими платформами. Последнее должно включать руководство по поиску и оперативному проектированию для достижения лучших результатов.
Сочетание инноваций в области искусственного интеллекта с управлением рисками для максимальной рентабельности инвестиций
Вышеупомянутые тенденции определяют сегодня кривую внедрения ИИ для финансовых учреждений, поскольку они стремятся к максимальной рентабельности инвестиций от новых эффективных средств, основанных на ИИ. Предостережение заключается в том, что наряду с новыми возможностями должны быть предприняты значительные усилия по управлению рисками, чтобы гарантировать, что уязвимости безопасности или соответствия требованиям не будут случайно созданы при установке новых систем искусственного интеллекта.
Хотя они могут значительно масштабировать операции и трансформировать процессы, генеративные платформы искусственного интеллекта, основанные на LLM, известны тем, что привносят галлюцинации искусственного интеллекта и дезинформацию в Интернете в свой рабочий продукт. И даже традиционный ИИ может увеличить риск, в том числе всякий раз, когда доступ к новым потокам данных осуществляется без надлежащих мер аутентификации или в случаях, когда автоматизация применяется к ошибочным процессам, тем самым масштабируя возможные случаи несоответствия всякий раз, когда этот автоматизированный процесс имеет место. Команды трансформации должны следовать требованиям NIST Структура управления рисками ИИ чтобы помочь в проектировании, разработке, использовании и оценке продуктов, услуг и систем искусственного интеллекта.
Ставки на эффективное и безопасное внедрение искусственного интеллекта в финтех-организациях особенно высоки в секторе, который занимается чрезвычайно конфиденциальными личными данными и финансовыми транзакциями. Хорошая новость заключается в том, что плата за успех также особенно высока. Это связано с тем, что, учитывая, что возможности генеративного искусственного интеллекта по экономии времени сокращают ручную рабочую нагрузку и повышают производительность в секторе, где зарплаты, как правило, выше, каждый сэкономленный час увеличивает рентабельность инвестиций по сравнению с другими отраслями.
- 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.fintechnews.org/these-four-trends-are-shaping-how-fintech-should-be-using-generative-ai/
