Σχεδόν κάθε κλάδος είναι ερωτευμένος με τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη και το fintech είναι ένας από τους βασικούς τομείς που ηγούνται της υιοθέτησής του. Οι χρηματοπιστωτικές εταιρείες μπορούν να συνδυάσουν την παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη με πιο καθιερωμένες παραδοσιακές ικανότητες τεχνητής νοημοσύνης για να επιταχύνουν τις προσπάθειες μετασχηματισμού ενός οργανισμού σε διάφορους βασικούς τομείς, όπως η λήψη αποφάσεων πρόβλεψης, οι εκτιμήσεις κινδύνου, η δέσμευση πελατών, η ασφάλεια στον κυβερνοχώρο, η συμμόρφωση και άλλα. Ωστόσο, ενώ η γενετική τεχνητή νοημοσύνη προσφέρει μεγάλες δυνατότητες, οι οργανισμοί fintech πρέπει να είναι στρατηγικοί ως προς το πώς και πού εφαρμόζουν τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM) και τις σχετικές τεχνολογίες της παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης στην επιχείρηση.

Τέσσερις βασικές τάσεις

Το ταξίδι μετασχηματισμού κάθε οργανισμού θα είναι μοναδικό στο πώς ακριβώς και πού εφαρμόζεται η τεχνητή νοημοσύνη για τον εξορθολογισμό των διαδικασιών, την αυτοματοποίηση των ροών εργασίας και τη δημιουργία εξοικονόμησης κόστους. Τούτου λεχθέντος, εδώ είναι τέσσερις βασικές τάσεις που διαμορφώνουν το ταξίδι υιοθέτησης της τεχνητής νοημοσύνης για πολλές εταιρείες σήμερα:

1. Ανάμειξη γενετικής και παραδοσιακής τεχνητής νοημοσύνης: Είναι δύσκολο να υπερεκτιμηθεί ο ενθουσιασμός γύρω από τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη σε μια εποχή όπου το ChatGPT, η πιο γνωστή εφαρμογή παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης, σημείωσε γρήγορα το ρεκόρ για την Η ταχύτερα αναπτυσσόμενη βάση χρηστών στην ιστορία. Αλλά αυτή η πληθωρικότητα μπορεί να κρύψει το γεγονός ότι η γενετική τεχνητή νοημοσύνη πρέπει συχνά να λειτουργεί παράλληλα με την παραδοσιακή τεχνητή νοημοσύνη για να δημιουργήσει τη μεγαλύτερη αξία. Για παράδειγμα, μια τράπεζα θα μπορούσε να χρησιμοποιήσει την παραδοσιακή τεχνητή νοημοσύνη για να αναλύσει δεδομένα συμπεριφοράς των χρηστών και στη συνέχεια να χρησιμοποιήσει τα αποτελέσματα ως βάση για τη δημιουργία τεχνητής νοημοσύνης για τη δημιουργία εξατομικευμένου περιεχομένου. Ή μια πλατφόρμα AIOps θα μπορούσε να ενσωματώσει γενετική τεχνητή νοημοσύνη για την προσαρμογή των ειδοποιήσεων ασφαλείας και τη διευκόλυνση της αλληλογραφίας SOC. Η ανάμειξη αυτών των διαφορετικών τύπων τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να αποφέρει τεράστια οφέλη για τις χρηματοπιστωτικές εταιρείες που αντιμετωπίζουν ευαίσθητα δεδομένα και αυστηρούς κανονισμούς.2. Περισσότερη ευελιξία δεδομένων και λιγότερα σιλό: Η τεχνητή νοημοσύνη έχει τραβήξει την προσοχή των ηγετών των χρηματοοικονομικών υπηρεσιών, αλλά είναι εύκολο να ξεχάσουμε ότι η τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι τίποτα ελλείψει καλών δεδομένων. Χωρίς επαρκή ευελιξία και πρόσβαση που υπερβαίνει τα παραδοσιακά σιλό μεταξύ συνόλων δεδομένων ή οικοσυστημάτων προμηθευτών, οι πηγές πληροφοριών και η αλγοριθμική μοντελοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης που παράγει ενέργεια θα είναι περιορισμένες. Μια σταθερή στρατηγική διαχείρισης δεδομένων είναι το πρώτο βήμα για τη διασφάλιση συνεπών προτύπων για μεταδεδομένα, ορισμούς και χαρακτηριστικά δεδομένων σε όλη την περιουσία πληροφορικής. Αυτό πρέπει να υποστηρίζεται από τη σωστή υποκείμενη αρχιτεκτονική δεδομένων, ιδανικά από αυτήν που έχει πρόσβαση στα δεδομένα όπου βρίσκονται μέσω ενός επιπέδου εικονικοποίησης ή παρόμοιας τεχνικής που συνδέει ελεύθερα όλα τα δεδομένα στα εταιρικά δίκτυα και στα δίκτυα τρίτων.

3. Αγκαλιάζοντας την ιδιωτική AI: Ειδικά όταν συνδυάζεται με την παραδοσιακή τεχνητή νοημοσύνη, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη προσφέρει περισσότερες πληροφορίες και αξία στον οργανισμό από ποτέ. Η προειδοποίηση είναι ότι αυτές οι γνώσεις και η αξία μπορούν εύκολα να φτάσουν σε άλλες εταιρείες, ακόμη και σε ανταγωνιστές, σε ένα οικοσύστημα AI που εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από σχέσεις τρίτων και προμηθευτές. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο οι λύσεις ιδιωτικής τεχνητής νοημοσύνης θα γίνονται όλο και πιο σημαντικές για τις εταιρείες fintech που θέλουν να αξιοποιήσουν τη δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης χωρίς να θέσουν σε κίνδυνο το απόρρητο των δεδομένων μοιράζοντας ακούσια εκπαίδευση μοντέλων και αλγορίθμων. Η ιδιωτική τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει στις εταιρείες να εκπαιδεύονται με ασφάλεια σε δεδομένα της εταιρείας, με τα μοντέλα που προκύπτουν να μην κοινοποιούνται ποτέ πέρα ​​από τον οργανισμό.

4. Θυμηθείτε τον παράγοντα των ανθρώπων στην υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης: Η εφαρμογή των δυνατοτήτων τεχνητής νοημοσύνης απαιτεί την αντιμετώπιση του παράγοντα ανθρώπων. Ο πρωταρχικός στόχος είναι να διασφαλιστεί ότι οι τεχνολογικές πολυπλοκότητες που ενισχύουν την τεχνητή νοημοσύνη δεν θα αποτελέσουν εμπόδιο εισόδου για διαχειριστές οικονομικών κινδύνων, αναλυτές επενδύσεων ή άλλους επιχειρησιακούς χρήστες που δεν θα πρέπει να χρειάζονται διδακτορικό στην επιστήμη δεδομένων για να κάνουν τη δουλειά τους. Η επιτυχία περιλαμβάνει μια συνταγή δύο μερών για την παροχή προσβάσιμων πλατφορμών που επιτρέπουν τον έλεγχο και την προσαρμογή των διαδικασιών AI χωρίς την ανάγκη προηγμένης κωδικοποίησης. και στη συνέχεια επαρκή εκπαίδευση για τους χρήστες για τη διαχείριση αυτών των πλατφορμών. Το τελευταίο θα πρέπει να περιλαμβάνει καθοδήγηση για την αναζήτηση και άμεση μηχανική για καλύτερα αποτελέσματα.

Συνδυάζοντας την καινοτομία AI με τη διαχείριση κινδύνου για μέγιστη απόδοση επένδυσης

Οι παραπάνω τάσεις καθορίζουν την καμπύλη υιοθέτησης της τεχνητής νοημοσύνης σήμερα για τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα, καθώς αναζητούν μέγιστη απόδοση επένδυσης (ROI) από νέες αποδόσεις που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη. Η προειδοποίηση είναι ότι, μαζί με τις νέες δυνατότητες, πρέπει να υπάρξει μια σημαντική προσπάθεια διαχείρισης κινδύνων για να διασφαλιστεί ότι δεν δημιουργούνται ακούσια ευπάθειες ασφάλειας ή συμμόρφωσης κατά τη δημιουργία νέων συστημάτων AI.

Ενώ μπορούν να κλιμακώσουν δραματικά τις λειτουργίες και να μεταμορφώσουν τις διαδικασίες, οι παραγωγικές πλατφόρμες τεχνητής νοημοσύνης που βασίζονται σε LLM είναι γνωστό ότι εισάγουν παραισθήσεις τεχνητής νοημοσύνης και παραπληροφόρηση στο Διαδίκτυο στο προϊόν εργασίας τους. Και ακόμη και η παραδοσιακή τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να μεγεθύνει τον κίνδυνο - συμπεριλαμβανομένης της πρόσβασης σε νέες ροές δεδομένων χωρίς κατάλληλες διασφαλίσεις ελέγχου ταυτότητας ή σε περιπτώσεις όπου η αυτοματοποίηση εφαρμόζεται σε ελαττωματικές διαδικασίες, κλιμακώνοντας έτσι πιθανές περιπτώσεις μη συμμόρφωσης όποτε λαμβάνει χώρα αυτή η αυτοματοποιημένη διαδικασία. Οι ομάδες μετασχηματισμού θα πρέπει να ακολουθούν το NIST Πλαίσιο Διαχείρισης Κινδύνων AI να βοηθήσει στην καθοδήγηση του σχεδιασμού, της ανάπτυξης, της χρήσης και της αξιολόγησης προϊόντων, υπηρεσιών και συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης.

Το διακύβευμα για την αποτελεσματική και ασφαλή ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης στον οργανισμό fintech είναι ιδιαίτερα υψηλό σε έναν τομέα που ασχολείται με εξαιρετικά ευαίσθητα PII και χρηματοοικονομικές συναλλαγές. Τα καλά νέα είναι ότι η ανταμοιβή για την επιτυχία είναι επίσης ιδιαίτερα υψηλή. Αυτό οφείλεται στο γεγονός ότι, δεδομένου ότι οι δυνατότητες εξοικονόμησης χρόνου της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης μειώνουν τον φόρτο εργασίας και βελτιώνουν την παραγωγικότητα σε έναν τομέα όπου οι μισθοί τείνουν να είναι υψηλότεροι, κάθε ώρα που εξοικονομείται μεγεθύνει το ROI σε σύγκριση με άλλους κλάδους.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.fintechnews.org/these-four-trends-are-shaping-how-fintech-should-be-using-generative-ai/