هوش مصنوعی مولد: پیمایش در چشم انداز
در بازار پویای خدمات مالی امروزی، هوش مصنوعی مولد در خط مقدم پیشرفت و نوآوری فناوری قرار دارد و فرصت‌های بی‌سابقه‌ای برای رشد و کارایی ارائه می‌دهد. همانطور که هوش مصنوعی همچنان در حال افزایش است، یک سوال مهم با آن روبرو می شود
کسب‌وکارها: آیا باید روی یک راه‌حل آماده هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری کنند یا چالش ایجاد یک سیستم سفارشی در داخل را انجام دهند؟ این تصمیم فراتر از انتخاب یک ارائه دهنده است. این شامل درک استراتژیک کسب و کار می شود که چگونه هوش مصنوعی را با آن هماهنگ کند
نیازها، اهداف، منابع و محدودیت های خاص آن. هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که به طور قابل توجهی بر هر جنبه ای از عملیات تجاری تأثیر بگذارد، بنابراین بحث خرید در مقابل ساخت حتی مهم تر و به موقع تر شده است.
آیا باید بخرید یا بسازید؟
هنگام ارزیابی اینکه کدام مسیر برای شرکت شما مناسب است، عوامل زیادی وجود دارد که باید در نظر بگیرید:
ساختمان داخلی: ایجاد یک راه حل مولد هوش مصنوعی در داخل شامل عوامل زیادی است، از سرمایه گذاری مالی گرفته تا جذب استعدادها تا نیازهای زیرساختی و چشم انداز فناوری. تعهد فراتر از توسعه است. شرکت
همچنین باید تعمیر و نگهداری مداوم، تکامل و نوآوری های آینده را در پاسخ به پیشرفت های سریع هوش مصنوعی در نظر بگیرد. این مسیر ممکن است برای سازمان‌هایی با موارد خاص، باریک یا اختصاصی یا الزامات امنیتی مناسب باشد، جایی که راه‌حل‌های خارج از قفسه نمی‌توانند برآورده شوند.
الزامات دقیق آنها
خرید راه حل: در مقابل، انتخاب یک راه حل هوش مصنوعی موجود می تواند گزینه ای امکان پذیرتر و انعطاف پذیرتر باشد، به ویژه برای سازمان هایی که منابع گسترده ای ندارند یا به یک سیستم کاملا سفارشی نیاز دارند. این مسیر به شرکت ها اجازه می دهد
به سرعت از قابلیت های هوش مصنوعی با فشار کمتری بر منابع داخلی استفاده کنید. عامل مهم در اینجا انتخاب راه حلی است که به خوبی با چشم انداز، نیازها و الزامات صنعت سازمان شما همسو باشد. اما چگونه می توانید ارزیابی کنید که کدام راه حل مناسب است
شرکت شما؟
ملاحظات کلیدی هنگام انتخاب راه حل هوش مصنوعی
-
اکوسیستم هوش مصنوعی یکپارچه: راه حل های هوش مصنوعی باید به طور یکپارچه با زیرساخت های موجود و سیستم های پیچیده ادغام شوند. به دنبال راه حلی باشید که دارای اتصالات از پیش ساخته شده با ابزارها و برنامه های کاربردی حیاتی باشد، مانند ابزارهای چت داخلی، CRM ها، تحقیقات
سیستم‌ها، سیستم‌های فایل و ارائه‌دهندگان داده‌های بازار، برای اطمینان از اینکه راه‌حل هوش مصنوعی بدون ایجاد اختلال در عملیات، جریان‌های کاری فعلی را تکمیل و بهبود می‌بخشد. -
معماری هوش مصنوعی سازگار و آماده برای آینده: مطمئن شوید که راه‌حل‌های هوش مصنوعی با معماری‌های انعطاف‌پذیر و مقیاس‌پذیر را انتخاب کنید که می‌توانند با پیشرفت‌های سریع فناوری و شرایط متغیر بازار سازگار شوند. این سازگاری برای بلندمدت بسیار مهم است
دوام و ارتباط سرمایه گذاری هوش مصنوعی شما، به ویژه در بخش خدمات مالی پویا. -
قابلیت سفارشی سازی استراتژیک: این حیاتی است که هر راه حل هوش مصنوعی بتواند سفارشی سازی را با انعطاف پذیری برای پشتیبانی از استراتژی های منحصر به فرد و ایجاد مزیت رقابتی ترکیب کند. راه‌حل‌های هوش مصنوعی باید با اهداف کسب‌وکار خاص همسو باشند
موارد استفاده اولویت دار، مانند روابط سرمایه گذار و مشتری، نظارت و سرمایه گذاری پورتفولیو، یا اهداف بهره وری در سطح شرکت را بررسی کنید و با نیازهای آینده سازگار باشد. -
تخصص در هوش مصنوعی و دینامیک بازارراه‌حل‌های هوش مصنوعی خارجی باید به پر کردن شکاف‌ها برای تخصص داخلی کمک کند، به‌ویژه وقتی صحبت از تعامل پیچیده بین فناوری‌های هوش مصنوعی و پویایی بازار مالی می‌شود. به دنبال راه حل هایی باشید که
هدفمند ساخته شده‌اند و می‌توانند هوش مصنوعی را برای این فضا کار کنند تا از اجرای مؤثر و موفقیت بلندمدت اطمینان حاصل کنند. -
امنیت و انطباق بی خطر: هر راه حل هوش مصنوعی باید بالاترین استانداردهای امنیت، حریم خصوصی و انطباق فضای ما را داشته باشد. به دنبال راه‌حل‌هایی باشید که محیطی مطمئن و امن را برای استفاده از LLM و فناوری مبتنی بر هوش مصنوعی ایجاد کند.
از جمله ممیزی کامل 17a-(4) از تعاملات LLM. دارای گواهینامه SOC2 نوع 1 هستند. و به طور کامل از استاندارد OAuth2 برای مجوزهای کاربر استفاده کنید. -
LLM- اگنوستیک: استفاده از مدل‌های آگنوستیک LLM مزایای بی‌شمار بهینه‌سازی، سفارشی‌سازی و انعطاف‌پذیری را به شرکت‌ها ارائه می‌دهد. بهینه سازی بسیار مهم است زیرا به کاربران اجازه می دهد مدل مناسب را برای هر کار خاص انتخاب کنند
نقاط قوت و ضعف آن، در نهایت منجر به نتایج بهتر برای سازمان می شود. اجتناب از وابستگی به هر یک از LLM به این معنی است که اگر آن LLM قطع شود، کسب‌وکار شما می‌تواند به سرعت به یک جایگزین بدون اختلال یا عملکرد قابل توجه تبدیل شود.
مسائل
پس از شروع کارم در تعدادی از شرکت‌ها که در آنها تعصب ساخت در مقابل خرید بود، از نزدیک هزینه هزینه‌ها و مزایا/معایب آن تصمیم‌ها را دیدم. در مواردی که ما در حال ساخت ابزارهایی بودیم که بر تولید آلفا متمرکز بود و از ابزارهای اختصاصی استفاده می کردیم
داده ها و مدل ها را به درستی انتخاب کردیم تا بسازیم. در مواردی که راه‌حل فروشنده نمی‌توانست نیازهای ما را برآورده کند و نقشه راه برای رسیدن به آن وجود نداشت، مجبور به ساختن شدیم. در موارد دیگر، مانند افزایش بهره وری برای شرکت با ابزار بهره وری، ما
متوجه شدیم که یک فروشنده وسیع‌تر، عمیق‌تر و سریع‌تر از آنچه تیم ما می‌تواند بسازد: باید وقت خود را صرف اولویت‌های تجاری دیگر می‌کردیم.
برای آینده هوش مصنوعی خود برنامه ریزی کنید
هر مسیری را که انتخاب کنید، راه حل هوش مصنوعی شما باید بتواند با چشم انداز هوش مصنوعی با سرعت سرگیجه آور سازگار شود و برای آنچه که بدون شک مقررات جدیدی در راه است، آماده باشد. اگر سازمان شما فاقد منابع مناسب برای ساختن شماست
شما گزینه های زیادی برای همکاری با کارشناسان خارجی دارید که می توانند راهنمایی های استراتژیک و راه حل های خارج از چارچوب را ارائه دهند.
خرید یا ساخت یک راه حل هوش مصنوعی متفاوت است و هر تصمیمی باید با درک کامل نیازها، قابلیت ها و استراتژی بلند مدت سازمان شما باشد. این تصمیمی است که مستلزم بررسی دقیق و متعادل کردن مزایای آن است
استقرار سریع و همسویی صنعت در برابر نیاز به سفارشی سازی و کنترل اختصاصی.
- محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
- PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
- PlatoESG. کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
- PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
- منبع: https://www.finextra.com/blogposting/25972/buy-vs-build-how-to-make-informed-decisions-as-you-invest-in-ai?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
