هوش مصنوعی (AI) به جریان اصلی رسیده است و آماده است تا عملیات در بخش بانکداری را متحول کند. عوامل متعددی به این افزایش دامن زده اند، به ویژه رشد تصاعدی در حجم و پیچیدگی داده ها، افزایش فشار برای Swift
و تصمیم گیری دقیق و ضرورت شفافیت. در حالی که هوش مصنوعی مولد برای کمک به بانک‌ها در جمع‌بندی جمعیت بزرگ داده بسیار ارزشمند خواهد بود، و ممکن است لازم باشد این را زمزمه کنید، این تنها فناوری اتوماسیون رانندگی نیست.
بخش بانکی. 

هوش مصنوعی با زمینه شروع می شود 

در مدل‌سازی ریسک، انتخاب نقاط داده ورودی یا ویژگی‌ها اهمیت بالایی دارد و اغلب از انتخاب مدل یا الگوریتم پیشی می‌گیرد. در صنعتی که با الزامات نظارتی سختگیرانه برای مدلسازی شفافیت و توضیح پذیری محدود شده است، دامنه
انتخاب مدل اغلب محدود می شود و اهمیت ویژگی های ورودی را به عنوان عوامل اصلی تعیین کننده موفقیت یا شکست مدل افزایش می دهد. بنابراین، پرس و جو محوری به این صورت می شود: چگونه می توانیم ویژگی های خود را با حداکثر ارتباط زمینه ای آغشته کنیم؟ 

ویژگی‌های مبتنی بر شبکه به‌عنوان مکانیزمی قوی برای تزریق مقادیر فراوانی از اطلاعات به مدل‌ها ظاهر می‌شوند و در عین حال از ضرورت شفافیت و توضیح‌پذیری حمایت می‌کنند. یکی از رویکردهای مؤثر مستلزم استفاده از شبکه‌های موجودیت اسناد سفارشی است
ویژگی هایی را ایجاد می کند که ارتباط متقابل مشاغل و افراد را مشخص می کند. به عنوان مثال، استفاده از ویژگی های شبکه، نشان دهنده روابط بین شرکت ها و مدیران آنها، می تواند به عنوان ورودی های محوری برای شرکت پوسته یادگیری ماشین عمل کند.
مدل‌های تشخیص، در برخی موارد در مقایسه با تکیه بر ویژگی‌های سطح رکورد، 20 درصد بهبود عملکرد را به همراه دارند. 

خروجی‌های چنین مدل‌هایی - پیش‌بینی‌های مربوط به شرکت‌های پوسته و عواملی که تشکیل آن‌ها را تنظیم می‌کنند - پیامدهایی برای تقویت تلاش‌های تشخیص ریسک در مبارزه با پولشویی (AML)، مشتری خود را بشناسید (KYC) و کاهش تقلب دارد.
دامنه ها 

بانک‌ها با استفاده از پشته فناوری هوش مصنوعی ترکیبی می‌توانند تخصص موضوعی را با طیف وسیعی از تکنیک‌های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق، در کنار دسترسی به داده‌های صنعت ساختاریافته و بدون ساختار، ادغام کنند. این رویکرد جامع سازگاری را افزایش می دهد،
دقت و اثربخشی مدل ها استفاده از تخصص و دانش دامنه در طول فرآیند توسعه مدل، دقت و اعتماد بالا را در حل مشکلات پیچیده تجاری تضمین می کند. به طور خلاصه، بانک هایی که به دنبال اجرای هوش مصنوعی هستند باید از اتکا به آن اجتناب کنند
یک مدل، تکنیک یا رویکرد. انجام این کار می تواند منجر به محدودیت هایی در دیدگاه، سازگاری و عملکرد شود.  

اهمیت ویژگی های شبکه 

شبکه ها یک چارچوب همه کاره برای مدل سازی روابط موجودیت در زمینه های مختلف ارائه می دهند. برای مثال، شبکه‌هایی که تراکنش‌های پرداخت بین طرفین را به تصویر می‌کشند، می‌توانند نشانه‌های آشکاری از تخلف مالی را آشکار کنند. با بررسی دقیق الگوهای خاص در داخل
شبکه - مانند چرخه‌های تراکنش‌هایی با مقادیر مشابه - بانک‌ها می‌توانند خطراتی را کشف کنند که در غیر این صورت هنگام بررسی تراکنش‌ها به صورت مجزا از شناسایی اجتناب می‌کنند. علاوه بر این، هنگامی که با یک مخزن از نمونه های شناخته شده تقلب تکمیل می شود، ویژگی های شبکه
مانند فراوانی پرداخت‌های چرخه‌ای یا چرخه‌ای می‌تواند مدل‌های یادگیری تحت نظارت را تقویت کند و ظرفیت پیش‌بینی آن‌ها را برای سناریوهای ریسک آتی افزایش دهد. 

یکی از شبکه‌های برجسته برای مدل‌سازی ریسک شرکت، سلسله مراتب قانونی سازمانی است که مدیران، سهامداران و شرکت‌های تابعه را در بر می‌گیرد. ویژگی‌های اساسی مانند اندازه شبکه، چگالی اتصال و لایه‌های سلسله مراتبی نقش دارند
ابعاد ارزشمند برای تقسیم‌بندی و تولید ویژگی در مدل‌های یادگیری نظارت‌شده، توانایی ما را برای تشخیص و کاهش خطرات بالقوه به طور موثر افزایش می‌دهد.  

برای محققین و تحلیلگران، اینجاست که تجزیه و تحلیل گراف با اجازه دادن به آنها برای تجزیه و تحلیل، تجسم و درک ارتباطات پنهان در مجموعه داده های متفاوت، به خود می رسد. بسیار مهم، مقیاس پذیر و شهودی است و به تیم ها اجازه می دهد تا میلیاردها دلار را طی کنند
لبه ها بدون به خطر انداختن توان عملیاتی با پرس و جو با فرکانس بالا.  

Entity Resolution آینده بانکداری را متحول می کند 

تفکیک موجودیت از تکنیک‌های پیشرفته هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای تجزیه، پاکسازی و استانداردسازی داده‌ها استفاده می‌کند و امکان شناسایی موجودیت‌ها در میان مجموعه داده‌های متفاوت را به طور قابل اعتماد می‌دهد. این فرآیند شامل خوشه‌بندی رکوردهای مرتبط، جمع‌آوری ویژگی‌ها است
برای هر موجودیت، و ایجاد ارتباطات برچسب‌دار بین موجودیت‌ها و سوابق منبع آنها. در مقایسه با رویکردهای تطبیق رکورد به رکورد سنتی، وضوح موجودیت کارایی قابل توجهی افزایش یافته است. 

به جای تلاش برای پیوند مستقیم هر رکورد منبع، سازمان ها می توانند گره های موجودیت جدیدی را به عنوان نقاط مرکزی برای اتصال داده های دنیای واقعی معرفی کنند. وضوح موجودیت با کیفیت بالا نه تنها پیوند داده‌های داخلی را تسهیل می‌کند، بلکه یکپارچه‌سازی را نیز ممکن می‌سازد
منابع داده های خارجی ارزشمند، مانند ثبت شرکت ها، که قبلاً برای تطبیق دقیق آنها چالش برانگیز بود. 

ادغام فناوری حل نهادها در بخش بانکی جهشی قابل توجه به جلو را نشان می‌دهد و بانک‌ها را قادر می‌سازد تا از فرآیندهای مبتنی بر دسته‌ای به ارائه محصولات و خدمات تقریباً بلادرنگ در چارچوب‌های خدمات همه‌کانالی انتقال یابند. این
تکامل می‌تواند فراتر از تقلب ضد تقلب باشد و تمام تعاملات مشتری را از طریق نقاط تماس مختلف، از جمله مراکز تماس، شعب و کانال‌های دیجیتال شامل شود و تجربه مشتری یکپارچه و پویا را تضمین کند. 

هوش مصنوعی مولد نقش مهمی دارد 

در طول سال آینده، من انتظار دارم که دستیاران هوش مصنوعی مولد را ببینم که از مدل‌های زبان بزرگ (LLM) استفاده می‌کنند تا به طور فزاینده‌ای در بانکداری رایج شوند. هوش مصنوعی مولد اجازه می دهد تا یک رابط بصری و محاوره ای داشته باشد و کارایی را برای تحلیلگران افزایش دهد
درگیر شناسایی ریسک در تحقیقات. برای سازمان‌ها، مزایای بالقوه قابل توجه است، زیرا این دستیار هوش مصنوعی به همه پرسنل تحلیلگر قدرت می‌دهد تا در سطح با تجربه‌ترین محققین کار کنند. بسیاری از این دستیاران این کار را خواهند کرد
LLM-agnostic باشد و به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد که از مدل‌های ترجیحی خود، اعم از مدل‌های اختصاصی، منبع باز، یا مدل‌های تجاری موجود مانند ChatGPT از OpenAI، انعطاف‌پذیر باشند. هنگامی که با سایر جنبه های پشته هوش مصنوعی ترکیبی یکپارچه شود، از آن پشتیبانی می کند
قابلیت تفکیک موجودیت، تجزیه و تحلیل گراف و قابلیت‌های امتیازدهی، با فعال کردن درخواست‌ها و درخواست‌های زبان طبیعی، پتانسیل بی‌سابقه را باز می‌کند.  

مهم این است که همه محصولات مولد هوش مصنوعی نمی توانند به عنوان یک پیچ و مهره یا جدا از اتوماسیون گسترده تر هوش مصنوعی عمل کنند. نتایجی که ایجاد خواهد کرد فقط به اندازه فناوری وضوح داده ها، زمینه و موجودیت است که بر اساس آن ساخته شده است. بانک هایی که به دنبال اجرا هستند
هوش مصنوعی مولد باید به طور گسترده تری در مورد اینکه چگونه فناوری های مختلف در پشته فناوری اتوماسیون هوش مصنوعی آنها قرار می گیرند فکر کند.  

• 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/25822/gen-ai-isnt-the-only-tech-driving-automation-in-banking?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs