Η Gen AI δεν είναι ο μόνος τεχνολογικός αυτοματισμός οδήγησης στον τραπεζικό τομέα

Η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) έχει εκτιναχθεί στην επικρατούσα τάση και είναι έτοιμη να φέρει επανάσταση στις λειτουργίες στον τραπεζικό τομέα. Διάφοροι παράγοντες έχουν τροφοδοτήσει αυτό το κύμα, ιδίως η εκθετική αύξηση του όγκου και της πολυπλοκότητας δεδομένων, η αυξημένη πίεση για ταχεία
και ακριβής λήψη αποφάσεων και η επιτακτική ανάγκη για διαφάνεια. Ενώ η γενετική τεχνητή νοημοσύνη θα είναι ανεκτίμητη βοηθώντας τις τράπεζες να συνοψίζουν μεγάλους πληθυσμούς δεδομένων, και ίσως χρειαστεί να το ψιθυρίσετε αυτό, δεν είναι η μόνη τεχνολογία αυτοματοποίησης οδήγησης στην
τραπεζικός τομέας. 

Η τεχνητή νοημοσύνη ξεκινά με το πλαίσιο 

Στη μοντελοποίηση κινδύνου, η επιλογή σημείων δεδομένων εισόδου ή χαρακτηριστικών έχει ύψιστη σημασία, συχνά ξεπερνώντας την επιλογή μοντέλου ή αλγορίθμου. Σε έναν κλάδο που δεσμεύεται από αυστηρές κανονιστικές απαιτήσεις για τη διαφάνεια και την επεξήγηση των μοντέλων, το πεδίο εφαρμογής
Η επιλογή μοντέλου είναι συχνά περιορισμένη, αυξάνοντας τη σημασία των χαρακτηριστικών εισόδου ως πρωταρχικών καθοριστικών παραγόντων επιτυχίας ή αποτυχίας του μοντέλου. Επομένως, το βασικό ερώτημα είναι: πώς μπορούμε να εμποτίσουμε τα χαρακτηριστικά μας με τη μέγιστη συνάφεια με τα συμφραζόμενα; 

Τα χαρακτηριστικά που βασίζονται στο δίκτυο αναδεικνύονται ως ένας ισχυρός μηχανισμός για την έγχυση άφθονων ποσοτήτων πληροφοριών στα μοντέλα, ενώ υποστηρίζεται η επιτακτική ανάγκη για διαφάνεια και επεξήγηση. Μια αποτελεσματική προσέγγιση συνεπάγεται τη μόχλευση κατά παραγγελία δικτύων εγγράφων-οντοτήτων
δημιουργούν χαρακτηριστικά που οριοθετούν τη διασύνδεση επιχειρήσεων και ατόμων. Για παράδειγμα, η χρήση χαρακτηριστικών δικτύου, που απεικονίζουν τις σχέσεις μεταξύ των εταιρειών και των διευθυντών τους, μπορεί να χρησιμεύσει ως βασικές εισροές για την εταιρεία του κελύφους μηχανικής μάθησης
μοντέλα ανίχνευσης, σε ορισμένες περιπτώσεις που αποδίδουν 20% βελτίωση στην απόδοση σε σύγκριση με το να βασίζονται αποκλειστικά σε χαρακτηριστικά επιπέδου ρεκόρ. 

Τα αποτελέσματα τέτοιων μοντέλων -προβλέψεις που σχετίζονται με εταιρείες κέλυφος και τους πράκτορες που ενορχηστρώνουν τη σύστασή τους- έχουν συνέπειες για την ενίσχυση των προσπαθειών ανίχνευσης κινδύνου σε θέματα καταπολέμησης του ξεπλύματος χρήματος (AML), Know Your Customer (KYC) και μετριασμού απάτης
τομείς. 

Αξιοποιώντας μια σύνθετη στοίβα τεχνολογίας AI, οι τράπεζες μπορούν να ενσωματώσουν την τεχνογνωσία του θέματος με μια σειρά τεχνικών μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης, παράλληλα με την πρόσβαση σε τεράστια δομημένα και μη δομημένα δεδομένα του κλάδου. Αυτή η ολοκληρωμένη προσέγγιση ενισχύει την προσαρμοστικότητα,
ακρίβεια και αποτελεσματικότητα των μοντέλων. Η αξιοποίηση της τεχνογνωσίας και της γνώσης τομέα σε όλη τη διαδικασία ανάπτυξης μοντέλων διασφαλίζει υψηλή ακρίβεια και εμπιστοσύνη στην επίλυση σύνθετων επιχειρηματικών προβλημάτων. Εν ολίγοις, οι τράπεζες που θέλουν να εφαρμόσουν την τεχνητή νοημοσύνη θα πρέπει να αποφεύγουν να βασίζονται
ένα μοντέλο, τεχνική ή προσέγγιση. Κάτι τέτοιο μπορεί να οδηγήσει σε περιορισμούς στην προοπτική, την προσαρμοστικότητα και την απόδοση.  

Η σημασία των χαρακτηριστικών του δικτύου 

Τα δίκτυα προσφέρουν ένα ευέλικτο πλαίσιο για τη μοντελοποίηση σχέσεων οντοτήτων σε διάφορα περιβάλλοντα. Για παράδειγμα, τα δίκτυα που απεικονίζουν συναλλαγές πληρωμών μεταξύ των μερών μπορούν να αποκαλύψουν ενδεικτικά σημάδια οικονομικών παραβάσεων. Εξετάζοντας συγκεκριμένα μοτίβα μέσα
το δίκτυο—όπως κύκλοι συναλλαγών παρόμοιου μεγέθους—οι τράπεζες μπορούν να αποκαλύψουν κινδύνους που διαφορετικά θα απέφευγαν τον εντοπισμό κατά την εξέταση των συναλλαγών μεμονωμένα. Επιπλέον, όταν συμπληρώνεται με ένα αποθετήριο γνωστών περιπτώσεων απάτης, τα χαρακτηριστικά του δικτύου
Όπως η συχνότητα των πληρωμών σε αναστροφή ή κυκλικές πληρωμές μπορεί να ενισχύσει τα εποπτευόμενα μοντέλα μάθησης, αυξάνοντας την προγνωστική τους ικανότητα για μελλοντικά σενάρια κινδύνου. 

Ένα ιδιαίτερα σημαντικό δίκτυο για τη μοντελοποίηση του εταιρικού κινδύνου είναι η οργανωτική νομική ιεραρχία, που περιλαμβάνει διευθυντές, μετόχους και θυγατρικές. Χρησιμεύουν ως βασικά χαρακτηριστικά όπως το μέγεθος του δικτύου, η πυκνότητα σύνδεσης και τα ιεραρχικά επίπεδα
ανεκτίμητες διαστάσεις για την τμηματοποίηση και τη δημιουργία χαρακτηριστικών σε μοντέλα εποπτευόμενης μάθησης, ενισχύοντας την ικανότητά μας να διακρίνουμε και να μετριάζουμε τους πιθανούς κινδύνους αποτελεσματικά.  

Για τους ερευνητές και τους αναλυτές, είναι εδώ που η ανάλυση γραφημάτων γίνεται από μόνη της, επιτρέποντάς τους να αναλύουν, να οπτικοποιούν και να κατανοούν κρυφές συνδέσεις σε διαφορετικά σύνολα δεδομένων. Κυρίως είναι επεκτάσιμο και διαισθητικό, επιτρέποντας στις ομάδες να διασχίζουν δισεκατομμύρια
των ακμών χωρίς συμβιβασμούς στη διεκπεραίωση με αναζήτηση υψηλής συχνότητας.  

Το Entity Resolution μεταμορφώνει το μέλλον της τραπεζικής 

Η ανάλυση οντοτήτων αξιοποιεί προηγμένες τεχνικές AI και Machine Learning για την ανάλυση, τον καθαρισμό και την τυποποίηση δεδομένων, επιτρέποντας την αξιόπιστη αναγνώριση οντοτήτων σε διαφορετικά σύνολα δεδομένων. Αυτή η διαδικασία περιλαμβάνει ομαδοποίηση σχετικών εγγραφών, συνάθροιση χαρακτηριστικών
για κάθε οντότητα και δημιουργώντας συνδέσεις με ετικέτα μεταξύ των οντοτήτων και των εγγραφών πηγής τους. Σε σύγκριση με τις παραδοσιακές προσεγγίσεις αντιστοίχισης από εγγραφή σε αρχείο, η ανάλυση οντοτήτων προσφέρει σημαντικά βελτιωμένη αποτελεσματικότητα. 

Αντί να προσπαθούν να συνδέσουν απευθείας κάθε εγγραφή πηγής, οι οργανισμοί μπορούν να εισάγουν νέους κόμβους οντοτήτων ως κεντρικά σημεία για τη σύνδεση δεδομένων πραγματικού κόσμου. Η ανάλυση οντοτήτων υψηλής ποιότητας όχι μόνο διευκολύνει τη σύνδεση εσωτερικών δεδομένων αλλά επιτρέπει επίσης την ενσωμάτωση
πολύτιμων εξωτερικών πηγών δεδομένων, όπως εταιρικών μητρώων, που προηγουμένως ήταν δύσκολο να αντιστοιχιστούν με ακρίβεια. 

Η ενσωμάτωση της τεχνολογίας εξυγίανσης οντοτήτων στον τραπεζικό τομέα σηματοδοτεί ένα σημαντικό άλμα προς τα εμπρός, επιτρέποντας στις τράπεζες να μεταβούν από διαδικασίες που βασίζονται σε παρτίδες σε σχεδόν σε πραγματικό χρόνο προσφορές προϊόντων και υπηρεσιών σε πλαίσια υπηρεσιών παντός καναλιού. Αυτό
Η εξέλιξη μπορεί να προχωρήσει πέρα ​​από την καταπολέμηση της απάτης για να συμπεριλάβει όλες τις αλληλεπιδράσεις με τους πελάτες μέσω διαφόρων σημείων επαφής, συμπεριλαμβανομένων των τηλεφωνικών κέντρων, των υποκαταστημάτων και των ψηφιακών καναλιών, διασφαλίζοντας μια απρόσκοπτη και δυναμική εμπειρία πελατών. 

Το Generative AI έχει να παίξει σημαντικό ρόλο 

Κατά τη διάρκεια του επόμενου έτους, αναμένω να δω παραγωγικούς βοηθούς τεχνητής νοημοσύνης να αξιοποιούν τα Μεγάλα Μοντέλα Γλωσσών (LLM) για να γίνονται όλο και πιο διαδεδομένα στον τραπεζικό τομέα. Το Generative AI επιτρέπει μια διαισθητική και συνομιλητική διεπαφή, βελτιώνοντας την αποτελεσματικότητα για τους αναλυτές
εμπλέκονται στον εντοπισμό κινδύνου στο πλαίσιο των ερευνών. Για τους οργανισμούς, τα πιθανά πλεονεκτήματα είναι σημαντικά, καθώς αυτός ο βοηθός τεχνητής νοημοσύνης εξουσιοδοτεί όλο το προσωπικό των αναλυτών να αποδίδει στο επίπεδο των πιο έμπειρων ερευνητών. Πολλοί από αυτούς τους βοηθούς θα
να είναι LLM-agnostic, επιτρέποντας στις επιχειρήσεις την ευελιξία να χρησιμοποιούν τα προτιμώμενα μοντέλα τους, είτε είναι ιδιόκτητα, ανοιχτού κώδικα είτε μοντέλα που διατίθενται στο εμπόριο όπως το ChatGPT από το OpenAI. Όταν ενσωματωθεί με άλλες πτυχές της σύνθετης στοίβας AI θα υποστηρίζει
ανάλυση οντοτήτων, ανάλυση γραφημάτων και δυνατότητες βαθμολόγησης, ξεκλειδώνοντας πρωτοφανείς δυνατότητες, ενεργοποιώντας ερωτήματα και προτροπές φυσικής γλώσσας.  

Είναι κρίσιμο, όλα τα παραγωγικά προϊόντα τεχνητής νοημοσύνης δεν μπορούν να λειτουργήσουν ως μπουλόνι ή απομονωμένα σε ευρύτερο αυτοματισμό τεχνητής νοημοσύνης. Τα αποτελέσματα που θα δημιουργήσει είναι τόσο καλά όσο η τεχνολογία ανάλυσης δεδομένων, περιβάλλοντος και οντοτήτων πάνω στην οποία έχει χτιστεί. Οι τράπεζες θέλουν να εφαρμόσουν
Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη θα πρέπει να σκεφτεί ευρύτερα πώς χωρούν διαφορετικές τεχνολογίες στη στοίβα τεχνολογίας αυτοματισμού τεχνητής νοημοσύνης.  

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