Gen AI ei ole ainoa pankkitoiminnan automaatiotekniikka

Tekoäly (AI) on noussut valtavirtaan ja on valmis mullistamaan toiminnan pankkisektorilla. Useat tekijät ovat ruokkineet tätä nousua, erityisesti datamäärän ja monimutkaisuuden eksponentiaalinen kasvu sekä lisääntynyt paine nopeaan
ja täsmällinen päätöksenteko sekä avoimuuden välttämättömyys. Vaikka generatiivinen tekoäly tulee olemaan korvaamaton auttaessaan pankkeja tekemään yhteenvedon suurista tietopopulaatioista, ja sinun on ehkä kuiskaattava tämä, se ei ole ainoa automaatiota ajava tekniikka
pankkisektori. 

AI alkaa kontekstista 

Riskimallinnuksen yhteydessä syötetietopisteiden tai -ominaisuuksien valitseminen on ensiarvoisen tärkeää, usein mallin tai algoritmin valinnan lisäksi. Toimialalla, jota sitovat tiukat sääntelyvaatimukset mallintamisen läpinäkyvyyden ja selitettävyyden osalta
mallin valinta on usein rajoitettua, mikä lisää syöteominaisuuksien merkitystä mallin onnistumisen tai epäonnistumisen ensisijaisina määrittäjinä. Siksi keskeinen kysymys tulee: kuinka voimme täyttää piirteet mahdollisimman kontekstuaalisella relevanssilla? 

Verkkopohjaiset ominaisuudet nousevat vahvana mekanismina suurien tietomäärien lisäämiseksi malleihin samalla kun ne ylläpitävät läpinäkyvyyden ja selitettävyyden vaatimusta. Yksi tehokas lähestymistapa edellyttää räätälöityjen dokumenttikokonaisuuksien verkkojen hyödyntämistä
luoda ominaisuuksia, jotka kuvaavat yritysten ja yksityishenkilöiden keskinäistä yhteyttä. Esimerkiksi yritysten ja niiden johtajien välisiä suhteita kuvaavien verkkoominaisuuksien hyödyntäminen voi toimia keskeisinä syötteinä koneoppimisen kuoriyritykselle.
havaitsemismallit, joissa joissakin tapauksissa saadaan 20 % paremman suorituskyvyn verrattuna pelkkään ennätystason ominaisuuksiin. 

Tällaisten mallien tuloksilla – shell-yhtiöitä ja niiden muodostamista organisoivia agentteja koskevilla ennusteilla – on vaikutusta riskien havaitsemistoimien vahvistamiseen rahanpesun torjuntaan (AML), Tunne asiakkaasi (KYC) ja petostentorjuntaan.
verkkotunnuksia. 

Hyödyntämällä yhdistettyä tekoälyteknologiaa, pankit voivat yhdistää aiheen asiantuntemuksen erilaisiin koneoppimis- ja syväoppimistekniikoihin sekä pääsyn laajaan strukturoituun ja jäsentämättömään toimialatietoon. Tämä kattava lähestymistapa parantaa sopeutumiskykyä,
mallien tarkkuus ja tehokkuus. Asiantuntemuksen ja toimialuetietämyksen hyödyntäminen koko mallinkehitysprosessin ajan varmistaa korkean tarkkuuden ja luottamuksen monimutkaisten liiketoimintaongelmien ratkaisemisessa. Lyhyesti sanottuna pankkien, jotka haluavat ottaa tekoälyn käyttöön, tulisi välttää luottamista
yksi malli, tekniikka tai lähestymistapa. Tämä voi johtaa perspektiivin, sopeutumiskyvyn ja suorituskyvyn rajoituksiin.  

Verkkoominaisuuksien merkitys 

Verkostot tarjoavat monipuoliset puitteet kokonaisuussuhteiden mallintamiseen eri yhteyksissä. Esimerkiksi osapuolten välisiä maksutapahtumia kuvaavat verkostot voivat paljastaa merkkejä taloudellisista väärinkäytöksistä. Tarkkailemalla tiettyjä malleja sisällä
verkosto – kuten samansuuruisten transaktioiden syklit – pankit voivat paljastaa riskejä, jotka muuten välttyisivät havaitsemiselta tarkastellessaan transaktioita erillään. Lisäksi, kun sitä täydennetään tunnettujen petostapausten arkistolla, verkko-ominaisuudet
kuten U-käännösten tai syklisten maksujen tiheys voi vahvistaa valvottuja oppimismalleja, mikä lisää niiden ennakointikykyä tulevia riskiskenaarioita varten. 

Eräs erityisen näkyvä verkosto yritysriskien mallintamisessa on organisaation oikeudellinen hierarkia, joka kattaa johtajat, osakkeenomistajat ja tytäryhtiöt. Perusattribuutit, kuten verkon koko, yhteystiheys ja hierarkkiset tasot toimivat
arvokkaita ulottuvuuksia segmentoinnissa ja ominaisuuksien luomisessa valvotuissa oppimismalleissa, mikä parantaa kykyämme havaita ja lieventää mahdollisia riskejä tehokkaasti.  

Tutkijoille ja analyytikoille graafisen analytiikan avulla he voivat analysoida, visualisoida ja ymmärtää piilotettuja yhteyksiä erilaisten tietojoukkojen välillä. Tärkeintä on, että se on skaalautuva ja intuitiivinen, joten tiimit voivat kulkea miljardeja
reunoista tinkimättä suorituskyvystä korkeataajuisella kyselyllä.  

Entity Resolution muuttaa pankkitoiminnan tulevaisuutta 

Entiteettiresoluutio hyödyntää edistyneitä tekoäly- ja koneoppimistekniikoita tietojen jäsentämiseksi, puhdistamiseksi ja standardoimiseksi, mikä mahdollistaa kokonaisuuksien tunnistamisen eri tietojoukoista luotettavasti. Tämä prosessi sisältää liittyvien tietueiden klusteroinnin ja attribuuttien yhdistämisen
kullekin entiteetille ja luomalla merkittyjä yhteyksiä entiteettien ja niiden lähdetietueiden välille. Verrattuna perinteisiin tietueesta tietueeseen -sovitusmenetelmiin kokonaisuuden resoluutio tarjoaa huomattavasti paremman tehokkuuden. 

Sen sijaan, että yrittäisivät linkittää suoraan jokaisen lähdetietueen, organisaatiot voivat ottaa käyttöön uusia entiteettisolmuja keskeisiksi pisteiksi todellisen datan yhdistämiseksi. Laadukas kokonaisuuden resoluutio paitsi helpottaa sisäisten tietojen linkittämistä, myös mahdollistaa integroinnin
arvokkaista ulkoisista tietolähteistä, kuten yritysrekistereistä, joiden täsmääminen oli aiemmin haastavaa. 

Entiteetin kriisinratkaisuteknologian integrointi pankkisektorilla merkitsee merkittävää harppausta eteenpäin, minkä ansiosta pankit voivat siirtyä eräpohjaisista prosesseista lähes reaaliaikaisiin tuote- ja palvelutarjontaan monikanavaisten palvelukehysten välillä. Tämä
Evoluutio voi ylittää petostentorjunnan ja kattaa kaiken asiakasvuorovaikutuksen erilaisten kontaktipisteiden kautta, mukaan lukien puhelinkeskukset, konttorit ja digitaaliset kanavat, mikä varmistaa saumattoman ja dynaamisen asiakaskokemuksen. 

Generatiivisella tekoälyllä on tärkeä rooli 

Odotan seuraavan vuoden aikana, että generatiiviset tekoälyassistentit, jotka hyödyntävät Large Language Models (LLM) -malleja, yleistyvät yhä enemmän pankkitoiminnassa. Generatiivinen tekoäly mahdollistaa intuitiivisen ja keskustelevan käyttöliittymän, mikä parantaa analyytikoiden tehokkuutta
mukana riskien tunnistamisessa tutkimuksissa. Organisaatioille mahdolliset edut ovat huomattavia, sillä tämä tekoälyassistentti antaa kaikille analyytikkohenkilöstölle valtuudet suoriutua kokeneimpien tutkijoiden tasolla. Monet näistä avustajista tekevät
olla LLM-agnostikko, mikä antaa yrityksille joustavuutta käyttää haluamiaan malleja, joko patentoituja, avoimen lähdekoodin tai kaupallisesti saatavilla olevia malleja, kuten OpenAI:n ChatGPT. Kun se on integroitu komposiitti-AI-pinon muihin osiin, se tukee
kokonaisuuden resoluutio, kuvaajaanalytiikka ja pisteytysominaisuudet, jotka vapauttavat ennennäkemättömän potentiaalin sallimalla luonnollisen kielen kyselyt ja kehotteet.  

Ratkaisevaa on, että kaikki generatiiviset tekoälytuotteet eivät voi toimia laajemman tekoälyautomaation liitteenä tai erillään. Sen tuottamat tulokset ovat yhtä hyviä kuin datan, kontekstin ja kokonaisuuden resoluutiotekniikka, jolle se on rakennettu. Pankit haluavat toteuttaa
Generatiivisen tekoälyn tulisi ajatella laajemmin, kuinka eri teknologiat sopivat heidän tekoälyautomaatioteknologiaansa.  

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.finextra.com/blogposting/25822/gen-ai-isnt-the-only-tech-driving-automation-in-banking?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs