A Gen AI nem az egyetlen technológiai vezetési automatizálás a banki szolgáltatásokban

A mesterséges intelligencia (AI) a fősodorba került, és forradalmasíthatja a bankszektor működését. Számos tényező ösztönözte ezt a növekedést, nevezetesen az adatok mennyiségének és összetettségének exponenciális növekedése, valamint a gyorsaságra irányuló fokozott nyomás.
pontos döntéshozatal, valamint az átláthatóság elengedhetetlen feltétele. Bár a generatív mesterséges intelligencia felbecsülhetetlen értékű lesz azzal, hogy segít a bankoknak nagy mennyiségű adat összegzésében, és ezt esetleg meg kell suttognod, nem ez az egyetlen technológia, amely az automatizálást hajtja a világban.
banki szektor. 

Az AI a kontextussal kezdődik 

A kockázatmodellezés során a bemeneti adatpontok vagy jellemzők kiválasztása kiemelkedő fontosságú, gyakran meghaladja a modell vagy algoritmus kiválasztását. Egy olyan iparágban, amelyhez szigorú szabályozási követelmények kötik az átláthatóság és a magyarázhatóság modellezését, a hatókör a
A modell kiválasztását gyakran korlátozzák, ami a bemeneti jellemzők jelentőségét emeli a modell sikerének vagy kudarcának elsődleges meghatározójaként. Ezért a sarkalatos kérdés a következő: hogyan hatja át jellemzőinket a maximális kontextuális relevanciával? 

A hálózat alapú funkciók erős mechanizmusként jelennek meg a rengeteg információ modellekbe való beillesztésére, miközben fenntartják az átláthatóság és a magyarázhatóság követelményét. Az egyik hatékony megközelítés magában foglalja a testre szabott dokumentum-entitás hálózatok kihasználását
olyan funkciókat generál, amelyek körülhatárolják a vállalkozások és a magánszemélyek összekapcsolódását. Például a vállalatok és igazgatóik közötti kapcsolatokat ábrázoló hálózati funkciók használata kulcsfontosságú bemenetként szolgálhat a gépi tanulási shell cég számára.
észlelési modellek, amelyek bizonyos esetekben 20%-os teljesítménynövekedést eredményeznek ahhoz képest, hogy kizárólag rekord szintű funkciókra hagyatkoznának. 

Az ilyen modellek kimenetei – a héjcégekre és a megalakításukat irányító ügynökökre vonatkozó előrejelzések – hatással vannak a kockázatfelderítési erőfeszítésekre a pénzmosás elleni küzdelemben (AML), a Know Your Customer (KYC) és a csaláscsökkentésben.
domain. 

Egy összetett mesterségesintelligencia-technológiai halom kihasználásával a bankok a tárgyi szakértelmet integrálhatják a gépi tanulási és mély tanulási technikák széles skálájával, valamint hozzáféréssel a hatalmas strukturált és strukturálatlan iparági adatokhoz. Ez az átfogó megközelítés javítja az alkalmazkodóképességet,
a modellek pontossága és hatékonysága. A szakértelem és a területi ismeretek kihasználása a modellfejlesztési folyamat során nagy pontosságot és bizalmat biztosít az összetett üzleti problémák megoldásában. Röviden: a mesterséges intelligencia bevezetésére törekvő bankoknak kerülniük kell a támaszkodást
egy modell, technika vagy megközelítés. Ez a perspektíva, az alkalmazkodóképesség és a teljesítmény korlátaihoz vezethet.  

A hálózati funkciók jelentősége 

A hálózatok sokoldalú keretrendszert kínálnak az entitáskapcsolatok modellezésére különféle kontextusokban. Például a felek közötti fizetési tranzakciókat ábrázoló hálózatok pénzügyi visszásság árulkodó jeleit tárhatják fel. A konkrét minták alapos vizsgálatával
a hálózat – például a hasonló nagyságrendű tranzakciók ciklusai – a bankok olyan kockázatokat fedezhetnek fel, amelyek egyébként elkerülnék a felderítést a tranzakciók elkülönített vizsgálatakor. Sőt, ha kiegészítjük az ismert csalási esetek tárházával, a hálózati funkciókkal
mint például a visszafordulás vagy a ciklikus fizetések gyakorisága, megerősítheti a felügyelt tanulási modelleket, növelve a jövőbeli kockázati forgatókönyvek előrejelző képességét. 

A vállalati kockázat modellezésének egyik különösen kiemelkedő hálózata a szervezeti jogi hierarchia, amely magában foglalja az igazgatókat, a részvényeseket és a leányvállalatokat. Az alapvető attribútumok, például a hálózat mérete, a kapcsolatsűrűség és a hierarchikus rétegek szolgálnak
felbecsülhetetlen dimenziók a felügyelt tanulási modellekben a szegmentáláshoz és a funkciók generálásához, javítva a potenciális kockázatok hatékony felismerését és csökkentését.  

A nyomozók és elemzők számára itt jelenik meg a grafikonelemzés azáltal, hogy lehetővé teszi számukra a különböző adatkészletek közötti rejtett kapcsolatok elemzését, megjelenítését és megértését. Lényeges, hogy méretezhető és intuitív, lehetővé téve a csapatok számára, hogy milliárdokon haladjanak át
élek, anélkül, hogy kompromisszumot kellene kötni az átviteli sebességben a nagyfrekvenciás lekérdezéssel.  

Az Entity Resolution átalakítja a banki tevékenység jövőjét 

Az entitásfeloldás fejlett AI és Machine Learning technikákat használ az adatok elemzéséhez, tisztításához és szabványosításához, lehetővé téve az entitások megbízható azonosítását a különböző adatkészletekben. Ez a folyamat magában foglalja a kapcsolódó rekordok klaszterezését és az attribútumok összesítését
minden entitáshoz, és címkézett kapcsolatokat hoz létre az entitások és azok forrásrekordjai között. A hagyományos rekord-rekord egyeztetési megközelítésekhez képest az entitásfeloldás jelentősen megnövelt hatékonyságot kínál. 

Ahelyett, hogy megpróbálnának közvetlenül összekapcsolni minden forrásrekordot, a szervezetek új entitáscsomópontokat vezethetnek be központi pontokként a valós adatok összekapcsolásához. A kiváló minőségű entitásfeloldás nemcsak a belső adatok összekapcsolását, hanem az integrációt is lehetővé teszi
értékes külső adatforrások, például vállalati nyilvántartások, amelyek pontos egyeztetése korábban kihívást jelentett. 

A jogalanyok szanálási technológiájának bankszektoron belüli integrációja jelentős előrelépést jelent, lehetővé téve a bankok számára, hogy áttérjenek a kötegelt folyamatokról a szinte valós idejű termék- és szolgáltatáskínálatra az omnichannel szolgáltatási kereteken keresztül. Ez
Az evolúció túlmutat a csalás elleni küzdelemen, és magában foglal minden ügyfél-interakciót különféle érintkezési pontokon, beleértve a call centereket, fiókokat és digitális csatornákat, biztosítva a zökkenőmentes és dinamikus ügyfélélményt. 

A generatív mesterséges intelligencia fontos szerepet játszik 

A következő évben arra számítok, hogy a generatív AI-asszisztensek, akik nagy nyelvi modelleket (LLM) alkalmaznak, egyre inkább elterjednek a banki szektorban. A generatív mesterséges intelligencia intuitív és társalgási felületet tesz lehetővé, növelve a hatékonyságot az elemzők számára
kockázatazonosítással foglalkozik a vizsgálatokon belül. A szervezetek számára a potenciális előnyök jelentősek, mivel ez az AI-asszisztens felhatalmazza az elemzőket a legtapasztaltabb nyomozók szintjén. Sok ilyen asszisztens lesz
legyen LLM-agnosztikus, lehetővé téve a vállalkozások számára a preferált modellek alkalmazását, legyen az szabadalmaztatott, nyílt forráskódú vagy kereskedelmi forgalomban kapható modell, például az OpenAI ChatGPT. Ha integrálva van a kompozit AI-verem más elemeivel, akkor támogatni fogja
entitásfeloldás, gráfelemzés és pontozási képességek, amelyek soha nem látott lehetőségeket szabadítanak fel a természetes nyelvű lekérdezések és promptok engedélyezésével.  

Létfontosságú, hogy az összes generatív AI-termék nem működhet a szélesebb körű mesterségesintelligencia-automatizáláshoz kapcsolódóan vagy elszigetelten. Az általa generált eredmények csak annyira jók, mint az az adat-, kontextus- és entitásfeloldási technológia, amelyre épül. Megvalósításra törekvő bankok
A generatív AI-nak tágabban kellene gondolkodnia azon, hogy a különböző technológiák hogyan illeszkednek a mesterséges intelligencia automatizálási technológiai halmazába.  

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://www.finextra.com/blogposting/25822/gen-ai-isnt-the-only-tech-driving-automation-in-banking?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs