Bank menimbang potensi ChatGPT – dan bahayanya

Bank menimbang potensi ChatGPT – dan bahayanya

Stempel Waktu: 10 Juli 2023 5:54
Bank mempertimbangkan potensi ChatGPT – dan membahayakan Intelegensi Data PlatoBlockchain. Pencarian Vertikal. Ai.

Kepala teknologi di lembaga keuangan melihat bagaimana ChatGPT dan model pembelajaran bahasa (LLM) lainnya dapat memberikan peningkatan produktivitas – dan pada rintangan yang harus mereka lompati sebelum mereka dapat menggunakan perangkat lunak semacam itu.

LLM menarik perhatian bank bersama dengan seluruh dunia ketika perusahaan perangkat lunak AS OpenAI merilis ChatGPT pada November 2022. Kekuatan bentuk kecerdasan buatan ini intuitif, dan ChatGPT memiliki lebih dari 100 juta pengguna (hanya 12 di antaranya). persen berasal dari AS, menurut demandage.com).

Google dan lainnya telah merilis LLM mereka sendiri, dan Microsoft (yang memiliki OpenAI) melisensikan plug-in GPT melalui bisnis cloud Azure untuk perusahaan.

Tapi bagaimana lembaga keuangan benar-benar dapat menggunakan teknologi ini?

Banyak bank dan perusahaan telah melarang karyawan mereka untuk menggunakannya, karena takut mereka melepaskan informasi hak milik atau pelanggan ke domain publik – karena begitu Anda meminta data ke dalam platform online ChatGPT, itu dapat dicari.

Bank juga mewaspadai kecenderungan LLM untuk “berhalusinasi”, yaitu menemukan jawaban dan menyajikannya sebagai fakta. Itu membuatnya berbahaya untuk ditampilkan di depan pelanggan atau regulator, atau untuk diandalkan untuk keputusan penting.

Pekan lalu, tiga pejabat teknologi membagikan pandangan mereka tentang ChatGPT, berbicara di sebuah acara di Hong Kong yang diselenggarakan oleh GienTech, vendor teknologi China untuk lembaga keuangan.

Pendekatan mereka bervariasi, bergantung pada kebutuhan bisnis mereka, dan posisi mereka dalam hal digitalisasi mereka sendiri.

Bank Livi

Livi Bank adalah salah satu bank virtual berlisensi Hong Kong. CTO-nya, Gary Lam, mencatat tidak perlu menjalani transformasi digital: ia lahir secara virtual, dengan tumpukan teknologi berbasis cloud. Itu bergantung pada taktik yang dipinjam dari perusahaan e-commerce untuk mendapatkan pelanggan, termasuk iklan dan promosi online.

Di satu sisi, sudah mendalami penggunaan kecerdasan buatan. Itu bergantung pada AI untuk aspek orientasi pelanggan, seperti pengenalan wajah dan deteksi penipuan. Di sisi lain, kata Lam, sebagai institusi virtual, livi bahkan lebih sensitif terhadap risiko keamanan siber.

Oleh karena itu AI generatif membutuhkan setidaknya tingkat manajemen dan perawatan risiko yang sama.

“Gen AI adalah perangkat lunak. Saya akan menerapkan perlindungan kehilangan data standar yang sama dengan modul lain di tumpukan. Namun, kami mungkin memerlukan filter tambahan sebelum kami merilis pesan ChatGPT ke pelanggan kami.”

Itu sedang dalam eksplorasi, karena LLM dapat meningkatkan produktivitas dalam komunikasi dan layanan klien. Tetapi hal yang sama berlaku untuk pengguna internal, yang menurut Lam mungkin termasuk pembuat kode, manajer hubungan, dan manajer risiko.

Kasus penggunaan internal terbesar adalah menggunakan kueri bahasa manusia untuk mencari banyak sekali dokumen peraturan. “Kita dapat memiliki mesin pencari mirip manusia untuk mencari materi dalam jumlah besar,” katanya.

Bank We

WeBank yang dimiliki Tencent adalah salah satu bank digital tercanggih di dunia, dengan 360 juta pelanggan ritel hanya dalam delapan tahun beroperasi di Tiongkok daratan. Itu bergantung pada teknologi eksklusifnya untuk dapat melayani pelanggan secara menguntungkan dengan pendapatan rata-rata yang terlalu rendah untuk ditangani oleh bank tradisional. WeBank adalah anak poster untuk inovasi cepat dalam skala besar di perbankan konsumen.

LLM mewakili perubahan nyata, kata Yao Huiya, kepala inovasi fintech yang berbasis di Shenzhen. Tetapi WeBank tidak terburu-buru mengeluarkan layanan GPT untuk berinteraksi dengan pelanggan: itu terlalu berisiko, terutama untuk lembaga yang diatur. "Pada dasarnya Anda tidak bisa menghindarinya berbicara hal-hal bodoh," katanya.

WeBank tidak mungkin menggunakan LLM berdasarkan internet publik, mengingat risiko pengungkapan data dan pelanggaran peraturan. Tapi itu adalah penyetelan yang lebih kecil dan yang hanya mengakses data bank itu sendiri.

Yao mengatakan LLM dapat digunakan untuk meningkatkan produktivitas proses onboarding pelanggan bank dan pinjaman UKM. Model tersebut dapat menyarankan waktu yang tepat untuk menghubungi pelanggan tentang pinjaman, cara menyesuaikan kontak pengantar, dan meningkatkan kinerja buku peminjaman, dengan membantu petugas kredit menganalisis data perusahaan.

Yao meragukan LLM akan menggantikan tim kredit. “Ini akan menempatkan manusia dalam lingkaran, sehingga mereka dapat mengajukan pertanyaan AI generatif untuk membuat keputusan yang lebih baik.”

Dampaknya akan terasa pada infrastruktur teknologi bank. “Kekuatan komputasi akan beralih dari CPU ke GPU,” ujarnya merujuk pada jenis prosesor. “Arsitektur kami memerlukan plugin sehingga kami dapat menerapkan beberapa model dan menjalankan pengujian A/B pada model tersebut.”

Ini akan berlaku untuk semua perusahaan, bukan hanya bank digital. “Ini akan mengubah arsitektur seluruh dunia,” kata Yao. “Dampak LLM tidak akan berakhir.”

Hong Kong Jockey Club

Hong Kong Jockey Club bukan lembaga keuangan berlisensi tetapi terlibat dalam banyak kegiatan seperti keuangan. Ini memiliki monopoli di Hong Kong pada pacuan kuda dan taruhan sepak bola. Seperti organisasi lain, ini menjadi digital, seperti dengan menggunakan data untuk sistem taruhannya – dan seperti petahana lainnya, ia memiliki masalah warisannya sendiri yang harus dihadapi.

Li Sai-Chin, manajer eksekutif untuk solusi data dan analitik, mengatakan ChatGPT memaksa Klub Joki untuk berebut. “Ini menciptakan langkah perubahan dalam berpikir tentang data dan analitik.” Ini adalah peringatan yang berguna bagi banyak eksekutif tentang perlunya merangkul digital.

Bertaruh pada kuda melibatkan banyak data: orang melihat informasi seperti spread dan rekam jejak kuda dan joki sebelum mereka memasang taruhan. “Kami berharap mereka mengajukan lebih banyak pertanyaan,” kata Li, yang membuat sesuatu seperti ChatGPT berpotensi relevan.

Ini adalah cara untuk membantu Klub Joki terlibat lebih sering dengan pelanggannya. Misalnya, selama musim, klub menyelenggarakan dua sesi pacuan kuda setiap minggunya. Di hari lain, tidak ada interaksi dengan petaruh. Chatbots yang cerdas dapat memungkinkan pelanggan untuk berinteraksi dan mengajukan lebih banyak pertanyaan secara lebih teratur.

Langkah pertama adalah mendorong orang untuk berinteraksi dengan data klub secara lebih teratur. Secara bertahap, Li melihat klub menggunakan sensor di dalam pekarangannya untuk memberikan permintaan waktu nyata dan pengalaman data kepada pengguna saat mereka berkeliling, memeriksa kuda, mengambil bir, atau memasang taruhan.

“Kami melakukan banyak pekerjaan memikirkan tentang pengalaman offline-to-online,” katanya. “Jika kita berinteraksi dengan mereka secara real time saat mereka berjalan melewati satu area, dapatkah kita menunjukkan kuda berikutnya yang ingin mereka lihat?”

Stempel Waktu:

Lebih dari Menggali Fin