Le banche valutano il potenziale e i pericoli di ChatGPT

I responsabili tecnologici delle istituzioni finanziarie stanno esaminando come ChatGPT e altri modelli di apprendimento linguistico (LLM) possono offrire guadagni di produttività e quali ostacoli devono superare prima di poter implementare tale software.

Gli LLM hanno catturato l'attenzione delle banche insieme al resto del mondo quando la società di software statunitense OpenAI ha rilasciato il suo ChatGPT nel novembre 2022. Il potere di questa forma di intelligenza artificiale è intuitivo e ChatGPT vanta più di 100 milioni di utenti (di cui solo 12 per cento provengono dagli Stati Uniti, secondo requirementsage.com).

Da allora Google e altri hanno rilasciato i propri LLM e Microsoft (che possiede OpenAI) sta concedendo in licenza i plug-in GPT tramite la sua attività cloud di Azure per le imprese.

Ma come possono le istituzioni finanziarie utilizzare effettivamente questa tecnologia?

Molte banche e società hanno proibito ai propri dipendenti di utilizzarlo, per paura che rilascino informazioni proprietarie o sui clienti nel pubblico dominio, perché una volta che si interrogano i dati nella piattaforma online di ChatGPT, è possibile effettuare ricerche.

---

---

Le banche diffidano anche della tendenza degli LLM ad “allucinare”, cioè, inventare risposte e presentarle come fatti. Ciò rende pericoloso mettersi di fronte a clienti o autorità di regolamentazione o fare affidamento su decisioni critiche.

La scorsa settimana, tre funzionari della tecnologia hanno condiviso le loro opinioni su ChatGPT, parlando a un evento a Hong Kong ospitato da GienTech, un fornitore di tecnologia cinese per istituzioni finanziarie.

Il loro approccio varia, a seconda delle loro esigenze aziendali e della loro posizione in termini di digitalizzazione.

Banco Livi

Livi Bank è una delle banche virtuali autorizzate di Hong Kong. Il suo CTO, Gary Lam, ha osservato che non ha bisogno di subire la trasformazione digitale: è nata virtualmente, con uno stack tecnologico basato su cloud. Si basa su tattiche prese in prestito dalle società di e-commerce per acquisire clienti, tra cui pubblicità e promozioni online.

Da un lato, è già intriso degli usi dell'intelligenza artificiale. Si affida all'intelligenza artificiale per gli aspetti dell'onboarding dei clienti, come il riconoscimento facciale e il rilevamento delle frodi. D'altra parte, afferma Lam come istituzione virtuale, livi è ancora più sensibile ai rischi di sicurezza informatica.

Pertanto l'IA generativa richiede almeno lo stesso grado di gestione del rischio e cura.

“Gen AI è un software. Applicherei le stesse protezioni standard contro la perdita di dati degli altri moduli nello stack. Tuttavia, potremmo aver bisogno di filtri aggiuntivi prima di rilasciare i messaggi ChatGPT ai nostri clienti".

Questo è in fase di esplorazione, perché gli LLM possono potenziare la produttività nelle comunicazioni e nell'assistenza ai clienti. Ma lo stesso vale per gli utenti interni, che secondo Lam possono includere programmatori, gestori delle relazioni e gestori del rischio.

Il più grande caso d'uso interno è l'utilizzo di query in linguaggio umano per cercare vasti documenti normativi. "Possiamo avere un motore di ricerca simile a quello umano per esaminare una grande quantità di materiale", ha affermato.

WeBank

WeBank di proprietà di Tencent è una delle banche digitali più sofisticate al mondo, con 360 milioni di clienti al dettaglio dopo soli otto anni di attività nella Cina continentale. Si affida alla sua tecnologia proprietaria per essere in grado di servire in modo redditizio i clienti con ricavi medi troppo bassi per essere gestiti da una banca tradizionale. WeBank è il manifesto della rapida innovazione su larga scala nel settore bancario dei consumatori.

Gli LLM rappresentano un vero cambiamento, ha affermato Yao Huiya, responsabile dell'innovazione fintech con sede a Shenzhen. Ma WeBank non sta lanciando un servizio GPT per interagire con i clienti: sarebbe troppo rischioso, soprattutto per un istituto regolamentato. "Per sua natura non puoi evitarlo dicendo cose stupide", ha detto.

È improbabile che WeBank utilizzi LLM basati su Internet pubblico, dati i rischi di esporre i dati e violare le normative. Ma sta mettendo a punto quelli più piccoli e che accedono solo ai dati della banca.

Yao afferma che gli LLM possono essere implementati per migliorare la produttività dei processi di onboarding dei clienti della banca e di prestito alle PMI. Il modello può suggerire i momenti migliori per contattare i clienti in merito a un prestito, come personalizzare un contatto introduttivo e migliorare le prestazioni del libro dei prestiti, aiutando i responsabili del credito ad analizzare i dati aziendali.

Yao dubita che gli LLM sostituiranno i team di credito. "Metterà l'essere umano nel giro, in modo che possa porre domande all'IA generativa per prendere decisioni migliori".

L'impatto si farà sentire nell'infrastruttura tecnologica della banca. "La potenza di calcolo passerà dalle CPU alle GPU", ha affermato, riferendosi ai tipi di processori. "La nostra architettura avrà bisogno di plug-in in modo da poter distribuire più modelli ed eseguire test A/B su di essi."

Questo sarà vero per tutte le imprese, non solo per le banche digitali. "Questo cambierà l'architettura del mondo intero", ha detto Yao. "L'impatto degli LLM non finirà".

Hong Kong Jockey Club

L'Hong Kong Jockey Club non è un istituto finanziario autorizzato ma si impegna in molte attività di tipo finanziario. Ha il monopolio a Hong Kong delle scommesse ippiche e calcistiche. Come altre organizzazioni, sta passando al digitale, ad esempio utilizzando i dati per i suoi sistemi di scommessa e, come altri operatori storici, ha i suoi problemi legacy da affrontare.

Li Sai-Chin, direttore esecutivo per le soluzioni di dati e analisi, afferma che ChatGPT sta costringendo il Jockey Club a rimescolarsi. "Ha creato un cambiamento radicale nel modo di pensare ai dati e all'analisi". È un utile campanello d'allarme per molti dirigenti sulla necessità di abbracciare il digitale.

Scommettere sui cavalli implica molti dati: le persone guardano informazioni come spread e track record di cavalli e fantino prima di piazzare le loro scommesse. "Ci aspettiamo che facciano più domande", ha detto Li, il che rende potenzialmente rilevante qualcosa come ChatGPT.

Questo è un modo per aiutare il Jockey Club a interagire più regolarmente con i propri clienti. Ad esempio, durante la stagione, il club organizza due sessioni di corse di cavalli ogni settimana. Gli altri giorni non c'è interazione con gli scommettitori. I chatbot esperti potrebbero consentire ai clienti di interagire e porre più domande con maggiore regolarità.

Il primo passo è incoraggiare le persone a interagire più regolarmente con i dati del club. A poco a poco, Li vede il club utilizzare i sensori all'interno dei suoi terreni per fornire una query e un'esperienza di dati in tempo reale agli utenti mentre si aggirano, controllano i cavalli, prendono una birra o piazzano una scommessa.

"Stiamo lavorando molto pensando all'esperienza da offline a online", ha affermato. "Se stiamo interagendo con loro in tempo reale mentre passano davanti a un'area, possiamo indicare il prossimo cavallo che vorrebbero vedere?"

• Distribuzione di contenuti basati su SEO e PR. Ricevi amplificazione oggi.
• PlatoData.Network Generativo verticale Ai. Potenzia te stesso. Accedi qui.
• PlatoAiStream. Intelligenza Web3. Conoscenza amplificata. Accedi qui.
• PlatoneESG. Automobilistico/VE, Carbonio, Tecnologia pulita, Energia, Ambiente, Solare, Gestione dei rifiuti. Accedi qui.
• BlockOffset. Modernizzare la proprietà della compensazione ambientale. Accedi qui.
• Fonte: https://www.digfingroup.com/chatgpt-banks/