על פי סקר שנערך לאחרונה על ידי הבנק המרכזי של אנגליה, השימוש בטכנולוגיות ML בחברות שירותים פיננסיים בבריטניה ממשיך לעלות: למעלה מ-70% מהחברות שהגיבו השתמשו או פיתחו יישומי למידת מכונה (ML), כאשר החברות מצפות
מספר יישומי ML יגדל מפי שלושה במהלך שלוש השנים הבאות. היתרונות המדווחים של טכנולוגיות ML הם יכולות נתונים וניתוח משופרות, הגברת היעילות התפעולית וזיהוי משופר של הונאה והלבנת הון (Bank of
אנגליה, 2022).
אם אתה נמצא ב-70% או משהו כזה של חברות שכבר הטמיעו ML, אתה יודע שהגעת לדבר טוב. עם זאת, זה עשוי להרגיש כאילו כבר החלת ML על כל מקרי השימוש הברורים בעסק שלך. מצד שני, אם יש לך
עדיין לא התחלת לפתח או לפרוס יישומי ML במשרד שלך, אז הכל עשוי להיראות כמו מאבק ענק אפילו להתחיל לשקול את זה. אכן, נראה הגיוני לדמיין שאחוז החברות בפועל שעדיין לא יצאו למסע ה-ML שלהן
הוא אפילו יותר מ-30%, מאחר שהנתונים הללו מבוססים על ארגונים שהגיבו לסקר בנושא ML (כלומר הפגינו הטיה בבחירה עצמית).
כאשר בוחנים הזדמנויות חדשות עבור יישומי ML – או באופן רחב יותר AI – יישומי AI, בין אם זו הפעם הראשונה או לא, כדאי לשקול כיצד ארגונים אחרים יישמו בהצלחה את הטכנולוגיות הללו. לעתים קרובות, מידע זה יכול להיות קשה
לגשת, בשל היותו רגיש מבחינה מסחרית. במקרים שבהם הוא זמין, ניתן לקבור אותו בגוף הדוחות, תוצאות הסקר או תיעוד אחר. מטרת הסקירה וההופעה האחרונה שלי החודש בלונדון לצד גוגל, היא לעזור
אחרים כדי להתגבר על האתגר הזה ולחלוק הבנה שיטתית של מקרי שימוש ב-AI ו-ML בתחום השירותים הפיננסיים לאחר סקר הספרות.
אציג את הסיכום המסונתז המקובץ בשלוש קטגוריות עיקריות: ניהול סיכונים, ארגוני/תפעולי, ושיפור חווית הלקוח ומעורבות. כמו בכל סקירת ספרות, היה צריך לקבל החלטות לגבי
קיבוץ, סיווג והכללה של מקרי שימוש ומקורותיהם. לדוגמה, לסקירה רחבה יותר המכסה גם אלגוריתמים של AI ו-ML וסיכונים הקשורים לשימוש בטכנולוגיות אלה, אמליץ על הדו"ח האחרון של מכון טיורינג
(Maple, et al. 2023).
מגזר השירותים הפיננסיים
על פי סקרים אחרונים, ארגונים במגזר השירותים הפיננסיים מאמצים יותר ויותר - ומרוויחים - טכנולוגיות ML ו-AI. עם זאת, אחד המכשולים לאימוץ AI הוא זיהוי מקרי שימוש מתאימים. בזה
במאמר בדקנו מגוון מקרי שימוש שניתן לקבץ באופן רחב ל'ניהול סיכונים', 'ארגוני/תפעולי' ו'שיפור חווית הלקוח ומעורבותם'. במקרים מסוימים, זה עשוי להיות שימושי יותר להפשט מהפרטים
השתמש במקרים כדי להשתמש בגישה אינדוקטיבית יותר. כדי לעזור בכך, הצגתי שלושה מאפיינים רחבים של מקרי שימוש ב-AI/ML, כלומר 'תהליכים עסקיים', 'נתונים' ו'סוג משימה', יחד עם דוגמאות מתאימות.
סיכום של טכנולוגיות ויישומי ML ו-AI לא יהיה שלם בלי לגעת בהזדמנויות הפוטנציאליות שמציעות AI גנראטיבי. למרות שגישות אלה קיימות כבר כמה שנים, זה היה בסוף 2022 ומהדורת הביטא הציבורית של
ChatGPT של OpenAI וכלים דומים של מתחרים כמו PaLM-2; שהסב אותם לתשומת לב הציבור הרחב ומנהיגים עסקיים. נכון לעכשיו, גישות בינה מלאכותיות כאלה עדיין לא הופיעו בסקירות שיטתיות של יישומי בינה מלאכותית ו-ML בפיננסים
שירותים (למרות ש-Buckmann, Haldane and Hüser, 2021 סקרו וזיהו מגבלות של מודל השפה הגדולה של OpenAI GPT-3). עם זאת, למען השלמות, אתה צריך לשקול כמה תחומים טיפוסיים שבהם טכנולוגיות AI גנרטיביות
כמו ChatGPT ניתן ליישם ביעילות.
אני מצפה לחלוק ביקורות מפורטות בקרוב כולל לעשות זאת באירוע Google שלנו בלונדון החודש!
- הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
- PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
- PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
- מקור: https://www.finextra.com/blogposting/25836/what-can-we-learn-from-ai-and-ml-use-cases?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
- :הוא
- :לֹא
- :איפה
- 2021
- 2022
- 2023
- a
- אודות
- תקציר
- גישה
- ממשי
- אימוץ
- אימוץ
- לאחר
- AI
- AI / ML
- AL
- אלגוריתמים
- תעשיות
- לאורך
- בַּצַד
- כְּבָר
- גם
- למרות
- ניתוח
- ו
- כל
- יישומים
- יישומית
- גישה
- גישות
- מתאים
- ARE
- אזורים
- מאמר
- AS
- At
- תשומת לב
- זמין
- רָחוֹק
- בנק
- בנק המרכזי של אנגליה
- מבוסס
- BE
- להתחיל
- התחיל
- להיות
- הטבות
- מרוויח
- בטא
- הטיה
- גוּף
- רחב
- רחב
- בְּהַרְחָבָה
- עסקים
- מנהיגים עסקיים
- by
- CAN
- יכולות
- מקרה
- מקרים
- קטגוריות
- לאתגר
- מאפיינים
- ChatGPT
- מסחרית
- מתחרים
- להשלים
- לשקול
- בהתחשב
- ממשיך
- תוֹאֵם
- יכול
- מכסה
- כיום
- לקוח
- חווית לקוח
- נתונים
- החלטות
- הפגנה
- לפרוס
- מְפוֹרָט
- איתור
- לפתח
- מתפתח
- DID
- קשה
- תיעוד
- עושה
- תחום
- ראוי
- e
- E&T
- מוקדם יותר
- יעילות
- יְעִילוּת
- לצאת לדרך
- התעסקות
- אַנְגלִיָה
- משופר
- שיפור
- אֲפִילוּ
- אירוע
- דוגמה
- דוגמאות
- קיים
- מצפה
- ניסיון
- חקר
- מאפיין
- להרגיש
- דמויות
- כספי
- שירותים פיננסיים
- פינקסטרה
- פירמה
- חברות
- ראשון
- firsttime
- בעד
- קדימה
- הונאה
- החל מ-
- כללי
- ציבור רחב
- גנרטטיבית
- AI Generative
- טוב
- יותר
- היה
- יד
- יש
- לעזור
- איך
- אולם
- HTTPS
- עצום
- משוכות
- i
- הזדהות
- לזהות
- if
- תמונה
- יושם
- משופר
- in
- כולל
- הַכלָלָה
- להגדיל
- גדל
- יותר ויותר
- אכן
- מידע
- מכון
- אינטרסים
- אל תוך
- IT
- מסע
- jpg
- לדעת
- שפה
- גָדוֹל
- מְאוּחָר
- הלבנה
- מנהיגים
- לִלמוֹד
- למידה
- כמו
- מגבלות
- ספרות
- לונדון
- נראה
- מכונה
- למידת מכונה
- עשוי
- ראשי
- ניהול
- אדר
- יכול
- ML
- מודל
- כסף
- הלבנת הון
- חוֹדֶשׁ
- יותר
- my
- כלומר
- צורך
- חדש
- הבא
- מספר
- ברור
- of
- מוצע
- לעתים קרובות
- on
- ONE
- OpenAI
- מבצעי
- הזדמנויות
- or
- להזמין
- ארגונים
- אחר
- אחרים
- שלנו
- יותר
- להתגבר על
- אחוזים
- אפלטון
- מודיעין אפלטון
- אפלטון נתונים
- פוטנציאל
- להציג
- מוצג
- ציבורי
- מטרה
- רכס
- סביר
- לאחרונה
- להמליץ
- לשחרר
- לדווח
- דווח
- דוחות לדוגמא
- תוצאות
- סקירה
- חוות דעת של לקוחותינו
- הסיכון
- ניהול סיכונים
- סיכונים
- מגזר
- נראה
- רגיש
- שירותים
- כמה
- שיתוף
- שיתוף
- דומה
- since
- So
- כמה
- בקרוב
- מקורות
- ספציפי
- מַאֲבָק
- בהצלחה
- כזה
- סיכום
- סֶקֶר
- טכנולוגיות
- מֵאֲשֶׁר
- זֶה
- השמיים
- שֶׁלָהֶם
- אותם
- אז
- אלה
- דבר
- זֶה
- שְׁלוֹשָׁה
- זמן
- ל
- כלים
- נגיעה
- לְשַׁלֵשׁ
- טיורינג
- טיפוסי
- Uk
- תחת
- הבנה
- להשתמש
- מועיל
- באמצעות
- היה
- we
- היו
- מה
- מתי
- אם
- אשר
- מי
- יצטרך
- עם
- בתוך
- לְלֹא
- היה
- שנים
- עוד
- אתה
- זפירנט