5 טרנדים שמומחי בינה מלאכותית חושבים שיכולים לשנות תשלומים ומסחר

עבור עסקים בחזית הענפים שלהם, בינה מלאכותית (AI) הפכה לבלתי נמנעת. 

An ודאות בלתי נמנעת, זה. 

זו הסיבה שבחמשת החודשים האחרונים, PYMNTS יושבת עם מומחי בינה מלאכותית, חדשנים ויזמים שונים מדי שבוע כדי לקבל את מחשבותיהם על השפעת הטכנולוגיה על פני עמודי התווך של כלכלה מחוברת - כמו גם מה שהם רואים באופק כשהחדשנות מחלחלת עוד יותר, ומשנה ברציפות, גם תשלומים וגם מסחר. 

מה שלמדנו מלמעלה מתריסר שיחות עבור ה סדרת PYMNTS "אפקט AI". הוא שישנם חמישה חוטים משותפים שהמומחים הללו, כולם שאובים מתחומים שונים, רואים את היישומים החזקים הייחודיים של AI בתוך הארגון.

הראשון הוא שיכולות בינה מלאכותית (GenAI) שינו מהותית את הדרך שבה אנשים ועסקים מסוגלים לקיים אינטראקציה עם מחשבים ומידע. 

AI וממשקים דיגיטליים: עידן מידע חדש 

עליית הטכנולוגיה של המחשב והדיגיטל שינתה את הדרך בה אנו חיים ומנהלים עסקים. והשינוי הזה הונע משינוי בהתנהגות סביב האופן שבו צרכנים ועסקים יצרו, אחסנו וניגשו למידע - מה שאילץ בני אדם, לרוב, להתנהג כמו מחשבים כדי לעסוק בהם בצורה פרודוקטיבית. 

אבל היכולות של GenAI הן הפוטנציאל לשנות את זה. 

"מחשבים יכולים עכשיו להתנהג כמו בני אדם. הם יכולים לבטא, הם יכולים לכתוב ויכולים לתקשר בדיוק כמו שאדם יכול." בארוד שת, מנכ"ל בפלטפורמת בינה מלאכותית שיחה Gupshup, אמר ל-PYMNTS. "אף אחד מעולם לא חשב שדחפור יכול להתנהג כמו אדם, או אש, או כל אחת מההמצאות הקודמות לאורך ההיסטוריה. בינה מלאכותית הניעה את החברה בצורה ששום טכנולוגיה אחרת לא עשתה קודם לכן."

"מודלים של שפה גדולים באופן כללי הם טובים מאוד אינטראקציה עם בני אדם, איסוף נתונים והנגשת ידע ונתונים", אֱגוֹז פִּיקָן מנכ"ל ומייסד שותף זהר ברונפמן אמר ל-PYMNTS במהלך שיחה לסדרה את "אפקט AI". "אלה הטכנולוגיה הטובה ביותר שהאנושות עשתה אי פעם שעוזרת להנגיש ידע."

"AI גנרי הוא כל כך חזק כי הוא כן מביא AI לכולם ... לפני מכוניות פורד, לאף אחד לא הייתה מכונית, ואז פתאום לכולם הייתה מכונית - וקיבלנו כבישים מהירים, מכונאות, זה עורר כל כך הרבה חדשנות." אקלי אדג'אוטה, מייסד ושותף כללי בקרן הון סיכון אקספוניון, אמר ל-PYMNTS.

שנית, המומחים הסכימו באופן אוניברסלי שמערכות בינה מלאכותית מספקות לעסקים דרך שאין כמותה ללכוד יעילות חדשה ולייעל זרימות עבודה קיימות. 

בינה מלאכותית והשלמת משימות: זריקה בזרוע לזרימות עבודה מייגעות

בעוד שהתפוצצות העניין הנוכחית ב-AI עשויה להיראות חדשה, דורות מוקדמים יותר של אלגוריתמים חזויים ומערכות למידת מכונה מבצעים בשקט משימות מייגעות ובעלות ערך גבוה במשך שנים.

ובעוד שה-AI של היום יכול גם להפוך משימות חוזרות ונשנות ולמנף נתונים כדי לקבל החלטות טובות יותר, לייעל זרימות עבודה ולהפחית עלויות, כל הספקטרום של יישומי GenAI והמהירות העצומה של השלמת המשימות שלהם מוציאים את היכולות של מערכות קודמות מהמים. 

"אנחנו תמיד מעריכים יותר מדי את שלוש השנים הראשונות של טכנולוגיה, ו לזלזל קשות אופק הזמן של 10 שנים", ג'ייק יוראנסטאדמנכ"ל ב בושל, אמר ל-PYMNTS.

"ה ChatGPT נורה כבתה בראש של כולם, והיא הביאה בינה מלאכותית ולמידה עמוקה עדכנית לשיח הציבורי". אנדי הוק, סגן נשיא בכיר למוצר ואסטרטגיה ב מוחין, אמר ל-PYMNTS.

"ומא נקודת מבט ארגונית, נורה כבתה בראשם של מנהלי מערכות מידע ו-CTO רבים של Fortune 1000", הוסיף הוק. "המודלים הגנרטיביים האלה עושים דברים כמו הדמיה של נתוני סדרות זמן. הם יכולים לסווג את השפות והמסמכים עבור בקשות, למשל, בתחום הכספים והמשפטים. הם יכולים לשמש גם בתחומים רחבים כדי לעשות דברים כמו לעזור לחוקרים לפתח טיפולים פרמצבטיים חדשים או להבין טוב יותר רשומות בריאות אלקטרוניות ולחזות תוצאות בריאותיות מטיפולים מסוימים."

"אם אתה נכנס לתחום שבו הנתונים אמיתיים, במיוחד בתעשיית התשלומים, בין אם זה סיכון אשראי, בין אם זה עבריינות, בין אם זה AML [מניעת הלבנת הון], בין אם זה מניעת הונאה, כל דבר שנוגע לתשלומים... AI יכול להביא תועלת רבה", אמר Adjaoute של Exponion ל-PYMNTS. 

במילים פשוטות, כמו ג'יימס קלאו, קצין טכנולוגיה ראשי ומייסד שותף של רובין איי, אמר ל-PYMNTS, "עורכי דין שמשתמשים בבינה מלאכותית הולכים להחליף עורכי דין שלא, במקום בינה מלאכותית שתחליף את כל עורכי הדין".

אבל בעוד AI קל, זה לא זֶה קַל. הדבר השלישי שהמומחים הדגישו בפני PYMNTS היה שלא כל חברה היא 10 מושלמת בסולם "מוכן לאימוץ בינה מלאכותית", ושיש צורך לטפל בפערים בכישרון ובמשאבים סביב פריסת הטכנולוגיה. 

מתכוננים לאימוץ AI: עושים את הצעד הראשון 

יש הרבה הרבה עסקים שם בחוץ. ולחלק מהחברות עשויות להיות שיטות מידע בוגרות וצוותי הנדסה מתוחכמים, המאפשרים להן לשלב תפוקות AI בתהליכים עסקיים קיימים עם חיכוך מינימלי. אבל הרוב המכריע של החברות לא - וכדי למנף בצורה יעילה ואחראית מערכות AI לטובת הארגון שלהן, הן יצטרכו לטפל בפער הזה לפני שהוא יתחיל לפהק. 

"לארגונים גדולים רבים יש נכסי נתונים יוצאי דופן, אבל נתונים שמוכנים לשמש לאימון אחד מהמודלים האלה - דברים כמו האם הוא נקי, משוכפל, והאם הם יודעים כיצד להכפיל אותם ולהכין אותם להזנה לאחד של דגמי הבינה המלאכותית האלה - זה עניין אחר", אמר Cerebras לְמַשְׁכֵּן אמר ל-PYMNTS, וציין כי אחוז האנשים ברחבי העולם שיודעים לבנות מערכת AI קטן.

As אדריאן עאוןמנכ"ל ב קדימה, אמר ל-PYMNTS, "דברים צריכים להיות בנוי לעולם של AI על מנת שה-AI הזה יעבוד ויתאים".

"אני בתחום הבינה המלאכותית ולמידת מכונה (ML) כבר יותר מ-20 שנה," יואב עמיאל, קצין מידע ראשי בפלטפורמת תיווך הובלה וחברת לוגיסטיקה של צד שלישי RXO, אמר ל-PYMNTS. "כשאנחנו בונים טכנולוגיה, אנחנו לא בונים אותה רק לשמה, אנחנו בונים טכנולוגיה לעזור לעסק," אבל ככל שאנו "נותנים יותר ויותר כוח קבלת החלטות לטכנולוגיה... עלינו לוודא שאם המכונות מסיבה כלשהי אינן מסוגלות לקבל את ההחלטות הללו, אנחנו לא נשארים ללא יכולת לתפקד."

חששות אלה ניזונים לנושא הגדול הבא שהמומחים סימנו: הצורך לבנות תוכניות תאימות וממשל סביב מערכות AI ארגוניות, ובו בזמן להבטיח את אבטחתן. 

ביצוע הצעד הבא: הבטחת אבטחת מידע ויצירת תוכנית ממשל

אפילו הוצאת AI מהתמונה, ארגונים רבים יכולים להיאבק בבעיות כמו בקרת איכות, ממשל, תאימות ואבטחת סייבר בעת שילוב פתרונות תוכנה מתוחכמים. 

AI מרכיב את הצרכים הללו. 

"ML מסורתי היה בדרך כלל התחום של דוקטורנטים או מדעני נתונים מאומנים היטב, אבל כל אחד יכול להתחיל להשתמש בבינה מלאכותית גנרטיבית רק על ידי הרשמה," קוג'ין אושיבה, מייסד שותף של פלטפורמת אבטחת AI מקצה לקצה מודיעין חזק, אמר ל-PYMNTS, והסביר שמצב זה יוצר סיכון מטבעו. 

"יש הבדל שאנחנו רואים בין אבטחת סייבר לאבטחת בינה מלאכותית", הוסיף אושיבה. "CISOs מכירים את המרכיבים השונים של אבטחת סייבר, כמו אבטחת מסדי נתונים, אבטחת רשת, אבטחת דוא"ל וכו', ולכל אחד מהם יש להם פתרון. אבל עם AI, המרכיבים של אבטחת AI ומה צריך לעשות עבור כל אחד מהם אינו ידוע ברבים. נוף הסיכונים והפתרונות הדרושים אינו ברור".

שילוב AI הוא רק חצי מהקרב. הצד השני של הפאזל כולל הבטחה שמערכת הבינה המלאכותית מיושמת לבעיה עסקית אמיתית - ושהתוצאות שלה ניתנות לשימוש וברי קיימא. 

"מודל טוב רק כמו הבעיה שהוא פותר", אמר ברונפמן של פקאן ל-PYMNTS. "וכדי לקשור את המודל לבעיה העסקית נדרשת הבנה לא רק של הדיוק, שהוא מאוד טכני, אלא גם היעילות, עד כמה מודל ה-AI פתרון הבעיה, ואיך זה צריך להשתלב בתהליך העסקי, שזו שאלה מורכבת יותר”.

אבל, כאשר המכשולים הללו נוקו, מומחים הסכימו שהדברים מתחילים להיות מאוד מאוד מרגשים - כי מה שכולם רואים קורה בעתיד הוא הופעתן של מערכות בינה מלאכותית שיש להן חיים משלהן ודורשות התערבות אנושית מינימלית. 

עלייתן של מערכות AI Agentic 

הת 'ר וילסון, מנכ"ל CLARA Analytics, אמרה ל-PYMNTS שהיא רואה AI סוכן יישומים כחידוש הגדול הבא בחלל. מערכות בינה מלאכותיות אלו יספקו תמיכה בהחלטות ו לטפל במשימות שגרתיות, המאפשר לעובדים אנושיים להתמקד בהיבטים מורכבים יותר של עבודתם.

זהו חזון עתידי משותף לרבים, כאשר ברונפמן של Pecan מנבא כי עתיד הבינה המלאכותית טמון באוטומציה של תהליכי קבלת החלטות וייעול הפעולות העסקיות על ידי נקיטת פעולות ללא פיקוח. 

רובין איי"S קלאו גם חזה מעבר ממשקים מבוססי צ'אט למודלים של AI סוכנים יותר, שעוברים מעבר לספק תשובות לביצוע משימות.  

"זה לא יהיה משהו שאתה שואל ותקבל תשובה בחזרה, אלא מערכת שאתה יכול לבקש לעשות עבורך דברים", אמר. "...במקום רק לנסח את האימייל הזה, הוא עשוי לנסח את הדוא"ל ולקבל את הקובץ המצורף ולשים אותו בתיבת הדואר הנכנס שלך ואז ללחוץ גם על שלח. אני חושב שהמעבר מצ'אטים לסוכנים הוא אחד הדברים הכי מרגשים שנראה בשנה הבאה".

קישור: https://www.pymnts.com/news/artificial-intelligence/2024/5-trends-these-ai-experts-think-could-change-payments-and-commerce/

מקור: https://www.pymnts.com

• 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.fintechnews.org/5-trends-these-ai-experts-think-could-change-payments-and-commerce/