AI と ML のユースケースから何が学べるでしょうか?

AI と ML のユースケースから何が学べるでしょうか?

タイムスタンプ：5年2024月4日05:XNUMX AM
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イングランド銀行による最近の調査によると、英国の金融サービス企業における ML テクノロジーの使用は増加し続けています。回答した企業の 70% 以上が機械学習 (ML) アプリケーションを使用または開発しており、企業は機械学習 (ML) アプリケーションを使用または開発しています。
ML 申請数は今後 3 年間で 3 倍以上に増加します。 ML テクノロジーの利点として報告されているのは、データと分析機能の強化、業務効率の向上、詐欺とマネーロンダリングの検出の向上です (銀行
イングランド、2022 年）。

すでに ML を導入している幸運な 70% 程度の企業であれば、良い方向に進んでいることがわかるでしょう。ただし、ビジネス内のすべての明白なユースケースにすでに ML を適用しているように感じるかもしれません。一方、あなたが持っている場合は、
社内でまだ ML アプリケーションの開発や導入を始めていない場合、それを検討し始めること自体が非常に困難に見えるかもしれません。実際、まだ ML への取り組みに着手していない企業の実際の割合は、
これらの数字は、ML に関する調査に回答した (つまり、自己選択バイアスを示している) 組織に基づいているため、30% をさらに上回っています。

ML (より広義には AI) アプリケーションの新たな機会を検討する場合、これが初めてであるかどうかにかかわらず、他の組織がこれらのテクノロジーをどのように適用して成功したかを考慮することが役立ちます。多くの場合、この情報は難しい場合があります
商業的にデリケートな内容であるため、アクセスできません。利用可能な場合は、レポート、調査結果、その他の文書の本文に埋め込むことができます。私の最近のレビューと今月ロンドンで Google と一緒に出演した目的は、
他の人は、この課題を克服し、文献を調査した後、金融サービス領域における AI と ML のユースケースについての体系的な理解を共有します。

リスク管理、組織/運営、顧客エクスペリエンスとエンゲージメントの強化という 3 つの主要カテゴリにグループ化された総合的な概要を示します。あらゆる文献レビューの場合と同様に、次の点について決定を下す必要がありました。
ユースケースとそのソースのグループ化、分類、および包含。たとえば、AI および ML アルゴリズムと、これらのテクノロジーの使用に関連するリスクもカバーする広範なレビューについては、チューリング研究所による最近のレポートをお勧めします。
(Maple ら、2023)。

金融サービス部門

最近の調査によると、金融サービス部門内の組織は、ML および AI テクノロジーをますます導入し、その恩恵を受けています。ただし、AI 導入のハードルの 1 つは、適切なユースケースを特定することです。この中で
この記事では、「リスク管理」、「組織/運用」、「顧客エクスペリエンスとエンゲージメントの強化」に大まかに分類できるさまざまなユースケースを検討しました。場合によっては、具体的なものから離れて抽象化した方が便利な場合があります。
より帰納的なアプローチを使用するためのユースケース。これを支援するために、AI/ML ユースケースの 3 つの大きな特徴、つまり「ビジネス プロセス」、「データ」、「タスク タイプ」を、対応する例とともに示しました。

ML および AI のテクノロジとアプリケーションの概要は、生成 AI によってもたらされる潜在的な機会に触れずには完成しません。これらのアプローチは数年前から存在していましたが、パブリック ベータ版がリリースされたのは 2022 年後半でした。
OpenAI による ChatGPT および PaLM-2 などの競合他社による同様のツール。それが彼らに一般の人々やビジネスリーダーの注目を集めました。現在、このような生成的 AI アプローチは、金融分野における AI および ML アプリケーションの体系的なレビューではまだ取り上げられていません。
(ただし、Buckmann、Haldane、Hüser、2021 年は、以前の OpenAI 大規模言語モデル GPT-3 の制限をレビューして特定しました)。ただし、完全を期すために、生成 AI テクノロジーが使用されるいくつかの典型的な領域を考慮する必要があります。
ChatGPT などを効果的に適用できます。

今月ロンドンで開催される Google イベントでも含めて、近いうちに詳細なレビューを共有できることを楽しみにしています。

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