Nesten alle bransjer er forelsket i generativ kunstig intelligens, og fintech er en av nøkkelsektorene som leder an i bruken. Finansbedrifter kan kombinere generativ AI med mer etablerte tradisjonelle AI-evner for å akselerere en organisasjons transformasjonsarbeid på en rekke nøkkelområder, inkludert prediktiv beslutningstaking, risikovurderinger, kundeengasjement, cybersikkerhet, compliance og mer. Selv om generativ AI tilbyr et stort potensial, må fintech-organisasjoner være strategiske i hvordan og hvor de anvender generative AIs store språkmodeller (LLM) og relaterte teknologier i bedriften.
Fire nøkkeltrender
Hver organisasjons transformasjonsreise vil være unik i nøyaktig hvordan og hvor AI brukes for å strømlinjeforme prosesser, automatisere arbeidsflyter og generere kostnadsbesparelser. Når det er sagt, her er fire nøkkeltrender som former AI-adopsjonsreisen for mange firmaer i dag:
1. Blanding av generativ og tradisjonell AI: Det er vanskelig å overdrive spenningen rundt generativ AI i en tid der ChatGPT, den mest kjente generative AI-applikasjonen, raskt satte rekorden for raskest voksende brukerbase i historien. Men denne overfloden kan skjule det faktum at generativ AI ofte må fungere sammen med tradisjonell AI for å skape mest mulig verdi. For eksempel kan en bank bruke tradisjonell AI til å analysere brukeratferdsdata og deretter bruke utdataene som grunnlag for generativ AI for å lage personlig tilpasset innhold. Eller en AIOps-plattform kan inkludere generativ AI for å tilpasse sikkerhetsvarsler og lette SOC-korrespondanse. Å blande disse forskjellige typene AI kan gi store utbytter for finansfirmaer som sliter med sensitive data og strenge regler.2. Mer datafleksibilitet og færre siloer: AI har fanget oppmerksomheten til ledere av finanstjenester, men det er lett å glemme at AI ikke er noe i fravær av gode data. Uten tilstrekkelig fleksibilitet og tilgang som overskrider tradisjonelle siloer mellom datasett eller leverandørøkosystemer, vil informasjonskildene og algoritmisk modellering som kraftgenererende AI være begrenset. En solid dataadministrasjonsstrategi er det første trinnet for å sikre konsistente standarder for metadata, definisjoner og dataattributter på tvers av IT-området. Dette må sikkerhetskopieres av riktig underliggende dataarkitektur, ideelt sett en som får tilgang til data der de ligger gjennom et virtualiseringslag eller lignende teknikk som kobler all data fritt på tvers av bedriftens og tredjepartsnettverk.
3. Omfavner privat AI: Spesielt når sammenkoblet med tradisjonell AI, gir generativ AI mer innsikt og verdi til organisasjonen enn noen gang før. Forbeholdet er at denne innsikten og verdien lett kan finne veien til andre selskaper, til og med konkurrenter, i et AI-økosystem som er sterkt avhengig av tredjepartsrelasjoner og leverandører. Det er derfor private AI-løsninger vil bli stadig viktigere for fintech-firmaer som ønsker å utnytte kraften til AI uten å kompromittere datapersonvernet ved utilsiktet å dele modellering og algoritmetrening. Privat AI gjør det mulig for bedrifter å trene sikkert på bedriftsdata, med de resulterende modellene som aldri deles utenfor organisasjonen.
4. Husk menneskefaktoren i AI-adopsjon: Å sette AI-evner i bruk krever å ta tak i menneskefaktoren. Det overordnede målet er å sørge for at den teknologiske kompleksiteten som driver AI ikke blir en adgangsbarriere for finansiell risikoforvaltere, investeringsanalytikere eller andre forretningsbrukere som ikke burde trenge en doktorgrad i datavitenskap for å gjøre jobben sin. Suksess innebærer en todelt oppskrift på å tilby tilgjengelige plattformer som gir mulighet for kontroll og tilpasning av AI-prosesser uten behov for avansert koding; og deretter tilstrekkelig opplæring for brukere for å administrere disse plattformene. Sistnevnte bør inkludere veiledning om søk og rask utvikling for bedre resultater.
Blande AI-innovasjon med risikostyring for maksimal avkastning
Trendene ovenfor definerer AI-adopsjonskurven i dag for finansinstitusjoner når de søker maksimal ROI fra nye AI-drevne effektiviteter. Forbeholdet er at sammen med de nye egenskapene må det komme en betydelig risikostyringsinnsats for å sikre at sikkerhets- eller samsvarssårbarheter ikke utilsiktet opprettes når nye AI-systemer settes opp.
Selv om de kan skalere operasjoner og transformere prosesser dramatisk, har generative AI-plattformer som er avhengige av LLM-er vært kjent for å introdusere AI-hallusinasjoner og feilinformasjon på internett i arbeidsproduktet deres. Og til og med tradisjonell kunstig intelligens kan forstørre risiko – inkludert når nye datastrømmer får tilgang uten riktige autentiseringssikringer, eller i tilfeller der automatisering brukes på feilaktige prosesser, og dermed skalere mulige tilfeller av manglende overholdelse når den automatiserte prosessen finner sted. Transformasjonsteam bør følge NIST AI Risk Management Framework å hjelpe med å veilede design, utvikling, bruk og evaluering av AI-produkter, tjenester og systemer.
Innsatsen for å distribuere AI effektivt og sikkert i fintech-organisasjonen er spesielt høy i en sektor som omhandler ekstremt sensitive PII og finansielle transaksjoner. Den gode nyheten er at gevinsten for suksess også er spesielt høy. Det er fordi gitt at generative AIs tidsbesparende evner reduserer manuell arbeidsbelastning og forbedrer produktiviteten i en sektor der lønningene har en tendens til å være høyere, forstørrer hver time spart avkastningen sammenlignet med andre bransjer.
- SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
- PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
- PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
- kilde: https://www.fintechnews.org/these-four-trends-are-shaping-how-fintech-should-be-using-generative-ai/
- : har
- :er
- :hvor
- $OPP
- a
- ovenfor
- fravær
- akselerere
- adgang
- aksesseres
- tilgjengelig
- tvers
- Handling
- adressering
- tilstrekkelig
- Adopsjon
- avansert
- AI
- AI-systemer
- Varsler
- algoritme
- algoritmisk
- Alle
- tillate
- langs
- også
- an
- analytikere
- analysere
- og
- Søknad
- anvendt
- Påfør
- arkitektur
- ER
- områder
- rundt
- AS
- vurderingene
- oppmerksomhet
- attributter
- Autentisering
- automatisere
- Automatisert
- Automatisering
- Backed
- Bank
- barriere
- basen
- basis
- BE
- fordi
- bli
- vært
- før du
- atferd
- Bedre
- mellom
- Beyond
- blending
- virksomhet
- men
- by
- CAN
- evner
- fanget
- saker
- kostnad
- ChatGPT
- Koding
- kombinere
- Kom
- Selskaper
- Selskapet
- sammenlignet
- konkurrenter
- kompleksiteten
- samsvar
- kompromittere
- forbinder
- konsistent
- strides
- innhold
- kontroll
- Kostnad
- kostnadsbesparelser
- kunne
- skape
- opprettet
- skjøger
- kunde
- Kundedeltakelse
- tilpasning
- tilpasse
- Cybersecurity
- dato
- Dataledelse
- personvern
- datavitenskap
- datasett
- Tilbud
- Beslutningstaking
- definere
- definisjoner
- leverer
- utplasserings
- utforming
- Utvikling
- forskjellig
- utbytte
- do
- ikke
- dramatisk
- lett
- lett
- økosystem
- økosystemer
- effektivt
- effektivitet
- innsats
- innsats
- omfavner
- muliggjør
- engasjement
- Ingeniørarbeid
- sikre
- Enterprise
- entry
- Era
- spesielt
- etablert
- eiendom
- evaluering
- Selv
- NOEN GANG
- Hver
- nøyaktig
- Kjøreglede
- ekstremt
- legge til rette
- Faktisk
- faktor
- færre
- finansiell
- Finansinstitusjoner
- finansielle tjenester
- fintech
- bedrifter
- Først
- feil
- fleksibilitet
- følge
- Til
- fire
- fritt
- fra
- generere
- generative
- Generativ AI
- gitt
- mål
- god
- flott
- Økende
- veiledning
- veilede
- Hard
- Ha
- tungt
- hjelpe
- her.
- Høy
- høyere
- time
- Hvordan
- HTTPS
- stort
- ideelt sett
- viktig
- bedre
- in
- uforvarende
- inkludere
- Inkludert
- innlemme
- stadig
- bransjer
- industri
- informasjon
- Innovasjon
- innsikt
- f.eks
- institusjoner
- Internet
- inn
- introdusere
- investering
- innebærer
- IT
- DET ER
- Jobb
- reise
- jpg
- nøkkel
- Nøkkelområder
- kjent
- Språk
- stor
- lag
- ledere
- ledende
- Leverage
- Begrenset
- gjøre
- administrer
- ledelse
- Ledere
- håndbok
- mange
- maksimal
- metadata
- feil~~POS=TRUNC
- Blanding
- modellering
- modeller
- mer
- mest
- må
- Trenger
- nettverk
- aldri
- Ny
- nyheter
- nst
- ingenting
- Antall
- of
- Tilbud
- ofte
- on
- ONE
- Drift
- or
- organisasjon
- organisasjoner
- Annen
- utganger
- ordnet
- sammen
- spesielt
- parti
- Betale
- Ansatte
- Personlig
- phd
- Sted
- plattform
- Plattformer
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- mulig
- potensiell
- makt
- privatliv
- privat
- prosess
- Prosesser
- Produkt
- produktivitet
- Produkter
- ordentlig
- gi
- raskt
- .
- rekord
- redusere
- forskrifter
- i slekt
- Relasjoner
- avhengige
- huske
- Krever
- bor
- resulterende
- Resultater
- Reuters
- ikke sant
- Risiko
- risikostyring
- ROI
- sikringstiltak
- Sa
- lønn
- lagret
- Besparelser
- Skala
- skalering
- Vitenskap
- Søk
- sektor
- sektorer
- sikkert
- sikkerhet
- Søke
- sensitive
- Tjenester
- sett
- forme
- delt
- deling
- bør
- siloer
- lignende
- solid
- Solutions
- Kilder
- innsatser
- standarder
- stående
- Trinn
- Strategisk
- Strategi
- effektivisere
- bekker
- Streng
- betydelig
- suksess
- sikker
- Systemer
- tar
- tandem
- lag
- teknikk
- teknologisk
- Technologies
- tendens
- enn
- Det
- De
- informasjonen
- deres
- deretter
- derved
- Disse
- de
- Tredje
- tredjeparts
- denne
- Gjennom
- til
- i dag
- tradisjonelle
- Tog
- Kurs
- Transaksjoner
- transcenderer
- Transform
- Transformation
- Trender
- typer
- underliggende
- unik
- bruke
- Bruker
- Brukere
- ved hjelp av
- verdi
- leverandør
- leverandører
- Sikkerhetsproblemer
- ønsker
- Vei..
- velkjent
- når
- når som helst
- mens
- HVEM
- hvorfor
- vil
- med
- uten
- Arbeid
- arbeidsprodukt
- arbeidsflyt
- ennå
- zephyrnet