Prawie każda branża jest zachwycona generatywną sztuczną inteligencją, a fintech jest jednym z kluczowych sektorów przodujących w jej przyjęciu. Firmy finansowe mogą łączyć generatywną sztuczną inteligencję z bardziej ugruntowanymi tradycyjnymi możliwościami sztucznej inteligencji, aby przyspieszyć wysiłki transformacyjne organizacji w wielu kluczowych obszarach, w tym w podejmowaniu decyzji predykcyjnych, ocenie ryzyka, zaangażowaniu klientów, cyberbezpieczeństwie, zgodności i nie tylko. Jednak chociaż generatywna sztuczna inteligencja oferuje ogromny potencjał, organizacje fintech muszą strategicznie podejść do tego, w jaki sposób i gdzie stosować duże modele językowe (LLM) generatywnej sztucznej inteligencji i powiązane technologie w przedsiębiorstwie.
Cztery kluczowe trendy
Droga transformacji każdej organizacji będzie wyjątkowa pod względem tego, w jaki sposób i gdzie stosowana jest sztuczna inteligencja w celu usprawnienia procesów, automatyzacji przepływów pracy i generowania oszczędności. To powiedziawszy, oto cztery kluczowe trendy, które kształtują obecnie drogę wielu firm do wdrożenia sztucznej inteligencji:
1. Łączenie generatywnej i tradycyjnej sztucznej inteligencji: Trudno przecenić ekscytację związaną z generatywną sztuczną inteligencją w czasach, gdy ChatGPT, najbardziej znana aplikacja generatywnej sztucznej inteligencji, szybko ustanowiła rekord najszybciej rosnącą bazę użytkowników w historii. Jednak ten entuzjazm może przesłaniać fakt, że generatywna sztuczna inteligencja często musi działać w połączeniu z tradycyjną sztuczną inteligencją, aby stworzyć jak największą wartość. Na przykład bank mógłby wykorzystać tradycyjną sztuczną inteligencję do analizy danych o zachowaniach użytkowników, a następnie wykorzystać uzyskane wyniki jako podstawę dla generatywnej sztucznej inteligencji do tworzenia spersonalizowanych treści. Lub platforma AIOps mogłaby zawierać generatywną sztuczną inteligencję, aby dostosowywać alerty bezpieczeństwa i ułatwiać korespondencję SOC. Łączenie różnych typów sztucznej inteligencji może przynieść ogromne korzyści firmom finansowym, które borykają się z wrażliwymi danymi i rygorystycznymi przepisami.2. Większa elastyczność danych i mniej silosów: Sztuczna inteligencja przyciągnęła uwagę liderów usług finansowych, ale łatwo zapomnieć, że sztuczna inteligencja jest niczym bez dobrych danych. Bez odpowiedniej elastyczności i dostępu wykraczającego poza tradycyjne silosy między zbiorami danych lub ekosystemami dostawców źródła informacji i modelowanie algorytmiczne wykorzystywane przez sztuczną inteligencję wytwarzającą energię będą ograniczone. Solidna strategia zarządzania danymi to pierwszy krok w celu zapewnienia spójnych standardów metadanych, definicji i atrybutów danych w całym środowisku IT. Musi to być poparte odpowiednią architekturą danych, najlepiej taką, która uzyskuje dostęp do danych tam, gdzie się one znajdują, za pośrednictwem warstwy wirtualizacji lub podobnej techniki, która swobodnie łączy wszystkie dane w sieciach przedsiębiorstwa i sieciach stron trzecich.
3. Wykorzystanie prywatnej sztucznej inteligencji: Generatywna sztuczna inteligencja, zwłaszcza w połączeniu z tradycyjną sztuczną inteligencją, zapewnia organizacji więcej informacji i wartości niż kiedykolwiek wcześniej. Jedynym zastrzeżeniem jest to, że te spostrzeżenia i wartości mogą łatwo dotrzeć do innych firm, nawet konkurentów, w ekosystemie sztucznej inteligencji w dużym stopniu zależnym od relacji i dostawców z stronami trzecimi. Właśnie dlatego prywatne rozwiązania AI będą coraz ważniejsze dla firm fintech, które chcą wykorzystać moc sztucznej inteligencji bez narażania prywatności danych poprzez nieumyślne udostępnianie szkoleń z zakresu modelowania i algorytmów. Prywatna sztuczna inteligencja umożliwia firmom bezpieczne szkolenie na danych firmowych, a powstałe modele nigdy nie są udostępniane poza organizację.
4. Pamiętanie o czynniku ludzkim przy wdrażaniu sztucznej inteligencji: Wdrożenie możliwości sztucznej inteligencji wymaga uwzględnienia czynnika ludzkiego. Nadrzędnym celem jest dopilnowanie, aby złożoność technologiczna leżąca u podstaw sztucznej inteligencji nie stała się barierą wejścia dla menedżerów ds. ryzyka finansowego, analityków inwestycyjnych lub innych użytkowników biznesowych, którzy nie powinni potrzebować doktoratu z nauki o danych, aby wykonywać swoją pracę. Sukces obejmuje dwuczęściową receptę na zapewnienie dostępnych platform, które pozwalają na kontrolę i dostosowywanie procesów AI bez konieczności zaawansowanego kodowania; a następnie odpowiednie szkolenie użytkowników w zakresie zarządzania tymi platformami. Ta ostatnia powinna zawierać wskazówki dotyczące wyszukiwania i szybkiej inżynierii w celu uzyskania lepszych wyników.
Łączenie innowacji AI z zarządzaniem ryzykiem w celu uzyskania maksymalnego zwrotu z inwestycji
Powyższe trendy definiują obecnie krzywą wdrażania sztucznej inteligencji w instytucjach finansowych, które poszukują maksymalnego zwrotu z inwestycji dzięki nowej wydajności opartej na sztucznej inteligencji. Zastrzeżenie polega na tym, że nowym możliwościom musi towarzyszyć znaczny wysiłek w zakresie zarządzania ryzykiem, aby zapewnić, że luki w zabezpieczeniach lub zgodności nie zostaną przypadkowo utworzone podczas wdrażania nowych systemów sztucznej inteligencji.
Platformy generatywnej sztucznej inteligencji, które opierają się na LLM, mogą radykalnie skalować operacje i przekształcać procesy, są znane z tego, że wprowadzają halucynacje sztucznej inteligencji i dezinformację internetową do swoich produktów pracy. Nawet tradycyjna sztuczna inteligencja może zwiększać ryzyko – także wtedy, gdy uzyskuje się dostęp do nowych strumieni danych bez odpowiednich zabezpieczeń uwierzytelniających lub w przypadkach, gdy do wadliwych procesów stosuje się automatyzację, zmniejszając w ten sposób możliwe przypadki niezgodności za każdym razem, gdy ma miejsce zautomatyzowany proces. Zespoły transformacyjne powinny postępować zgodnie z NIST Ramy zarządzania ryzykiem AI aby pomóc w projektowaniu, rozwoju, użytkowaniu i ocenie produktów, usług i systemów AI.
Stawka za skuteczne i bezpieczne wdrożenie sztucznej inteligencji w organizacji fintech jest szczególnie wysoka w sektorze, który zajmuje się niezwykle wrażliwymi transakcjami umożliwiającymi identyfikację osób i finansowymi. Dobra wiadomość jest taka, że nagroda za sukces jest również szczególnie wysoka. Dzieje się tak, ponieważ biorąc pod uwagę, że możliwości generatywnej sztucznej inteligencji umożliwiające oszczędzanie czasu zmniejszają obciążenie pracą wykonywaną ręcznie i poprawiają produktywność w sektorze, w którym wynagrodzenia są zwykle wyższe, każda zaoszczędzona godzina zwiększa zwrot z inwestycji w porównaniu z innymi branżami.
- Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
- PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
- PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
- PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
- Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
- Źródło: https://www.fintechnews.org/these-four-trends-are-shaping-how-fintech-should-be-using-generative-ai/
- :ma
- :Jest
- :Gdzie
- $W GÓRĘ
- a
- powyżej
- brak
- przyśpieszyć
- dostęp
- dostęp
- dostępny
- w poprzek
- Działania
- adresowanie
- odpowiedni
- Przyjęcie
- zaawansowany
- AI
- Systemy SI
- Alarmy
- algorytm
- algorytmiczny
- Wszystkie kategorie
- dopuszczać
- wzdłuż
- również
- an
- analitycy
- w czasie rzeczywistym sprawiają,
- i
- Zastosowanie
- stosowany
- Aplikuj
- architektura
- SĄ
- obszary
- na około
- AS
- oceny
- Uwaga
- atrybuty
- Uwierzytelnianie
- zautomatyzować
- zautomatyzowane
- Automatyzacja
- poparła
- Bank
- bariera
- baza
- podstawa
- BE
- bo
- stają się
- być
- zanim
- zachowanie
- Ulepsz Swój
- pomiędzy
- Poza
- Mieszanie
- biznes
- ale
- by
- CAN
- możliwości
- Zajęte
- Etui
- opłata
- ChatGPT
- Kodowanie
- połączyć
- jak
- Firmy
- sukcesy firma
- w porównaniu
- konkurenci
- złożoności
- spełnienie
- kompromis
- łączy
- zgodny
- walczyć
- zawartość
- kontrola
- Koszty:
- oszczędności
- mógłby
- Stwórz
- stworzony
- krzywa
- klient
- Zaangażowanie klienta
- dostosowywanie
- dostosować
- Bezpieczeństwo cybernetyczne
- dane
- zarządzanie danymi
- prywatność danych
- nauka danych
- zbiory danych
- Promocje
- Podejmowanie decyzji
- definiowanie
- definicje
- dostarcza
- wdrażanie
- Wnętrze
- oprogramowania
- różne
- dywidendy
- do
- nie
- dramatycznie
- z łatwością
- łatwo
- Ekosystem
- Ekosystemy
- faktycznie
- efektywność
- wysiłek
- starania
- ogarnięcie
- Umożliwia
- zaręczynowy
- Inżynieria
- zapewnić
- Enterprise
- wejście
- Era
- szczególnie
- ustanowiony
- majątek
- ewaluację
- Parzyste
- EVER
- Każdy
- dokładnie
- Podniecenie
- niezwykle
- ułatwiać
- fakt
- czynnik
- mniej
- budżetowy
- Instytucje finansowe
- usługi finansowe
- FINTECH
- firmy
- i terminów, a
- wadliwe
- Elastyczność
- obserwuj
- W razie zamówieenia projektu
- cztery
- swobodnie
- od
- Generować
- generatywny
- generatywna sztuczna inteligencja
- dany
- cel
- dobry
- wspaniały
- Rozwój
- poradnictwo
- poprowadzi
- Ciężko
- Have
- ciężko
- pomoc
- tutaj
- Wysoki
- wyższy
- godzina
- W jaki sposób
- HTTPS
- olbrzymi
- idealnie
- ważny
- poprawy
- in
- przypadkowo
- zawierać
- Włącznie z
- włączać
- coraz bardziej
- przemysłowa
- przemysł
- Informacja
- Innowacja
- spostrzeżenia
- przykład
- instytucje
- Internet
- najnowszych
- przedstawiać
- inwestycja
- dotyczy
- IT
- JEGO
- Oferty pracy
- podróż
- jpg
- Klawisz
- Kluczowe obszary
- znany
- język
- duży
- warstwa
- Przywódcy
- prowadzący
- Dźwignia
- Ograniczony
- robić
- zarządzanie
- i konserwacjami
- Zarządzający
- podręcznik
- wiele
- maksymalny
- Metadane
- Mylna informacja
- Mieszanie
- modelowanie
- modele
- jeszcze
- większość
- musi
- Potrzebować
- sieci
- nigdy
- Nowości
- aktualności
- nist
- nic
- numer
- of
- Oferty
- często
- on
- ONE
- operacje
- or
- organizacja
- organizacji
- Inne
- Wyjścia
- nadrzędny
- sparowany
- szczególnie
- przyjęcie
- Zapłacić
- Ludzie
- Personalizowany
- PhD
- Miejsce
- Platforma
- Platformy
- plato
- Analiza danych Platona
- PlatoDane
- możliwy
- potencjał
- power
- prywatność
- prywatny
- wygląda tak
- procesów
- Produkt
- wydajność
- Produkty
- właściwy
- że
- szybko
- Przepis
- rekord
- redukcja
- regulamin
- związane z
- Relacje
- polegać
- pamiętając
- Wymaga
- mieszka
- wynikły
- Efekt
- Reuters
- prawo
- Ryzyko
- Zarządzanie ryzykiem
- ROI
- zabezpieczenia
- Powiedział
- pensje
- zapisywane
- Oszczędności
- Skala
- skalowaniem
- nauka
- Szukaj
- sektor
- Sektory
- bezpiecznie
- bezpieczeństwo
- Szukajcie
- wrażliwy
- Usługi
- zestaw
- modelacja
- shared
- dzielenie
- powinien
- Silosy
- podobny
- solidny
- Rozwiązania
- Źródła
- pula
- standardy
- stojący
- Ewolucja krok po kroku
- Strategiczny
- Strategia
- opływowy
- Strumienie
- Ścisły
- znaczny
- sukces
- pewnie
- systemy
- trwa
- Tandem
- Zespoły
- technika
- techniczny
- Technologies
- Tendencję
- niż
- że
- Połączenia
- Informacje
- ich
- następnie
- a tym samym
- Te
- one
- Trzeci
- innych firm
- to
- Przez
- do
- już dziś
- tradycyjny
- Pociąg
- Trening
- transakcje
- wykracza poza
- Przekształcać
- Transformacja
- Trendy
- typy
- zasadniczy
- wyjątkowy
- posługiwać się
- Użytkownik
- Użytkownicy
- za pomocą
- wartość
- sprzedawca
- sprzedawców
- Luki w zabezpieczeniach
- chcieć
- Droga..
- znane
- jeśli chodzi o komunikację i motywację
- ilekroć
- Podczas
- KIM
- dlaczego
- będzie
- w
- bez
- Praca
- Produkt pracy
- przepływów pracy
- jeszcze
- zefirnet