Gen AI nu este singura tehnologie care conduce automatizarea în domeniul bancar

Inteligența artificială (AI) a ajuns în curentul principal și este pe cale să revoluționeze operațiunile din sectorul bancar. Mai mulți factori au alimentat această creștere, în special creșterea exponențială a volumului și complexității datelor, presiunea crescută pentru rapiditate.
și luarea deciziilor precise și imperativul pentru transparență. Deși AI generativă va fi de neprețuit pentru a ajuta băncile să rezume populații mari de date și poate fi necesar să șoptești acest lucru, nu este singura tehnologie care conduce automatizarea în
sectorul bancar. 

AI începe cu context 

În modelarea riscului, selectarea punctelor de date de intrare sau a caracteristicilor are o importanță capitală, depășind adesea alegerea modelului sau a algoritmului. Într-o industrie legată de cerințe de reglementare stricte pentru modelarea transparenței și explicabilității, domeniul de aplicare pentru
selecția modelului este frecvent constrânsă, ridicând semnificația caracteristicilor de intrare ca determinanți primari ai succesului sau eșecului modelului. Prin urmare, întrebarea esențială devine: cum ne putem impregna trăsăturile noastre cu relevanță contextuală maximă? 

Caracteristicile bazate pe rețea apar ca un mecanism puternic de infuzare a unor cantități mari de informații în modele, respectând în același timp imperativul pentru transparență și explicabilitate. O abordare eficientă presupune utilizarea rețelelor de documente-entitate personalizate
generați caracteristici care delimitează interconexiunea dintre întreprinderi și indivizi. De exemplu, utilizarea caracteristicilor de rețea, care ilustrează relațiile dintre companii și directorii acestora, poate servi drept intrări esențiale pentru compania de învățare automată.
modele de detectare, care în unele cazuri oferă o îmbunătățire cu 20% a performanței în comparație cu bazarea exclusiv pe caracteristici la nivel de record. 

Rezultatele unor astfel de modele - previziuni referitoare la companiile fictive și la agenții care orchestrează formarea acestora - au implicații pentru stimularea eforturilor de detectare a riscurilor în Anti-Spălarea Banilor (AML), Know Your Customer (KYC) și atenuarea fraudei.
domenii. 

Folosind o stivă tehnologică AI compozită, băncile pot integra expertiza în domeniu cu o gamă de tehnici de învățare automată și învățare profundă, alături de acces la date vaste structurate și nestructurate din industrie. Această abordare cuprinzătoare îmbunătățește adaptabilitatea,
acuratețea și eficacitatea modelelor. Valorificarea expertizei și a cunoștințelor de domeniu pe parcursul procesului de dezvoltare a modelului asigură o acuratețe ridicată și încredere în rezolvarea problemelor complexe de afaceri. Pe scurt, băncile care doresc să implementeze IA ar trebui să evite să se bazeze pe
un model, tehnică sau abordare. Acest lucru poate duce la limitări în perspectivă, adaptabilitate și performanță.  

Importanța caracteristicilor de rețea 

Rețelele oferă un cadru versatil pentru modelarea relațiilor dintre entități în diverse contexte. De exemplu, rețelele care înfățișează tranzacții de plată între părți pot dezvălui semne revelatoare de abatere financiară. Prin examinarea unor modele specifice din interior
rețeaua – cum ar fi ciclurile de tranzacții cu mărimi similare – băncile pot descoperi riscuri care altfel ar evita detectarea atunci când examinează tranzacțiile în mod izolat. În plus, atunci când sunt completate cu un depozit de cazuri cunoscute de fraudă, funcțiile de rețea
precum frecvența de întoarcere sau plățile ciclice pot întări modelele de învățare supravegheată, sporind capacitatea lor de predicție pentru scenariile de risc viitoare. 

O rețea deosebit de importantă pentru modelarea riscului corporativ este ierarhia juridică organizațională, care cuprinde directori, acționari și filiale. Atributele fundamentale, cum ar fi dimensiunea rețelei, densitatea conexiunii și straturile ierarhice servesc drept
dimensiuni neprețuite pentru segmentare și generare de caracteristici în modelele de învățare supravegheată, sporind capacitatea noastră de a discerne și a atenua riscurile potențiale în mod eficient.  

Pentru anchetatori și analiști, aici analiza graficelor devine proprie, permițându-le să analizeze, să vizualizeze și să înțeleagă conexiunile ascunse în seturi de date disparate. În mod esențial, este scalabil și intuitiv, permițând echipelor să traverseze miliarde
de margini fără a compromite debitul cu interogare de înaltă frecvență.  

Rezoluția entităților transformă viitorul băncilor 

Rezoluția entităților folosește tehnici avansate de inteligență artificială și de învățare automată pentru a analiza, curăța și standardiza datele, permițând identificarea fiabilă a entităților din seturi de date disparate. Acest proces implică gruparea înregistrărilor asociate, agregarea atributelor
pentru fiecare entitate și stabilirea de conexiuni etichetate între entități și înregistrările sursă ale acestora. În comparație cu abordările tradiționale de potrivire de la înregistrare la înregistrare, rezoluția entităților oferă o eficacitate îmbunătățită semnificativ. 

În loc să încerce să conecteze direct fiecare înregistrare sursă, organizațiile pot introduce noi noduri de entitate ca puncte centrale pentru conectarea datelor din lumea reală. Rezoluția de înaltă calitate a entităților nu numai că facilitează conectarea datelor interne, dar permite și integrarea
de surse de date externe valoroase, cum ar fi registrele corporative, care anterior erau dificil de a se potrivi exact. 

Integrarea tehnologiei de rezoluție a entităților în sectorul bancar marchează un salt înainte semnificativ, permițând băncilor să treacă de la procesele bazate pe loturi la oferte de produse și servicii aproape în timp real în cadrul serviciilor omnicanale. Acest
evoluția poate merge dincolo de combaterea fraudei pentru a cuprinde toate interacțiunile cu clienții prin diverse puncte de contact, inclusiv centre de apeluri, sucursale și canale digitale, asigurând o experiență perfectă și dinamică pentru clienți. 

AI generativ are un rol important de jucat 

În următorul an, mă aștept să văd asistenți generativi de inteligență artificială care folosesc modele de limbaj mari (LLM) pentru a deveni din ce în ce mai răspândiți în sectorul bancar. AI generativ permite o interfață intuitivă și conversațională, sporind eficiența pentru analiști
implicat în identificarea riscurilor în cadrul investigațiilor. Pentru organizații, avantajele potențiale sunt substanțiale, deoarece acest asistent AI dă putere întregului personal analiștilor să performeze la nivelul celor mai experimentați anchetatori. Mulți dintre acești asistenți o vor face
să fie agnostic LLM, permițând companiilor flexibilitatea de a folosi modelele lor preferate, fie că sunt proprietare, open source sau disponibile comercial, cum ar fi ChatGPT de la OpenAI. Atunci când este integrat cu alte aspecte ale stivei AI compozite, va fi susținut
rezoluția entităților, analizele grafice și capabilitățile de punctare, deblocând un potențial fără precedent prin activarea interogărilor și solicitărilor în limbaj natural.  

În mod esențial, toate produsele AI generative nu pot acționa ca un element de fixare sau izolat la o automatizare AI mai largă. Rezultatele pe care le va genera sunt la fel de bune ca și tehnologia de rezoluție a datelor, contextului și entităților pe care se bazează. Băncile care doresc să implementeze
IA generativă ar trebui să se gândească mai larg la modul în care diferitele tehnologii se potrivesc în stiva lor de tehnologie de automatizare AI.  

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://www.finextra.com/blogposting/25822/gen-ai-isnt-the-only-tech-driving-automation-in-banking?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs