Provocările de implementare ale GenAI în serviciile financiare

Republicat de Platon

Urmaritori: 0

Implementation Challenges of GenAI in Financial Services PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertical Search. Ai.

Capacitatea unui computer de a genera text în proză a devenit recent suficient de bună pentru a fi luată în considerare pentru utilizarea practică în afaceri. Deci, de ce majoritatea companiilor nu îl folosesc încă? Să ne uităm la câteva provocări în implementarea acestor metode. În timp ce AI generativă (GenAI) poate genera și imagini, audio sau video, aici ne vom concentra pe capacitatea sa de a genera text.

În centrul GenAI se află un model, care transformă o bucată de text în alta. Textul introdus este adesea o întrebare adresată sau o comandă dată de un utilizator uman. Textul de ieșire este, sperăm, un răspuns corect și semnificativ. Cei mai mulți dintre noi ne-am jucat cu unul sau mai multe dintre aceste modele online într-un mediu de mesaje text care amintește de o conversație. În ciuda faptului că par a fi o conversație, apar fisuri care ne semnalează că nu vorbim cu o ființă umană.

Primul grup de provocări constă în modul în care au fost realizate aceste modele. Ele se bazează pe colecții uriașe de texte de pe internet. O mare parte din acest text este fictiv sau conține un discurs inadecvat, cum ar fi discriminarea. O mare parte din acest text este, de asemenea, supus legii dreptului de autor, ceea ce face ca legalitatea modelelor să fie oarecum neclară.

Următorul grup de provocări are de-a face cu însăși natura acestor modele. Ele reprezintă o matrice de probabilitate gigantică a cuvântului care este cel mai probabil să urmeze o anumită secvență de început de cuvinte. Ca atare, ei nu sunt capabili de raționament logic, argumentare cauzală sau bun simț. Rezultatul practic este că ocazional dau răspunsuri incorecte sau imposibile - ceva numit halucinație.

În plus, în practica de afaceri, aceste modele nu pot trăi singure, ci trebuie integrate într-o varietate de alte instrumente software, adesea realizate de alți furnizori. Modelele GenAI pot reprezenta apoi o interfață lingvistică pentru aceste instrumente software pentru a eficientiza multe sarcini. Cu toate acestea, munca de integrare a modelelor GenAI cu software-ul moștenit abia a început și devine complexă de peisajul divers și în schimbare rapidă al furnizorilor înșiși.

Presupunând că GenAI ar fi pe deplin integrat în utilitățile software comune utilizate în industria serviciilor financiare, ne-am confrunta în continuare cu provocarea de a forma și de a gestiona schimbarea în forța de muncă dintr-o industrie care se mândrește cu inteligența umană.

Toate acestea sunt provocări în principiu. Să le lăsăm deoparte deocamdată și să ne întrebăm ce am angaja GenAI pentru a face în serviciile financiare.

Unele utilizări sunt comune în alte industrii, cum ar fi automatizarea serviciului pentru clienți pentru a răspunde la întrebări sau pentru a efectua sarcini de rutină, cum ar fi o linie telefonică automată inteligentă. Se pot trimite e-mailuri de marketing către mulți clienți, adaptate în mod complex la modelul de comportament al fiecărui individ, pentru a face publicitate unor produse și servicii specifice cu adevărat potrivite acelei persoane.

Devine mai interesant când ne dăm seama că GenAI nu vorbește doar limbi umane, ci și limbaje computerizate. Poate traduce o întrebare pusă în limba engleză în SQL, limba bazelor de date, sau în JavaScript, limba paginilor web. Un analist financiar poate pune o întrebare în limba engleză, pune aceasta într-o bază de date în SQL perfect și răspunsul poate fi transformat într-o pagină JavaScript care se afișează sub formă de diagramă de analiză. Pentru analistul financiar, graficul apare instantaneu cu date numerice de încredere. Este de încredere, deoarece GenAI nu a creat conținutul numeric, ci l-a preluat dintr-o bază de date bine formată. Răspunsul instantaneu este un câștig semnificativ, deoarece toată munca umană și întârzierea sunt salvate.

GenAI este capabil să scrie text în proză în mod nativ și, astfel, poate oferi o primă schiță a unei analize financiare sau a unui raport care să fie corectat de un om. Este bine documentat că automatizarea primei schițe poate economisi până la 40% din efortul total de muncă umană pentru raport.

În concluzie, principalele provocări constă în modelele în sine și integrarea lor în alte instrumente. Odată integrate, acestea trebuie să fie utilizate corect de către o forță de muncă dispusă și instruită să facă acest lucru.

Acest lucru ne duce la obstacolul final în calea adoptării în serviciile financiare: încrederea. Profesioniștii din domeniul finanțelor, directorii corporativi și autoritățile de reglementare guvernamentale deopotrivă nu prea au încredere în aceste tehnologii pentru a fi la fel de fiabile cum ne-am dori să fie pentru a servi o industrie reglementată în care sume mari de bani pot fi pierdute într-un moment. Acest lucru trebuie îndeplinit cu integrări precum cea menționată mai sus pentru a controla GenAI cu baze de date precise și, de asemenea, cu o mai bună susținere a industriei AI în sine, astfel încât înțelegerea să învingă lipsa de încredere.