Банки взвешивают потенциал ChatGPT и риски

Руководители технических отделов финансовых учреждений изучают, как ChatGPT и другие модели изучения языков (LLM) могут повысить производительность, а также какие препятствия им необходимо преодолеть, прежде чем они смогут развернуть такое программное обеспечение.

LLM привлекли внимание банков и остального мира, когда американская компания-разработчик программного обеспечения OpenAI выпустила ChatGPT в ноябре 2022 года. Сила этой формы искусственного интеллекта интуитивно понятна, и ChatGPT может похвастаться более чем 100 миллионами пользователей (из которых только 12). процентов из США, по данным requirementsage.com).

С тех пор Google и другие компании выпустили свои собственные LLM, а Microsoft (которая владеет OpenAI) лицензирует подключаемые модули GPT через свой облачный бизнес Azure для предприятий.

Но как финансовые учреждения могут использовать эту технологию?

Многие банки и корпорации запретили своим сотрудникам использовать его, опасаясь, что они выпустят конфиденциальную информацию или информацию о клиентах в общественное достояние, потому что, как только вы запрашиваете данные на онлайн-платформе ChatGPT, они доступны для поиска.

---

---

Банки также настороженно относятся к склонности LLM к «галлюцинациям», т. е. к выдумыванию ответов и представлению их как фактов. Это делает опасным представлять перед клиентами или регулирующими органами или полагаться на важные решения.

На прошлой неделе трое технических специалистов поделились своим мнением о ChatGPT, выступая на мероприятии в Гонконге, организованном GienTech, китайским поставщиком технологий для финансовых учреждений.

Их подход варьируется в зависимости от их бизнес-потребностей и того, на каком уровне они находятся с точки зрения собственной цифровизации.

Ливи Банк

Livi Bank — один из лицензированных виртуальных банков Гонконга. Его технический директор Гэри Лам отметил, что ему не нужно проходить цифровую трансформацию: он родился виртуально, с облачным технологическим стеком. Он опирается на тактику, заимствованную у компаний электронной коммерции, для привлечения клиентов, включая онлайн-рекламу и рекламные акции.

С одной стороны, он уже погряз в использовании искусственного интеллекта. Он полагается на ИИ для таких аспектов адаптации клиентов, как распознавание лиц и обнаружение мошенничества. С другой стороны, говорит Лам, как виртуальная организация, livi еще более чувствительна к рискам кибербезопасности.

Поэтому генеративный ИИ требует, по крайней мере, такой же степени управления рисками и заботы.

«Gen AI — это часть программного обеспечения. Я бы применил те же стандартные средства защиты от потери данных, что и другие модули в стеке. Однако нам могут понадобиться дополнительные фильтры, прежде чем мы отправим сообщения ChatGPT нашим клиентам».

Это находится в стадии изучения, потому что LLM могут резко увеличить производительность в общении с клиентами и обслуживании. Но то же самое касается внутренних пользователей, среди которых, по словам Лэма, могут быть программисты, менеджеры по связям с общественностью и менеджеры по рискам.

Самый большой внутренний вариант использования — это использование запросов на человеческом языке для поиска в обширных массивах нормативных документов. «У нас может быть человекоподобная поисковая система для просмотра большого количества материалов», — сказал он.

WeBank

WeBank, принадлежащий Tencent, является одним из самых современных цифровых банков в мире, с 360 миллионами розничных клиентов всего за восемь лет работы в материковом Китае. Он полагается на свою запатентованную технологию, чтобы иметь возможность прибыльно обслуживать клиентов со средними доходами, которые слишком низки для традиционного банка. WeBank — образец быстрых масштабных инноваций в потребительском банкинге.

LLM представляют собой настоящие изменения, сказал Яо Хуйя, руководитель отдела инноваций в области финансовых технологий из Шэньчжэня. Но WeBank не торопится внедрять сервис GPT для взаимодействия с клиентами: это было бы слишком рискованно, особенно для регулируемого учреждения. «По своей природе вы не можете избежать этого, говоря глупости», — сказал он.

WeBank вряд ли будет использовать LLM на основе общедоступного Интернета, учитывая риски раскрытия данных и нарушения правил. Но это тонкие настройки, которые меньше по размеру и которые имеют доступ только к собственным данным банка.

Яо говорит, что LLM могут быть развернуты для повышения производительности банковских процессов адаптации клиентов и кредитования малого и среднего бизнеса. Модель может предложить подходящее время для связи с клиентами по поводу кредита, как настроить вводный контакт и повысить эффективность кредитной книги, помогая кредитным специалистам анализировать данные компании.

Яо сомневается, что LLM заменят кредитные команды. «Это поставит человека в петлю, чтобы он мог задавать вопросы генеративному ИИ для принятия более эффективных решений».

Воздействие будет ощущаться в технической инфраструктуре банка. «Вычислительная мощность переместится с центральных процессоров на графические процессоры», — сказал он, имея в виду типы процессоров. «Нашей архитектуре потребуются плагины, чтобы мы могли развертывать несколько моделей и проводить на них A/B-тесты».

Это будет справедливо для всех предприятий, а не только для цифровых банков. «Это изменит архитектуру всего мира», — сказал Яо. «Влияние LLM не закончится».

Гонконг Jockey Club

Гонконгский жокей-клуб не является лицензированным финансовым учреждением, но занимается многими видами финансовой деятельности. У него монополия в Гонконге на скачки и ставки на футбол. Как и другие организации, она переходит на цифровые технологии, например, используя данные для своих систем ставок, и, как и другие действующие игроки, у нее есть свои унаследованные проблемы, с которыми нужно бороться.

Ли Сай-Чин, исполнительный менеджер по данным и аналитическим решениям, говорит, что ChatGPT вынуждает Жокей-клуб бороться. «Это кардинально изменило представление о данных и аналитике». Это полезный тревожный сигнал для многих руководителей о необходимости использования цифровых технологий.

Ставки на лошадей включают в себя много данных: люди просматривают такую ​​информацию, как спреды и послужной список лошадей и жокеев, прежде чем делать ставки. «Мы ожидаем, что они будут задавать больше вопросов», — сказал Ли, что делает что-то вроде ChatGPT потенциально актуальным.

Это способ помочь Жокей-клубу более регулярно взаимодействовать со своими клиентами. Например, в течение сезона каждую неделю клуб организует две сессии скачек. В остальные дни взаимодействия с беттерами нет. Сообразительные чат-боты могут позволить клиентам взаимодействовать и задавать больше вопросов более регулярно.

Первый шаг — побудить людей более регулярно взаимодействовать с данными клуба. Постепенно Ли видит, что клуб использует датчики на своей территории, чтобы предоставлять запросы и данные в режиме реального времени пользователям, когда они бродят, проверяют лошадей, берут пиво или делают ставки.

«Мы много работаем, думая о переходе из офлайна в онлайн, — сказал он. «Если мы взаимодействуем с ними в режиме реального времени, когда они проходят мимо одной области, можем ли мы указать следующую лошадь, которую они хотели бы увидеть?»

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Автомобили / электромобили, Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• Смещения блоков. Модернизация права собственности на экологические компенсации. Доступ здесь.
• Источник: https://www.digfingroup.com/chatgpt-banks/