Согласно недавнему опросу Банка Англии, использование технологий машинного обучения в британских компаниях, предоставляющих финансовые услуги, продолжает расти: более 70% ответивших компаний использовали или разрабатывали приложения машинного обучения (ML), причем фирмы ожидали, что
количество заявок на ОД более чем утроится в течение следующих трех лет. Заявленные преимущества технологий ML заключаются в расширении возможностей обработки данных и аналитики, повышении операционной эффективности и улучшении обнаружения мошенничества и отмывания денег (Банк
Англия, 2022).
Если вы входите в число примерно 70% счастливчиков, которые уже внедрили МО, вы знаете, что находитесь на правильном пути. Однако может показаться, что вы уже применили машинное обучение во всех очевидных случаях использования в вашем бизнесе. С другой стороны, если у вас есть
Если вы еще не начали разрабатывать или развертывать приложения ML в вашей фирме, то даже начать думать об этом может показаться огромной трудной задачей. Действительно, было бы разумно предположить, что реальный процент фирм, еще не вступивших в путь МО,
даже превышает 30%, поскольку эти цифры основаны на данных организаций, принявших участие в опросе об ОД (т.е. демонстрирующих предвзятость самоотбора).
При рассмотрении новых возможностей для приложений машинного обучения или, в более широком смысле, искусственного интеллекта, независимо от того, впервые это или нет, полезно учитывать, как другие организации успешно применяли эти технологии. Часто эта информация может быть сложной
к доступу, поскольку это является коммерческой тайной. В тех случаях, когда он доступен, его можно спрятать в тексте отчетов, результатах опросов или другой документации. Цель моего недавнего обзора и выступления в этом месяце в Лондоне вместе с Google — помочь
другим — преодолеть эту проблему и поделиться систематическим пониманием вариантов использования ИИ и МО в сфере финансовых услуг после изучения литературы.
Я представлю обобщенное резюме, которое сгруппировано по трем основным категориям: управление рисками, организационные/операционные и улучшение качества обслуживания и взаимодействия с клиентами. Как и в случае с любым обзором литературы, необходимо было принять решение о
группировка, категоризация и включение вариантов использования и их источников. Например, для более широкого обзора, который также охватывает алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения и риски, связанные с использованием этих технологий, я бы рекомендовал недавний отчет Института Тьюринга.
(Мэйпл и др., 2023).
Сектор финансовых услуг
Согласно недавним опросам, организации в секторе финансовых услуг все чаще внедряют технологии ML и AI и извлекают из них выгоду. Однако одним из препятствий на пути внедрения ИИ является определение подходящих вариантов использования. В этом
В статье мы рассмотрели ряд вариантов использования, которые можно в общих чертах сгруппировать в «Управление рисками», «Организационное/операционное» и «Повышение качества обслуживания и взаимодействия с клиентами». В некоторых случаях может оказаться более полезным абстрагироваться от конкретных
варианты использования, чтобы использовать более индуктивный подход. Чтобы помочь в этом, я представил три общие характеристики вариантов использования AI/ML, а именно «Бизнес-процессы», «Данные» и «Тип задачи», а также соответствующие примеры.
Обзор технологий и приложений машинного обучения и искусственного интеллекта был бы неполным, если бы не коснуться потенциальных возможностей, предлагаемых генеративным искусственным интеллектом. Хотя эти подходы существовали уже несколько лет, это был конец 2022 года, и вышла публичная бета-версия
ChatGPT от OpenAI и аналогичные инструменты от конкурентов, таких как PaLM-2; это привлекло к ним внимание широкой общественности и лидеров бизнеса. В настоящее время такие генеративные подходы ИИ еще не фигурируют в систематических обзорах приложений ИИ и МО в финансовой сфере.
сервисы (хотя Бакманн, Холдейн и Хюзер в 2021 году рассмотрели и выявили ограничения более ранней модели большого языка OpenAI GPT-3). Однако для полноты картины необходимо рассмотреть некоторые типичные области, в которых применяются технологии генеративного ИИ.
такие как ChatGPT, могут быть эффективно применены.
Я с нетерпением жду возможности поделиться подробными обзорами в ближайшее время, в том числе на нашем мероприятии Google в Лондоне в этом месяце!
- 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. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
- ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
- Источник: https://www.finextra.com/blogposting/25836/what-can-we-learn-from-ai-and-ml-use-cases?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
- :является
- :нет
- :куда
- 2021
- 2022
- 2023
- a
- О нас
- АБСТРАКТ НАЯ
- доступ
- фактического соединения
- Принятие
- Принятие
- После
- AI
- AI / ML
- AL
- алгоритмы
- Все
- вдоль
- рядом
- уже
- причислены
- Несмотря на то, что
- аналитика
- и
- любой
- Приложения
- прикладной
- подхода
- подходы
- соответствующий
- МЫ
- области
- гайд
- AS
- At
- внимание
- доступен
- прочь
- Банка
- Банк Англии
- основанный
- BE
- начинать
- начал
- не являетесь
- Преимущества
- приносящий пользу
- beta
- смещение
- тело
- широкий
- шире
- широко
- бизнес
- Бизнес лидеры
- by
- CAN
- возможности
- случаев
- случаев
- категории
- вызов
- характеристика
- ChatGPT
- в промышленных масштабах
- конкурентов
- полный
- Рассматривать
- принимая во внимание
- продолжается
- соответствующий
- может
- Обложки
- В настоящее время
- клиент
- опыт работы с клиентами
- данным
- решения
- демонстрирующий
- развертывание
- подробный
- обнаружение
- развивать
- развивающийся
- DID
- трудный
- документации
- дело
- домен
- два
- e
- Е & Т
- Ранее
- фактически
- затрат
- начинать
- обязательство
- Англия
- расширение
- повышение
- Даже
- События
- пример
- Примеры
- существовавший
- ожидается
- опыт
- Разведанный
- Особенность
- чувствовать
- цифры
- финансовый
- финансовые услуги
- Finextra
- Фирма
- Компаний
- Во-первых,
- Впервые
- Что касается
- вперед
- мошенничество
- от
- Общие
- широкая публика
- генеративный
- Генеративный ИИ
- хорошо
- большой
- было
- рука
- Есть
- помощь
- Как
- Однако
- HTTPS
- огромный
- барьерный бег
- i
- Идентификация
- определения
- if
- картина
- в XNUMX году
- улучшенный
- in
- В том числе
- включение
- Увеличение
- расширились
- все больше и больше
- действительно
- информация
- Институт
- интересы
- в
- IT
- путешествие
- JPG
- Знать
- язык
- большой
- Поздно
- Отмывание
- Лидеры
- УЧИТЬСЯ
- изучение
- такое как
- недостатки
- литература
- Лондон
- посмотреть
- машина
- обучение с помощью машины
- сделанный
- Главная
- управление
- Клен
- может быть
- ML
- модель
- деньги
- Борьбе с отмыванием денег
- Месяц
- БОЛЕЕ
- my
- а именно
- Необходимость
- Новые
- следующий
- номер
- Очевидный
- of
- предложенный
- .
- on
- ONE
- OpenAI
- оперативный
- Возможности
- or
- заказ
- Организации
- Другое
- Другое
- наши
- за
- Преодолеть
- процент
- Платон
- Платон Интеллектуальные данные
- ПлатонДанные
- потенциал
- представить
- представлены
- что такое варган?
- цель
- ассортимент
- разумный
- последний
- рекомендовать
- освободить
- отчету
- Сообщается
- Отчеты
- Итоги
- обзоре
- Отзывы
- Снижение
- управление рисками
- рисках,
- сектор
- казаться
- чувствительный
- Услуги
- несколько
- Поделиться
- разделение
- аналогичный
- с
- So
- некоторые
- скоро
- Источники
- конкретный
- Бороться
- Успешно
- такие
- РЕЗЮМЕ
- Опрос
- технологии
- чем
- который
- Ассоциация
- их
- Их
- тогда
- Эти
- задача
- этой
- три
- время
- в
- инструменты
- трогательный
- Тройной
- Тьюринга
- типичный
- Uk
- под
- понимание
- использование
- полезный
- через
- законопроект
- we
- были
- Что
- когда
- будь то
- который
- КТО
- будете
- в
- без
- бы
- лет
- еще
- Ты
- ВАШЕ
- зефирнет