Gen AI — не единственная технология, способствующая автоматизации в банковском деле

Переиздано Платоном

Читают: 0

Gen AI — не единственная технология автоматизации в банковской сфере PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальный поиск. Ай.

Искусственный интеллект (ИИ) стал мейнстримом и готов произвести революцию в операциях в банковском секторе. Этот всплеск вызван несколькими факторами, в частности, экспоненциальным ростом объема и сложности данных, усилением необходимости быстрого
и четкое принятие решений, а также необходимость прозрачности. Хотя генеративный ИИ будет иметь неоценимое значение, помогая банкам обобщать большие объемы данных, и вам, возможно, придется это шептать, это не единственная технология, способствующая автоматизации в
банковский сектор.

ИИ начинается с контекста

При моделировании рисков выбор точек входных данных или признаков имеет первостепенное значение, часто превосходя выбор модели или алгоритма. В отрасли, связанной строгими нормативными требованиями к прозрачности и объяснимости моделирования, возможности для
Выбор модели часто ограничен, что повышает значимость входных характеристик как основных факторов, определяющих успех или неудачу модели. Таким образом, ключевым вопросом становится: как мы можем придать нашим характеристикам максимальную контекстуальную релевантность?

Сетевые функции становятся мощным механизмом для внесения больших объемов информации в модели, одновременно соблюдая требования прозрачности и объяснимости. Один из эффективных подходов предполагает использование специализированных сетей документарных объектов для
генерировать функции, которые очерчивают взаимосвязь предприятий и частных лиц. Например, использование сетевых функций, отображающих отношения между компаниями и их директорами, может послужить ключевым исходным материалом для машинного обучения подставной компании.
модели обнаружения, в некоторых случаях обеспечивающие повышение производительности на 20 % по сравнению с использованием исключительно функций рекордного уровня.

Результаты таких моделей — прогнозы, относящиеся к подставным компаниям и агентам, организующим их создание, — имеют значение для усиления усилий по обнаружению рисков в рамках борьбы с отмыванием денег (AML), «Знай своего клиента» (KYC) и предотвращения мошенничества.
домены.

Используя комплексный стек технологий искусственного интеллекта, банки могут интегрировать предметный опыт с рядом методов машинного и глубокого обучения, а также получить доступ к обширным структурированным и неструктурированным отраслевым данным. Такой комплексный подход повышает адаптируемость,
точность и эффективность моделей. Использование опыта и знаний предметной области на протяжении всего процесса разработки модели обеспечивает высокую точность и доверие при решении сложных бизнес-задач. Короче говоря, банкам, желающим внедрить ИИ, следует избегать
одна модель, метод или подход. Это может привести к ограничениям в перспективе, адаптируемости и производительности.

Важность сетевых функций

Сети предлагают универсальную основу для моделирования отношений сущностей в различных контекстах. Например, сети, изображающие платежные транзакции между сторонами, могут выявить явные признаки финансовых преступлений. Изучая конкретные закономерности внутри
В сети — например, в циклах транзакций одинакового размера — банки могут выявить риски, которые в противном случае ускользнули бы от обнаружения при изолированном изучении транзакций. Более того, если дополнить хранилище известных случаев мошенничества, сетевые функции
например, частота разворотов или циклических платежей может укрепить модели контролируемого обучения, увеличивая их способность прогнозировать будущие сценарии риска.

Одной особенно важной сетью для моделирования корпоративного риска является организационная юридическая иерархия, охватывающая директоров, акционеров и дочерние компании. Фундаментальные атрибуты, такие как размер сети, плотность соединений и иерархические уровни, служат
бесценные возможности для сегментации и создания признаков в моделях обучения с учителем, повышающие нашу способность эффективно распознавать и снижать потенциальные риски.

Для исследователей и аналитиков именно здесь графическая аналитика выходит на первый план, позволяя им анализировать, визуализировать и понимать скрытые связи между разрозненными наборами данных. Крайне важно, что он масштабируем и интуитивно понятен, что позволяет командам обрабатывать миллиарды
ребер без ущерба для пропускной способности при высокой частоте запросов.

Разрешение юридических лиц меняет будущее банковского дела

Разрешение объектов использует передовые методы искусственного интеллекта и машинного обучения для анализа, очистки и стандартизации данных, что позволяет надежно идентифицировать объекты в разрозненных наборах данных. Этот процесс включает в себя кластеризацию связанных записей, агрегирование атрибутов.
для каждой сущности и установления помеченных связей между сущностями и их исходными записями. По сравнению с традиционными подходами к сопоставлению записей, разрешение сущностей обеспечивает значительно более высокую эффективность.

Вместо того, чтобы пытаться напрямую связать каждую исходную запись, организации могут ввести новые узлы сущностей в качестве центральных точек для соединения реальных данных. Высококачественное разрешение объектов не только облегчает связывание внутренних данных, но и обеспечивает интеграцию.
ценных внешних источников данных, таких как корпоративные реестры, точное сопоставление которых ранее было затруднено.

Интеграция технологии разрешения юридических лиц в банковском секторе знаменует собой значительный шаг вперед, позволяя банкам перейти от пакетных процессов к предложениям продуктов и услуг практически в реальном времени в рамках омниканальных структур обслуживания. Этот
эволюция может выйти за рамки борьбы с мошенничеством и охватить все взаимодействия с клиентами через различные точки взаимодействия, включая колл-центры, филиалы и цифровые каналы, обеспечивая бесперебойное и динамичное обслуживание клиентов.

Генеративный ИИ играет важную роль

Я ожидаю, что в следующем году генеративные ИИ-помощники, использующие модели большого языка (LLM), станут все более распространенными в банковской сфере. Генеративный искусственный интеллект обеспечивает интуитивно понятный и диалоговый интерфейс, повышая эффективность работы аналитиков.
занимается выявлением рисков в ходе расследований. Для организаций потенциальные преимущества существенны, поскольку этот ИИ-помощник дает возможность всему аналитическому персоналу работать на уровне самых опытных следователей. Многие из этих помощников будут
быть независимым от LLM, что позволяет предприятиям гибко использовать предпочитаемые ими модели, будь то проприетарные модели, модели с открытым исходным кодом или коммерчески доступные модели, такие как ChatGPT от OpenAI. При интеграции с другими аспектами составного стека ИИ он будет поддерживать
разрешение сущностей, графический анализ и возможности оценки, раскрывая беспрецедентный потенциал за счет включения запросов и подсказок на естественном языке.

Важно отметить, что все продукты генеративного ИИ не могут действовать отдельно или в дополнение к более широкой автоматизации ИИ. Результаты, которые он будет генерировать, настолько хороши, насколько хороши технологии разрешения данных, контекста и объектов, на которых он построен. Банки хотят внедрить
Генеративный ИИ должен более широко задуматься о том, как различные технологии вписываются в их стек технологий автоматизации ИИ.