เกือบทุกอุตสาหกรรมต่างหลงใหลใน generative AI และฟินเทคเป็นหนึ่งในภาคส่วนสำคัญที่เป็นผู้นำในการปรับใช้ บริษัททางการเงินสามารถรวม generative AI เข้ากับความสามารถ AI แบบดั้งเดิมที่ได้รับการยอมรับมากขึ้น เพื่อเร่งความพยายามในการเปลี่ยนแปลงขององค์กรในด้านสำคัญๆ หลายประการ รวมถึงการตัดสินใจเชิงคาดการณ์ การประเมินความเสี่ยง การมีส่วนร่วมของลูกค้า ความปลอดภัยทางไซเบอร์ การปฏิบัติตามข้อกำหนด และอื่นๆ แม้ว่า generative AI จะมอบศักยภาพที่ยอดเยี่ยม แต่องค์กรฟินเทคจะต้องมีกลยุทธ์ในการใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ของ generative AI และเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องในองค์กรอย่างไรและที่ไหน
แนวโน้มหลักสี่ประการ
เส้นทางการเปลี่ยนแปลงขององค์กรทุกแห่งจะมีเอกลักษณ์เฉพาะตัวในเรื่องวิธีการและตำแหน่งที่ AI ถูกนำมาใช้เพื่อปรับปรุงกระบวนการ ทำให้เวิร์กโฟลว์เป็นอัตโนมัติ และประหยัดต้นทุน ต่อไปนี้เป็นแนวโน้มสำคัญสี่ประการที่กำหนดเส้นทางการนำ AI ไปใช้สำหรับหลายบริษัทในปัจจุบัน:
1. การผสมผสาน AI ดั้งเดิมและดั้งเดิม: เป็นเรื่องยากที่จะกล่าวเกินจริงถึงความตื่นเต้นเกี่ยวกับ generative AI ในยุคที่ ChatGPT ซึ่งเป็นแอปพลิเคชัน generative AI ที่โด่งดังที่สุด สร้างสถิติอย่างรวดเร็วสำหรับ ฐานผู้ใช้ที่เติบโตเร็วที่สุดในประวัติศาสตร์. แต่ความอุดมสมบูรณ์นี้สามารถปิดบังความจริงที่ว่า generative AI มักจะต้องทำงานควบคู่กับ AI แบบดั้งเดิมเพื่อสร้างมูลค่าสูงสุด ตัวอย่างเช่น ธนาคารสามารถใช้ AI แบบดั้งเดิมเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลพฤติกรรมของผู้ใช้ จากนั้นใช้ผลลัพธ์เป็นพื้นฐานสำหรับ AI เชิงสร้างสรรค์เพื่อสร้างเนื้อหาส่วนบุคคล หรือแพลตฟอร์ม AIOps สามารถรวม AI กำเนิดเพื่อปรับแต่งการแจ้งเตือนความปลอดภัยและอำนวยความสะดวกในการติดต่อ SOC การผสมผสาน AI ประเภทต่างๆ เหล่านี้สามารถจ่ายเงินปันผลมหาศาลให้กับบริษัททางการเงินที่ต้องต่อสู้กับข้อมูลที่ละเอียดอ่อนและกฎระเบียบที่เข้มงวด2. ความยืดหยุ่นของข้อมูลมากขึ้นและไซโลน้อยลง: AI ดึงดูดความสนใจของผู้นำด้านบริการทางการเงิน แต่ก็เป็นเรื่องง่ายที่จะลืมว่า AI นั้นไม่มีประโยชน์อะไรหากไม่มีข้อมูลที่ดี หากไม่มีความยืดหยุ่นและการเข้าถึงที่เพียงพอซึ่งอยู่เหนือไซโลแบบดั้งเดิมระหว่างชุดข้อมูลหรือระบบนิเวศของผู้ขาย แหล่งข้อมูลและการสร้างแบบจำลองอัลกอริทึมที่ AI กำเนิดพลังงานจะถูกจำกัด กลยุทธ์การจัดการข้อมูลที่แข็งแกร่งเป็นก้าวแรกเพื่อให้แน่ใจว่ามีมาตรฐานที่สอดคล้องกันสำหรับเมตาดาต้า คำจำกัดความ และคุณลักษณะของข้อมูลทั่วทั้งพื้นที่ไอที สิ่งนี้จะต้องได้รับการสำรองข้อมูลโดยสถาปัตยกรรมข้อมูลพื้นฐานที่ถูกต้อง โดยหลักการแล้วคือสถาปัตยกรรมที่เข้าถึงข้อมูลที่อยู่ในชั้นเวอร์ช่วลไลเซชั่นหรือเทคนิคที่คล้ายกันที่เชื่อมต่อข้อมูลทั้งหมดอย่างอิสระผ่านเครือข่ายองค์กรและบุคคลที่สาม
3. การนำ AI ส่วนตัวมาใช้: โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อจับคู่กับ AI แบบดั้งเดิม AI เจนเนอเรชั่นจะมอบข้อมูลเชิงลึกและคุณค่าให้กับองค์กรมากขึ้นกว่าที่เคย ข้อแม้ก็คือข้อมูลเชิงลึกและคุณค่าเหล่านี้สามารถหาทางไปยังบริษัทอื่นๆ ได้อย่างง่ายดาย แม้แต่คู่แข่ง ในระบบนิเวศ AI ที่อาศัยความสัมพันธ์และผู้ขายของบุคคลที่สามอย่างมาก นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมโซลูชัน AI ส่วนตัวจึงมีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ สำหรับบริษัทฟินเทคที่ต้องการใช้ประโยชน์จากพลังของ AI โดยไม่กระทบต่อความเป็นส่วนตัวของข้อมูลด้วยการแบ่งปันการสร้างแบบจำลองและการฝึกอบรมอัลกอริทึมโดยไม่ได้ตั้งใจ AI ส่วนตัวช่วยให้บริษัทต่างๆ ฝึกอบรมข้อมูลของบริษัทได้อย่างปลอดภัย โดยที่โมเดลผลลัพธ์จะไม่ถูกแชร์ไปนอกองค์กร
4. การจดจำปัจจัยด้านผู้คนในการนำ AI มาใช้: การนำความสามารถด้าน AI มาปฏิบัติจริงจำเป็นต้องคำนึงถึงปัจจัยด้านผู้คน เป้าหมายโดยรวมคือเพื่อให้แน่ใจว่าความซับซ้อนทางเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อน AI จะไม่เป็นอุปสรรคต่อการเข้ามาของผู้จัดการความเสี่ยงทางการเงิน นักวิเคราะห์การลงทุน หรือผู้ใช้ทางธุรกิจอื่นๆ ที่ไม่จำเป็นต้องจบปริญญาเอกสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการทำงาน ความสำเร็จเกี่ยวข้องกับสูตรสองส่วนในการจัดหาแพลตฟอร์มที่สามารถเข้าถึงได้ ซึ่งช่วยให้สามารถควบคุมและปรับแต่งกระบวนการ AI โดยไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดขั้นสูง จากนั้นมีการฝึกอบรมที่เพียงพอสำหรับผู้ใช้ในการจัดการแพลตฟอร์มเหล่านี้ อย่างหลังควรรวมคำแนะนำในการค้นหาและวิศวกรรมที่รวดเร็วเพื่อผลลัพธ์ที่ดีกว่า
ผสมผสานนวัตกรรม AI เข้ากับการบริหารความเสี่ยงเพื่อ ROI สูงสุด
แนวโน้มข้างต้นเป็นตัวกำหนดเส้นโค้งการนำ AI มาใช้ในปัจจุบันสำหรับสถาบันการเงิน เนื่องจากพวกเขาแสวงหา ROI สูงสุดจากประสิทธิภาพใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ข้อแม้ก็คือ ควบคู่ไปกับความสามารถใหม่ๆ จะต้องมาพร้อมกับความพยายามในการบริหารความเสี่ยงที่สำคัญ เพื่อให้แน่ใจว่าช่องโหว่ด้านความปลอดภัยหรือการปฏิบัติตามกฎระเบียบจะไม่ถูกสร้างขึ้นโดยไม่ได้ตั้งใจเมื่อสร้างระบบ AI ใหม่
แม้ว่าพวกเขาสามารถขยายขนาดการดำเนินงานและเปลี่ยนแปลงกระบวนการได้อย่างมาก แต่แพลตฟอร์ม AI เจนเนอเรชั่นที่ใช้ LLM นั้นเป็นที่รู้กันว่านำภาพหลอนของ AI และข้อมูลที่ผิดทางอินเทอร์เน็ตมาสู่ผลิตภัณฑ์งานของพวกเขา และแม้แต่ AI แบบดั้งเดิมก็สามารถขยายความเสี่ยงได้ รวมถึงเมื่อใดก็ตามที่มีการเข้าถึงสตรีมข้อมูลใหม่โดยไม่มีการป้องกันการรับรองความถูกต้องที่เหมาะสม หรือในกรณีที่มีการใช้ระบบอัตโนมัติกับกระบวนการที่มีข้อบกพร่อง ดังนั้นจึงปรับขนาดอินสแตนซ์ที่เป็นไปได้ของการไม่ปฏิบัติตามข้อกำหนดเมื่อใดก็ตามที่กระบวนการอัตโนมัติเกิดขึ้น ทีมปฏิรูปควรปฏิบัติตาม NIST กรอบการบริหารความเสี่ยง AI เพื่อช่วยแนะนำการออกแบบ การพัฒนา การใช้งาน และการประเมินผลิตภัณฑ์ บริการ และระบบ AI
ความเสี่ยงในการปรับใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพและปลอดภัยในองค์กรฟินเทคนั้นสูงเป็นพิเศษในภาคส่วนที่เกี่ยวข้องกับ PII และธุรกรรมทางการเงินที่ละเอียดอ่อนอย่างยิ่ง ข่าวดีก็คือว่าผลตอบแทนจากความสำเร็จก็สูงเป็นพิเศษเช่นกัน นั่นเป็นเพราะว่าความสามารถในการประหยัดเวลาของ generative AI กำลังลดภาระงานที่ต้องทำเอง และปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิตในภาคที่เงินเดือนมีแนวโน้มที่จะสูงขึ้น ทุกๆ ชั่วโมงที่ประหยัดได้จะช่วยเพิ่ม ROI เมื่อเทียบกับอุตสาหกรรมอื่นๆ
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://www.fintechnews.org/these-four-trends-are-shaping-how-fintech-should-be-using-generative-ai/
- :มี
- :เป็น
- :ที่ไหน
- $ ขึ้น
- a
- ข้างบน
- ขาด
- เร่งความเร็ว
- เข้า
- Accessed
- สามารถเข้าถึงได้
- ข้าม
- การกระทำ
- ที่อยู่
- เพียงพอ
- การนำมาใช้
- สูง
- AI
- ระบบ AI
- การแจ้งเตือน
- ขั้นตอนวิธี
- อัลกอริทึม
- ทั้งหมด
- อนุญาต
- ตาม
- ด้วย
- an
- นักวิเคราะห์
- วิเคราะห์
- และ
- การใช้งาน
- ประยุกต์
- ใช้
- สถาปัตยกรรม
- เป็น
- พื้นที่
- รอบ
- AS
- การประเมินผล
- ความสนใจ
- แอตทริบิวต์
- การยืนยันตัวตน
- โดยอัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- ถอย
- ธนาคาร
- อุปสรรค
- ฐาน
- รากฐาน
- BE
- เพราะ
- กลายเป็น
- รับ
- ก่อน
- พฤติกรรม
- ดีกว่า
- ระหว่าง
- เกิน
- การผสม
- ธุรกิจ
- แต่
- by
- CAN
- ความสามารถในการ
- ถูกจับกุม
- กรณี
- รับผิดชอบ
- ChatGPT
- การเข้ารหัส
- รวมกัน
- อย่างไร
- บริษัท
- บริษัท
- เมื่อเทียบกับ
- คู่แข่ง
- ความซับซ้อน
- การปฏิบัติตาม
- ประนีประนอม
- เชื่อมต่อ
- คงเส้นคงวา
- โต้แย้ง
- เนื้อหา
- ควบคุม
- ราคา
- ประหยัดค่าใช้จ่าย
- ได้
- สร้าง
- ที่สร้างขึ้น
- เส้นโค้ง
- ลูกค้า
- การมีส่วนร่วมของลูกค้า
- การปรับแต่ง
- ปรับแต่ง
- cybersecurity
- ข้อมูล
- การจัดการข้อมูล
- ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล
- วิทยาศาสตร์ข้อมูล
- ชุดข้อมูล
- ข้อเสนอ
- การตัดสินใจ
- การกำหนด
- คำจำกัดความ
- มอบ
- ปรับใช้
- ออกแบบ
- พัฒนาการ
- ต่าง
- การจ่ายเงินปันผล
- do
- Dont
- เป็นคุ้งเป็นแคว
- อย่างง่ายดาย
- ง่าย
- ระบบนิเวศ
- ระบบนิเวศ
- มีประสิทธิภาพ
- ประสิทธิภาพ
- ความพยายาม
- ความพยายาม
- กอด
- ช่วยให้
- มีส่วนร่วม
- ชั้นเยี่ยม
- ทำให้มั่นใจ
- Enterprise
- การเข้า
- ยุค
- โดยเฉพาะอย่างยิ่ง
- ที่จัดตั้งขึ้น
- ที่ดิน
- การประเมินผล
- แม้
- เคย
- ทุกๆ
- เผง
- ความตื่นเต้น
- อย่างยิ่ง
- อำนวยความสะดวก
- ความจริง
- ปัจจัย
- น้อยลง
- ทางการเงิน
- สถาบันการเงิน
- บริการทางการเงิน
- Fintech
- บริษัท
- ชื่อจริง
- ข้อบกพร่อง
- ความยืดหยุ่น
- ปฏิบัติตาม
- สำหรับ
- สี่
- อิสระ
- ราคาเริ่มต้นที่
- สร้าง
- กำเนิด
- กำเนิด AI
- กำหนด
- เป้าหมาย
- ดี
- ยิ่งใหญ่
- การเจริญเติบโต
- คำแนะนำ
- ให้คำแนะนำ
- ยาก
- มี
- หนัก
- ช่วย
- โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม
- จุดสูง
- สูงกว่า
- ชั่วโมง
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- HTTPS
- ใหญ่
- ความนึกคิด
- สำคัญ
- การปรับปรุง
- in
- โดยไม่ตั้งใจ
- ประกอบด้วย
- รวมทั้ง
- รวมเข้าด้วยกัน
- ขึ้น
- อุตสาหกรรม
- อุตสาหกรรม
- ข้อมูล
- นักวิเคราะห์ส่วนบุคคลที่หาโอกาสให้เป็นไปได้มากที่สุด
- ข้อมูลเชิงลึก
- ตัวอย่าง
- สถาบัน
- อินเทอร์เน็ต
- เข้าไป
- แนะนำ
- การลงทุน
- ที่เกี่ยวข้องกับการ
- IT
- ITS
- งาน
- การเดินทาง
- jpg
- คีย์
- พื้นที่สำคัญ
- ที่รู้จักกัน
- ภาษา
- ใหญ่
- ชั้น
- ผู้นำ
- ชั้นนำ
- เลฟเวอเรจ
- ถูก จำกัด
- ทำ
- จัดการ
- การจัดการ
- ผู้จัดการ
- คู่มือ
- หลาย
- สูงสุด
- เมตาดาต้า
- ข้อมูลที่ผิด
- การผสม
- การสร้างแบบจำลอง
- โมเดล
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- มากที่สุด
- ต้อง
- จำเป็นต้อง
- เครือข่าย
- ไม่เคย
- ใหม่
- ข่าว
- NIST
- ไม่มีอะไร
- จำนวน
- of
- เสนอ
- มักจะ
- on
- ONE
- การดำเนินการ
- or
- organizacja
- องค์กร
- อื่นๆ
- เอาท์พุท
- ที่ครอบคลุม
- จับคู่
- โดยเฉพาะ
- พรรค
- ชำระ
- คน
- ส่วนบุคคล
- phd
- สถานที่
- เวที
- แพลตฟอร์ม
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- เป็นไปได้
- ที่มีศักยภาพ
- อำนาจ
- ความเป็นส่วนตัว
- ส่วนตัว
- กระบวนการ
- กระบวนการ
- ผลิตภัณฑ์
- ผลผลิต
- ผลิตภัณฑ์
- เหมาะสม
- การให้
- อย่างรวดเร็ว
- สูตร
- ระเบียน
- ลด
- กฎระเบียบ
- ที่เกี่ยวข้อง
- ความสัมพันธ์
- วางใจ
- ความทรงจำ
- ต้อง
- อาศัยอยู่
- ส่งผลให้
- ผลสอบ
- รอยเตอร์ส
- ขวา
- ความเสี่ยง
- การบริหาจัดการความเสี่ยง
- ผลตอบแทนการลงทุน
- การป้องกัน
- กล่าวว่า
- เงินเดือน
- ที่บันทึกไว้
- เงินออม
- ขนาด
- ปรับ
- วิทยาศาสตร์
- ค้นหา
- ภาค
- ภาค
- อย่างปลอดภัย
- ความปลอดภัย
- แสวงหา
- มีความละเอียดอ่อน
- บริการ
- ชุด
- การสร้าง
- ที่ใช้ร่วมกัน
- ใช้งานร่วมกัน
- น่า
- ไซโล
- คล้ายคลึงกัน
- ของแข็ง
- โซลูชัน
- แหล่งที่มา
- เงินเดิมพัน
- มาตรฐาน
- ยืน
- ขั้นตอน
- ยุทธศาสตร์
- กลยุทธ์
- เพรียวลม
- ลำธาร
- เข้มงวด
- เป็นกอบเป็นกำ
- ความสำเร็จ
- แน่ใจ
- ระบบ
- ใช้เวลา
- ตามกันไป
- ทีม
- เทคนิค
- เทคโนโลยี
- เทคโนโลยี
- มีแนวโน้ม
- กว่า
- ที่
- พื้นที่
- ข้อมูล
- ของพวกเขา
- แล้วก็
- ดังนั้น
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- พวกเขา
- ที่สาม
- ของบุคคลที่สาม
- นี้
- ตลอด
- ไปยัง
- ในวันนี้
- แบบดั้งเดิม
- รถไฟ
- การฝึกอบรม
- การทำธุรกรรม
- ฟันฝ่า
- แปลง
- การแปลง
- แนวโน้ม
- ชนิด
- พื้นฐาน
- เป็นเอกลักษณ์
- ใช้
- ผู้ใช้งาน
- ผู้ใช้
- การใช้
- ความคุ้มค่า
- ผู้ขาย
- ผู้ขาย
- ช่องโหว่
- ต้องการ
- ทาง..
- โด่งดัง
- เมื่อ
- เมื่อไรก็ตาม
- ในขณะที่
- WHO
- ทำไม
- จะ
- กับ
- ไม่มี
- งาน
- สินค้างาน
- ขั้นตอนการทำงาน
- ยัง
- ลมทะเล