Bankalar ve finansal hizmetler ChatGPT ve Generative AI'ya nasıl yaklaşabilir?

JPMorgan Chase CEO'su Jamie Dimon, son yıllık hissedar mektubunda, kökleri 1799'a uzanan dünyanın en büyük bankalarından biri değil, daha çok bir fintech girişiminin kurucusu gibi görünüyor. ikonik firmanın uzun ömürlülüğü.

“Yapay zeka (AI) olağanüstü ve çığır açan bir teknolojidir. Yapay zeka ve onu besleyen ham madde olan veriler, şirketimizin gelecekteki başarısı için kritik öneme sahip olacak; yeni teknolojileri uygulamanın önemi kesinlikle göz ardı edilemez," Dimon ünlü mektupta.

JPMorgan Chase'in üretimde pazarlama, müşteri deneyimi, risk yönetimi ve dolandırıcılığın önlenmesi konularını kapsayan 300'den fazla yapay zeka kullanım senaryosu bulunmaktadır.

Üretken yapay zeka, geniş dil modelleri (LLM'ler) ve ChatGPT dahil olmak üzere gelişen teknolojiler de şirketin ilk akla gelenleri arasında yer alıyor. Dimon şunları söyledi: "ChatGPT dahil büyük dil modelleri gibi araçlardan yararlanarak, insan merkezli işbirliği araçları ve iş akışı aracılığıyla çalışanları AI ile güçlendirmenin ve güçlendirmenin yeni yollarını hayal ediyoruz."

ChatGPT'nin piyasaya sürülmesi, 90'ların ortasında internet devriminin habercisi olan Netscape tarayıcısını anımsatıyor. Ancak üretken yapay zekanın benimsenmesinin güvenliği, sorumlu yapay zekayı ve paydaşların ihtiyaçlarını dikkate alan iyi düşünülmüş bir stratejinin parçası olması gerektiğini unutmamak önemlidir. Bu teknolojinin açık faydaları olsa da tehlikeleri de var.

Güvenlik ve Uyumluluk

İronik görünebilir ama bu yılın başlarında JPMorgan yasaklı çalışanların ChatGPT kullanmasını engelledi ve tek firma firma değildi. Citi, Bank of America, Wells Fargo ve Goldman Sachs gibi büyük finans kurumları da ChatGPT'ye kısıtlamalar getiriyor.

Bu bir sürpriz ya da hayal kırıklığı olmamalı. Bankalar, müşterini tanı (KYC) ve kara para aklamayı önleme (AML) yasaları gibi ağır düzenlemelerle uğraşmak zorunda olduğundan, yeni teknoloji ortaya çıktığında daha muhafazakar bir yaklaşım benimsemek önemlidir. Güvenlik ve uyumluluk kutsaldır.

ChatGPT ve GPT-4 gibi üretken yapay zeka araçları halihazırda açık riskleri ortaya koymuştur. Örneğin modeller halüsinasyonlar yayma eğilimindedir ve bunun sonucunda oluşturulan içerik yanlış veya yanıltıcıdır.

Üretken yapay zeka modellerinin nasıl yanıtlar ürettiğini anlamak da neredeyse imkansız olabilir. Bu sistemler aslında “kara kutulardır”. Sonuçta, en büyük modellerin yüz milyarlarca parametresi vardır ve bunları deşifre etmek neredeyse imkansızdır.

Bir de önyargı ve adaletle ilgili rahatsız edici sorunlar var. Bunun nedeni, üretken yapay zeka modellerinin Wikipedia ve Reddit gibi halka açık geniş miktardaki içerik üzerinde eğitilmiş olmasıdır.

Son olarak, üretken yapay zeka modellerinin kullanımı öncelikle API'ler tarafından gerçekleştirilmektedir. Bu, bir bankanın bilgileri kendi özel veri merkezlerinden uzağa göndererek gizlilik ve veri yerleşimi açısından uyumluluk riskleri oluşturacağı anlamına gelir. Gerçekten de halihazırda birçok güvenlik ihlali meydana geldi. Mart ayında OpenAI, ChatGPT abonelik hizmetine ilişkin ödeme bilgilerinin açığa çıktığını açıklamıştı. Abone tabanının yaklaşık %1.2'si için kullanıcı adları, e-postalar ve ödeme adresleri gösterildi. Kredi kartı numaralarının son dört hanesi ve son kullanma tarihleri ​​de açıklandı. İhlal, açık kaynaklı bir sistemdeki hataların sonucuydu.

Kullanım ÇÖZÜMLER

Üretken yapay zekayla ilgili zorluklar ve riskler göz önüne alındığında, bankaların ve finansal hizmetlerin temkinli bir yaklaşım benimsemesi gerekiyor. Bu, müşteriye yönelik uygulamalardan kaçınmanın en azından şimdilik iyi bir fikir olabileceği anlamına geliyor.

Bunun yerine, özellikle PII'nin (Kişisel Olarak Tanımlanabilir Bilgiler) kullanılmadığı durumlarda dahili operasyonları denemek daha iyi bir yaklaşımdır. Yaratıcılık, üretken yapay zekanın önemli bir özelliği olduğundan pazarlama, başlamak için iyi bir yer olabilir. Teknoloji henüz nihai taslakları oluşturacak noktada olmasa da fikirlerin kıvılcımlanmasına ve pazarlama kampanyalarının sonuçlarının iyileştirilmesine yardımcı olabilir.

Odaklanılması gereken bir diğer alan ise hizmet masası operasyonlarıdır. Doğal dil yönlendirmeleriyle bir çalışan sorunlarını tanımlayabilir ve üretken yapay zeka yararlı yanıtlar sağlayabilir ve hatta sorunları çözmek için bir süreç başlatmaya yardımcı olabilir. Bu, maliyetlerin düşmesine ve etkinliğin artmasına yol açabilir.

Üretken yapay zeka, çalışanların şirket içi özel içerikten içgörü elde etmesine olanak tanıyan yararlı bir araç da olabilir. Morgan Stanley'nin OpenAI'nin GPT-4 modelini içeren bir pilot programla yaptığı şey budur. Herhangi bir müşteri bilgisi eğitimi almayan uygulama, finansal danışmanların şirket tarafından oluşturulan araştırma raporları ve yorumlara dayalı sorular sormasına olanak tanıyan bir araçtır.

Üretken teknoloji daha istikrarlı hale geldikçe, daha karmaşık projelerin üstlenilmesi daha kolay olacaktır.

Sonuç

Üretken yapay zekaya yönelik inovasyonun hızı nefes kesici, ancak halüsinasyonlar ve güvenlik gibi dikkate değer riskler de mevcut. Bu nedenle bankaların bu önemli teknolojiye dikkatli bir yaklaşım sergilemeleri gerekiyor. Acele etmek muhtemelen bir hata olacaktır. Bunun yerine, hassas verileri kullanmayan dahili amaçlar için üretken yapay zeka uygulamalarına başlamak iyi bir stratejidir. Bu, teknolojinin olgunlaşmasına zaman tanırken gerçek faydalar elde etmenin bir yolu olabilir.