Банки зважують потенціал і ризики ChatGPT

Керівники технологій у фінансових установах дивляться на те, як ChatGPT та інші моделі вивчення мови (LLM) можуть забезпечити підвищення продуктивності – і на перешкоди, які їм потрібно подолати, перш ніж вони зможуть розгорнути таке програмне забезпечення.

LLMs привернули увагу банків разом із рештою світу, коли американська компанія-виробник програмного забезпечення OpenAI випустила ChatGPT у листопаді 2022 року. Потужність цієї форми штучного інтелекту є інтуїтивно зрозумілою, і ChatGPT може похвалитися понад 100 мільйонами користувачів (з яких лише 12 відсотків із США, згідно з demandsage.com).

З тих пір Google та інші випустили власні LLM, а Microsoft (яка володіє OpenAI) ліцензує плагіни GPT через свій хмарний бізнес Azure для підприємств.

Але як фінансові установи можуть фактично використовувати цю технологію?

Багато банків і корпорацій заборонили своїм співробітникам використовувати його, побоюючись, що вони оприлюднять конфіденційну інформацію або інформацію про клієнтів у відкритий доступ, тому що як тільки ви запитуєте дані на онлайн-платформі ChatGPT, їх можна шукати.

---

---

Банки також побоюються схильності магістрів права «галюцинувати», тобто вигадувати відповіді та подавати їх як факти. Через це небезпечно виставляти перед клієнтами чи регуляторами або покладатися на критичні рішення.

Минулого тижня троє технічних чиновників поділилися своїми поглядами на ChatGPT, виступаючи на заході в Гонконгу, організованому GienTech, китайським постачальником технологій для фінансових установ.

Їх підхід різниться залежно від їхніх бізнес-потреб і того, де вони знаходяться з точки зору власної цифровізації.

Ліві банк

Livi Bank є одним із ліцензованих віртуальних банків Гонконгу. Його технічний директор Гері Лем зазначив, що йому не потрібно проходити цифрову трансформацію: він народився віртуально, з хмарним технологічним стеком. Він покладається на тактику, запозичену у компаній електронної комерції для залучення клієнтів, включаючи онлайн-рекламу та рекламні акції.

З одного боку, він уже просякнутий використанням штучного інтелекту. Він покладається на ШІ для таких аспектів адаптації клієнтів, як розпізнавання облич і виявлення шахрайства. З іншого боку, за словами Лема, як віртуальна установа livi ще більш чутлива до ризиків кібербезпеки.

Тому генеративний штучний інтелект вимагає принаймні такого ж рівня управління ризиками та догляду.

«ШІ покоління — це частина програмного забезпечення. Я б застосував той самий стандартний захист від втрати даних, що й інші модулі в стеку. Однак нам можуть знадобитися додаткові фільтри, перш ніж ми випустимо повідомлення ChatGPT для наших клієнтів».

Це на стадії дослідження, оскільки LLM можуть підвищити продуктивність у спілкуванні з клієнтами та обслуговуванні. Але те саме стосується внутрішніх користувачів, до яких, за словами Лема, можуть входити кодери, менеджери по роботі з клієнтами та менеджери з ризиків.

Найбільшим випадком внутрішнього використання є використання запитів людською мовою для пошуку величезної кількості нормативних документів. «Ми можемо мати пошукову систему, схожу на людину, щоб переглядати велику кількість матеріалу», — сказав він.

WeBank

WeBank, що належить Tencent, є одним із найдосконаліших цифрових банків у світі з 360 мільйонами роздрібних клієнтів лише за вісім років роботи в материковому Китаї. Він покладається на свою запатентовану технологію, щоб мати можливість вигідно обслуговувати клієнтів із середніми доходами, надто низькими для традиційного банку. WeBank є символом швидкого впровадження масштабних інновацій у споживчому банкінгу.

Магістерські програми представляють собою реальні зміни, сказав Яо Хуія, керівник відділу фінтех-інновацій у Шеньчжені. Але WeBank не поспішає запроваджувати сервіс GPT для взаємодії з клієнтами: це було б надто ризиковано, особливо для регульованої установи. «За своєю природою ви не можете уникнути того, щоб говорити дурні речі», — сказав він.

WeBank навряд чи використовуватиме LLM на основі загальнодоступного Інтернету, враховуючи ризики розкриття даних і порушення правил. Але це ті з тонким налаштуванням, які є меншими та мають доступ лише до власних даних банку.

Яо каже, що LLMs можуть бути розгорнуті для підвищення продуктивності процесів адаптації клієнтів банку та кредитування МСП. Модель може запропонувати вдалий час для зв’язку з клієнтами щодо позики, як налаштувати вступний контакт і покращити ефективність кредитної книжки, допомагаючи кредитним спеціалістам аналізувати дані компанії.

Яо сумнівається, що магістратури замінять кредитні команди. «Це дозволить людині бути в курсі, щоб вона могла ставити запитання генеративному ШІ, щоб приймати кращі рішення».

Вплив буде відчутно на технологічній інфраструктурі банку. «Обчислювальна потужність переміститься з ЦП на ГП», — сказав він, маючи на увазі типи процесорів. «Для нашої архітектури знадобляться плагіни, щоб ми могли розгортати кілька моделей і запускати A/B-тести на них».

Це стосуватиметься всіх підприємств, а не лише цифрових банків. «Це змінить архітектуру всього світу», — сказав Яо. «Вплив LLM не закінчиться».

Hong Kong Jockey Club

Гонконгський жокейський клуб не є ліцензованою фінансовою установою, але займається багатьма видами діяльності, схожими на фінанси. Він має монополію в Гонконзі на скачки та ставки на футбол. Як і інші організації, вона переходить на цифрові технології, наприклад, використовуючи дані для своїх систем ставок, і, як і інші провідні компанії, у неї є власні проблеми зі спадщиною, з якими потрібно боротися.

Лі Сай-Чін, виконавчий менеджер з даних і аналітичних рішень, каже, що ChatGPT змушує Jockey Club сваритися. «Це істотно змінило погляди на дані й аналітику». Це корисний дзвінок для багатьох керівників щодо необхідності переходу на цифрові технології.

Ставки на коней включають багато даних: люди дивляться на таку інформацію, як спреди та послужні записи коней і жокеїв, перш ніж робити ставки. «Ми очікуємо, що вони ставитимуть більше запитань», — сказав Лі, що робить щось на зразок ChatGPT потенційно актуальним.

Це спосіб допомогти Jockey Club більш регулярно спілкуватися зі своїми клієнтами. Наприклад, протягом сезону клуб організовує дві сесії скачок щотижня. В інші дні взаємодія з беттерами відсутня. Досвідчені чат-боти могли б дозволити клієнтам взаємодіяти та ставити більше запитань більш регулярно.

Перший крок — заохотити людей більш регулярно взаємодіяти з даними клубу. Поступово Лі бачить, як клуб використовує датчики на своїй території, щоб надавати користувачам запити та дані в реальному часі, коли вони блукають, перевіряють коней, беруть пиво або роблять ставки.

«Ми багато працюємо, думаючи про перехід від офлайн до онлайн», — сказав він. «Якщо ми взаємодіємо з ними в режимі реального часу, коли вони проходять повз одну територію, чи можемо ми вказати наступного коня, якого вони хотіли б побачити?»

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• ПлатонЕСГ. Автомобільні / електромобілі, вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• BlockOffsets. Модернізація екологічної компенсаційної власності. Доступ тут.
• джерело: https://www.digfingroup.com/chatgpt-banks/