Gen AI — не єдина технологія, що сприяє автоматизації банківської справи

Штучний інтелект (ШІ) увійшов у мейнстрім і готовий революціонізувати операції в банківському секторі. Кілька факторів сприяли цьому сплеску, зокрема експоненціальне зростання обсягу та складності даних, посилений тиск на швидку
і точне прийняття рішень, і імператив прозорості. Хоча генеративний штучний інтелект буде неоціненним, допомагаючи банкам узагальнювати великі масиви даних, і вам, можливо, доведеться про це прошепотіти, це не єдина технологія, що сприяє автоматизації в
банківський сектор. 

AI починається з контексту 

У моделюванні ризиків вибір точок вхідних даних або функцій має першочергове значення, часто перевершуючи вибір моделі чи алгоритму. У галузі, яка обмежена суворими нормативними вимогами щодо прозорості та пояснюваності моделювання, область для
вибір моделі часто обмежений, підвищуючи значення вхідних характеристик як головних детермінант успіху чи невдачі моделі. Тому ключовим питанням стає: як ми можемо наповнити наші функції максимальною релевантністю контексту? 

Мережеві функції постають як потужний механізм для вливання великої кількості інформації в моделі, дотримуючись обов’язкової прозорості та пояснюваності. Один з ефективних підходів передбачає використання спеціально створених мереж документів
генерувати особливості, які окреслюють взаємозв’язок підприємств і окремих осіб. Наприклад, використання мережевих функцій, що відображають стосунки між компаніями та їхніми директорами, може стати ключовим вхідним матеріалом для компанії-оболонки машинного навчання
моделі виявлення, що в деяких випадках забезпечує 20% підвищення продуктивності порівняно з використанням лише функцій рекордного рівня. 

Результати таких моделей — прогнози, що стосуються фіктивних компаній та агентів, які організовують їх створення — містять наслідки для зміцнення зусиль щодо виявлення ризиків у системах боротьби з відмиванням грошей (AML), «Знай свого клієнта» (KYC) і запобігання шахрайству.
домени. 

Використовуючи складний стек технологій штучного інтелекту, банки можуть інтегрувати предметний досвід із низкою методів машинного та глибокого навчання, а також доступ до великої кількості структурованих і неструктурованих галузевих даних. Цей комплексний підхід підвищує адаптивність,
точність і ефективність моделей. Застосування досвіду та знань предметної області протягом усього процесу розробки моделі забезпечує високу точність і довіру у вирішенні складних бізнес-завдань. Коротше кажучи, банкам, які хочуть запровадити ШІ, слід уникати покладатися на нього
одну модель, техніку чи підхід. Це може призвести до обмежень перспективи, адаптивності та продуктивності.  

Важливість мережевих функцій 

Мережі пропонують універсальну структуру для моделювання зв’язків сутностей у різних контекстах. Наприклад, мережі, що зображують платіжні операції між сторонами, можуть виявити ознаки фінансових зловживань. Досліджуючи конкретні шаблони всередині
мережа — наприклад, цикли транзакцій однакового масштабу — банки можуть виявити ризики, які в іншому випадку уникли б виявлення при ізольованому аналізі транзакцій. Більше того, коли доповнюється сховищем відомих випадків шахрайства, мережевими функціями
наприклад, частота зворотних або циклічних платежів може зміцнити моделі навчання під наглядом, збільшуючи їх здатність прогнозувати майбутні сценарії ризику. 

Однією з особливо помітних мереж для моделювання корпоративного ризику є організаційна юридична ієрархія, яка охоплює директорів, акціонерів і дочірні компанії. Основні атрибути, такі як розмір мережі, щільність з’єднання та ієрархічні рівні, слугують як
безцінні розміри для сегментації та генерації функцій у моделях навчання під наглядом, що покращує нашу здатність розпізнавати й ефективно пом’якшувати потенційні ризики.  

Для дослідників і аналітиків саме тут графічна аналітика вступає в силу, дозволяючи їм аналізувати, візуалізувати та розуміти приховані зв’язки між різними наборами даних. Важливо, що він масштабований та інтуїтивно зрозумілий, що дозволяє командам долати мільярди
країв без шкоди для пропускної здатності з високочастотними запитами.  

Резолюція юридичних осіб змінює майбутнє банківської справи 

Розділення сутностей використовує передові методи штучного інтелекту та машинного навчання для аналізу, очищення та стандартизації даних, що дозволяє надійно ідентифікувати сутності в різних наборах даних. Цей процес включає кластеризацію пов’язаних записів, агрегування атрибутів
для кожної сутності та встановлення позначених зв’язків між сутностями та їхніми вихідними записами. Порівняно з традиційними підходами зіставлення між записами, роздільна здатність об’єктів пропонує значно підвищену ефективність. 

Замість того, щоб намагатися безпосередньо зв’язати кожен вихідний запис, організації можуть запроваджувати нові вузли сутності як центральні точки для підключення даних реального світу. Високоякісне розпізнавання об’єктів не тільки полегшує зв’язування внутрішніх даних, але й забезпечує інтеграцію
цінних зовнішніх джерел даних, таких як корпоративні реєстри, точно зіставити які раніше було складно. 

Інтеграція технології вирішення проблем юридичних осіб у банківський сектор знаменує собою значний стрибок вперед, дозволяючи банкам переходити від пакетних процесів до пропозицій продуктів і послуг майже в реальному часі через багатоканальні сервісні структури. Це
Еволюція може вийти за рамки боротьби з шахрайством і охопити всі взаємодії з клієнтами через різні точки взаємодії, включаючи кол-центри, філії та цифрові канали, забезпечуючи безперебійну та динамічну взаємодію з клієнтами. 

Генеративний ШІ відіграє важливу роль 

Протягом наступного року я очікую, що генеративні помічники ШІ, які використовують великі мовні моделі (LLM), стануть все більш поширеними в банківській справі. Генеративний штучний інтелект забезпечує інтуїтивно зрозумілий та розмовний інтерфейс, підвищуючи ефективність для аналітиків
займається виявленням ризиків у рамках розслідувань. Для організацій потенційні переваги є суттєвими, оскільки цей помічник ШІ дає змогу всім аналітикам працювати на рівні досвідчених дослідників. Багато з цих помічників будуть
бути агностиком LLM, дозволяючи компаніям гнучко використовувати свої бажані моделі, будь то пропрієтарні, з відкритим кодом або комерційно доступні моделі, такі як ChatGPT від OpenAI. При інтеграції з іншими аспектами композитного стеку штучного інтелекту він підтримуватиметься
роздільна здатність об’єктів, аналітика графіків і можливості підрахунку балів, розкриваючи безпрецедентний потенціал завдяки ввімкненню запитів і підказок природною мовою.  

Важливо те, що всі генеративні продукти штучного інтелекту не можуть діяти як доповнення або ізольовано від ширшої автоматизації штучного інтелекту. Результати, які він створить, настільки хороші, наскільки хороші дані, контекст і технологія розпізнавання об’єктів, на основі яких він побудований. Банки, які хочуть реалізувати
Генеративному штучному інтелекту слід ширше думати про те, як різні технології вписуються в їхній стек технологій автоматизації ШІ.  

• 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. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
• джерело: https://www.finextra.com/blogposting/25822/gen-ai-isnt-the-only-tech-driving-automation-in-banking?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs