According to a recent survey by the Bank of England, the use of ML technologies in UK financial services firms continues to increase: over 70% of firms which responded were using or developing machine learning (ML) applications, with firms expecting the
number of ML applications to more than triple over the next three years. The reported benefits of ML technologies are enhanced data and analytics capabilities, increased operational efficiency, and improved detection of fraud and money laundering (Bank of
England, 2022).
If you are in the lucky 70% or so of firms who have already implemented ML, you know that you are on to a good thing. However, it might feel like you have already applied ML to all the obvious use cases within your business. On the other hand, if you have
not begun to develop or deploy ML applications yet in your firm, then it might all seem like a huge uphill struggle to even begin to consider it. Indeed, it would seem reasonable to imagine that the actual percentage of firms yet to embark on their ML journey
is even greater than 30%, since these figures are based on organisations who responded to a survey about ML (i.e. demonstrating self-selection bias).
When considering new opportunities for ML – or more broadly AI – applications, whether this is for the first time or not, it is useful to consider how other organisations have successfully applied these technologies. Often, this information can be difficult
to access, due to it being commercially sensitive. In cases when it is available, it can be buried in the body of reports, survey results or other documentation. The purpose of my recent review and appearance this month in London alongside Google, is to help
others to overcome this challenge and to share a systematic understanding of AI and ML use cases in the financial services domain after surveying the literature.
I will present the synthesised summary which is grouped under three main categories: risk management, organisational / operational, and enhancing customer experience and engagement. As is the case with any literature review, decisions had to be made about
the grouping, categorisation and inclusion of use cases and their sources. For example, for a broader review which also covers AI and ML algorithms and risks relating to the use of these technologies, I would recommend the recent report by the Turing Institute
(Maple, et al. 2023).
The financial services sector
According to recent surveys, organisations within the financial services sector are increasingly adopting – and benefitting from – ML and AI technologies. However, one of the hurdles to AI adoption is the identification of appropriate use cases. In this
article we have explored a range of use cases which can be broadly grouped into ‘Risk management’, ‘Organisational / operational’, and ‘Enhancing customer experience and engagement’. In some instances, it might be more useful to abstract away from specific
use cases in order to use a more inductive approach. To help with this, I presented three broad characteristics of AI/ML use cases, namely ‘Business processes’, ’Data’, and ‘Task type’, along with corresponding examples.
A summary of ML and AI technologies and applications would not be complete without touching on the potential opportunities offered by generative AI. Although these approaches have existed for several years, it was late 2022 and the public beta release of
ChatGPT by OpenAI and similar tools by competitors such as PaLM-2; that drew them to the attention of the general public and business leaders. Currently, such generative AI approaches have yet to feature in systematic reviews of AI and ML applications in financial
services (although Buckmann, Haldane and Hüser, 2021 did review and identify limitations of the earlier OpenAI large language model GPT-3). However, in the interests of completeness, you need to consider some typical areas where generative AI technologies
such as ChatGPT could be effectively applied.
I look forward to sharing detailed reviews soon including doing so at our Google event in London this month!
- 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/25836/what-can-we-learn-from-ai-and-ml-use-cases?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
- :є
- : ні
- :де
- 2021
- 2022
- 2023
- a
- МЕНЮ
- РЕЗЮМЕ
- доступ
- фактичний
- Прийняття
- Прийняття
- після
- AI
- AI / ML
- AL
- алгоритми
- ВСІ
- по
- пліч-о-пліч
- вже
- Також
- хоча
- аналітика
- та
- будь-який
- застосування
- прикладної
- підхід
- підходи
- відповідний
- ЕСТЬ
- області
- стаття
- AS
- At
- увагу
- доступний
- геть
- Банк
- Банк Англії
- заснований
- BE
- починати
- почався
- буття
- Переваги
- користь
- бета
- зміщення
- тіло
- широкий
- ширше
- широко
- бізнес
- Бізнес-лідери
- by
- CAN
- можливості
- випадок
- випадків
- категорії
- виклик
- характеристика
- ChatGPT
- комерційно
- конкурентів
- повний
- Вважати
- беручи до уваги
- триває
- Відповідний
- може
- Обкладинки
- В даний час
- клієнт
- Досвід клієнтів
- дані
- рішення
- демонстрація
- розгортання
- докладно
- Виявлення
- розвивати
- розвивається
- DID
- важкий
- документація
- справи
- домен
- два
- e
- E&T
- Раніше
- фактично
- ефективність
- приступати
- зачеплення
- England
- підвищена
- підвищення
- Навіть
- Event
- приклад
- Приклади
- існували
- очікував
- досвід
- Розвіданий
- особливість
- почувати
- цифри
- фінансовий
- фінансові послуги
- Фінекстра
- Фірма
- фірми
- Перший
- перший раз
- для
- Вперед
- шахрайство
- від
- Загальне
- громадськість
- генеративний
- Генеративний ШІ
- добре
- великий
- було
- рука
- Мати
- допомога
- Як
- Однак
- HTTPS
- величезний
- Перешкоди
- i
- Ідентифікація
- ідентифікувати
- if
- картина
- реалізовані
- поліпшений
- in
- У тому числі
- включення
- Augmenter
- збільшений
- все більше і більше
- дійсно
- інформація
- Інститут
- інтереси
- в
- IT
- подорож
- JPG
- Знати
- мова
- великий
- Пізно
- Відмивання
- Лідери
- УЧИТЬСЯ
- вивчення
- як
- недоліки
- літератури
- Лондон
- подивитися
- машина
- навчання за допомогою машини
- made
- головний
- управління
- кленовий
- може бути
- ML
- модель
- гроші
- Боротьбі з відмиванням грошей
- місяць
- більше
- my
- а саме
- Необхідність
- Нові
- наступний
- номер
- Очевидний
- of
- запропонований
- часто
- on
- ONE
- OpenAI
- оперативний
- Можливості
- or
- порядок
- організації
- Інше
- інші
- наші
- над
- Подолати
- відсоток
- plato
- Інформація про дані Платона
- PlatoData
- потенціал
- представити
- представлений
- громадськість
- мета
- діапазон
- розумний
- останній
- рекомендувати
- звільнити
- звітом
- Повідомляється
- Звіти
- результати
- огляд
- Відгуки
- Risk
- управління ризиками
- ризики
- сектор
- здається
- чутливий
- Послуги
- кілька
- Поділитись
- поділ
- аналогічний
- з
- So
- деякі
- скоро
- Джерела
- конкретний
- боротьба
- Успішно
- такі
- РЕЗЮМЕ
- Огляд
- Технології
- ніж
- Що
- Команда
- їх
- Їх
- потім
- Ці
- річ
- це
- три
- час
- до
- інструменти
- зворушливий
- Потрійний
- турінг
- типовий
- Uk
- при
- розуміння
- використання
- корисний
- використання
- було
- we
- були
- Що
- коли
- Чи
- який
- ВООЗ
- волі
- з
- в
- без
- б
- років
- ще
- Ти
- вашу
- зефірнет