Gen AI không phải là công nghệ duy nhất thúc đẩy tự động hóa trong ngân hàng

Gen AI không phải là công nghệ duy nhất thúc đẩy tự động hóa trong ngân hàng

Dấu thời gian: ngày 29 tháng 2024 năm 11 01:XNUMX sáng
Gen AI không phải là công nghệ tự động hóa thúc đẩy công nghệ duy nhất trong ngân hàng PlatoBlockchain Data Intelligence. Tìm kiếm dọc. Ái.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành xu hướng chủ đạo và sẵn sàng cách mạng hóa hoạt động trong lĩnh vực ngân hàng. Một số yếu tố đã thúc đẩy sự gia tăng này, đặc biệt là sự tăng trưởng theo cấp số nhân về khối lượng và độ phức tạp của dữ liệu, áp lực ngày càng tăng đối với các dịch vụ nhanh chóng.
và ra quyết định chính xác cũng như yêu cầu phải minh bạch. Mặc dù AI có thể tạo ra sẽ có giá trị vô giá trong việc giúp các ngân hàng tóm tắt lượng lớn dữ liệu và bạn có thể cần phải thì thầm điều này, nhưng đó không phải là công nghệ duy nhất thúc đẩy tự động hóa trong
khu vực ngân hàng. 

AI bắt đầu với bối cảnh 

Trong lập mô hình rủi ro, việc lựa chọn các điểm dữ liệu hoặc tính năng đầu vào có tầm quan trọng tối cao, thường vượt xa việc lựa chọn mô hình hoặc thuật toán. Trong một ngành bị ràng buộc bởi các yêu cầu quy định nghiêm ngặt về tính minh bạch và khả năng giải thích của mô hình, phạm vi cho
việc lựa chọn mô hình thường bị hạn chế, làm tăng tầm quan trọng của các tính năng đầu vào như là yếu tố chính quyết định sự thành công hay thất bại của mô hình. Do đó, câu hỏi quan trọng trở thành: làm thế nào chúng ta có thể thấm nhuần các tính năng của mình với mức độ phù hợp tối đa theo ngữ cảnh? 

Các tính năng dựa trên mạng nổi lên như một cơ chế mạnh mẽ để truyền lượng thông tin dồi dào vào các mô hình đồng thời duy trì yêu cầu bắt buộc về tính minh bạch và khả năng giải thích. Một cách tiếp cận hiệu quả đòi hỏi phải tận dụng các mạng thực thể tài liệu riêng biệt để
tạo ra các đặc điểm mô tả mối liên kết giữa các doanh nghiệp và cá nhân. Ví dụ: việc sử dụng các tính năng mạng, mô tả mối quan hệ giữa các công ty và giám đốc của họ, có thể đóng vai trò là đầu vào quan trọng cho công ty vỏ học máy
các mô hình phát hiện, trong một số trường hợp mang lại hiệu suất tăng 20% ​​so với việc chỉ dựa vào các tính năng cấp bản ghi. 

Kết quả đầu ra của các mô hình như vậy - các dự đoán liên quan đến các công ty vỏ bọc và các đại lý sắp xếp sự hình thành của chúng - có ý nghĩa trong việc củng cố các nỗ lực phát hiện rủi ro trong Chống rửa tiền (AML), Nhận biết khách hàng của bạn (KYC) và Giảm thiểu gian lận
tên miền. 

Bằng cách tận dụng tổ hợp công nghệ AI tổng hợp, các ngân hàng có thể tích hợp kiến ​​thức chuyên môn về chủ đề với một loạt kỹ thuật học máy và học sâu, bên cạnh khả năng truy cập vào dữ liệu ngành có cấu trúc và phi cấu trúc rộng lớn. Cách tiếp cận toàn diện này tăng cường khả năng thích ứng,
tính chính xác và hiệu quả của mô hình. Tận dụng kiến ​​thức chuyên môn và lĩnh vực trong suốt quá trình phát triển mô hình đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy cao trong việc giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp. Nói tóm lại, các ngân hàng muốn triển khai AI nên tránh dựa vào
một mô hình, kỹ thuật hoặc cách tiếp cận. Làm như vậy có thể dẫn đến những hạn chế về quan điểm, khả năng thích ứng và hiệu suất.  

Tầm quan trọng của các tính năng mạng 

Mạng cung cấp một khuôn khổ linh hoạt để mô hình hóa các mối quan hệ của thực thể trong nhiều bối cảnh khác nhau. Ví dụ: các mạng mô tả giao dịch thanh toán giữa các bên có thể tiết lộ các dấu hiệu sai sót về tài chính. Bằng cách xem xét kỹ lưỡng các mẫu cụ thể trong
mạng—chẳng hạn như các chu kỳ giao dịch có quy mô tương tự—ngân hàng có thể phát hiện ra những rủi ro có thể tránh bị phát hiện khi kiểm tra các giao dịch một cách riêng biệt. Hơn nữa, khi được bổ sung một kho lưu trữ các trường hợp gian lận đã biết, các tính năng của mạng
như tần suất quay vòng hoặc thanh toán theo chu kỳ có thể củng cố các mô hình học tập có giám sát, nâng cao khả năng dự đoán của chúng đối với các tình huống rủi ro trong tương lai. 

Một mạng lưới đặc biệt nổi bật để mô hình hóa rủi ro doanh nghiệp là hệ thống phân cấp pháp lý của tổ chức, bao gồm các giám đốc, cổ đông và công ty con. Các thuộc tính cơ bản như kích thước mạng, mật độ kết nối và các lớp phân cấp đóng vai trò
các khía cạnh vô giá để phân đoạn và tạo tính năng trong các mô hình học tập có giám sát, nâng cao khả năng nhận biết và giảm thiểu rủi ro tiềm ẩn của chúng tôi một cách hiệu quả.  

Đối với các nhà điều tra và nhà phân tích, ở đây, tính năng phân tích biểu đồ phát huy tác dụng bằng cách cho phép họ phân tích, trực quan hóa và hiểu các kết nối ẩn trên các tập dữ liệu khác nhau. Điều quan trọng là nó có khả năng mở rộng và trực quan, cho phép các nhóm vượt qua hàng tỷ
của các cạnh mà không ảnh hưởng đến thông lượng với truy vấn tần số cao.  

Nghị quyết thực thể là thay đổi tương lai của ngân hàng 

Độ phân giải thực thể tận dụng các kỹ thuật AI và Machine Learning tiên tiến để phân tích cú pháp, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu, cho phép xác định các thực thể trên các bộ dữ liệu khác nhau một cách đáng tin cậy. Quá trình này bao gồm việc phân cụm các bản ghi liên quan, tổng hợp các thuộc tính
cho từng thực thể và thiết lập các kết nối được gắn nhãn giữa các thực thể và bản ghi nguồn của chúng. So với các phương pháp so khớp bản ghi với bản ghi truyền thống, việc phân giải thực thể mang lại hiệu quả nâng cao đáng kể. 

Thay vì cố gắng liên kết trực tiếp mọi bản ghi nguồn, các tổ chức có thể giới thiệu các nút thực thể mới làm điểm trung tâm để kết nối dữ liệu trong thế giới thực. Độ phân giải thực thể chất lượng cao không chỉ tạo điều kiện liên kết dữ liệu nội bộ mà còn cho phép tích hợp
các nguồn dữ liệu bên ngoài có giá trị, chẳng hạn như cơ quan đăng ký công ty, vốn trước đây rất khó để khớp chính xác. 

Việc tích hợp công nghệ phân giải thực thể trong lĩnh vực ngân hàng đánh dấu một bước tiến đáng kể, cho phép các ngân hàng chuyển đổi từ các quy trình theo lô sang cung cấp sản phẩm và dịch vụ gần như theo thời gian thực trên các khung dịch vụ đa kênh. Cái này
Sự phát triển có thể vượt ra ngoài hoạt động chống gian lận để bao gồm tất cả các tương tác của khách hàng thông qua nhiều điểm tiếp xúc khác nhau, bao gồm trung tâm cuộc gọi, chi nhánh và kênh kỹ thuật số, đảm bảo trải nghiệm khách hàng liền mạch và năng động. 

AI sáng tạo có vai trò quan trọng 

Trong năm tới, tôi thực sự mong đợi sẽ thấy các trợ lý AI có tính sáng tạo tận dụng Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để ngày càng trở nên phổ biến trong ngân hàng. AI sáng tạo cho phép giao diện trực quan và đàm thoại, nâng cao hiệu quả cho các nhà phân tích
tham gia vào việc xác định rủi ro trong quá trình điều tra. Đối với các tổ chức, lợi thế tiềm năng là rất lớn vì trợ lý AI này trao quyền cho tất cả nhân viên phân tích để thực hiện ở cấp độ của các nhà điều tra dày dạn kinh nghiệm nhất. Nhiều người trong số những trợ lý này sẽ
là bất khả tri LLM, cho phép các doanh nghiệp linh hoạt sử dụng các mô hình ưa thích của họ, cho dù là các mô hình độc quyền, nguồn mở hay có sẵn trên thị trường như ChatGPT từ OpenAI. Khi được tích hợp với các khía cạnh khác của ngăn xếp AI tổng hợp, nó sẽ hỗ trợ
độ phân giải thực thể, phân tích biểu đồ và khả năng tính điểm, mở khóa tiềm năng chưa từng có bằng cách kích hoạt các truy vấn và lời nhắc bằng ngôn ngữ tự nhiên.  

Điều quan trọng là tất cả các sản phẩm AI tổng quát không thể hoạt động như một phần bổ sung hoặc tách biệt với quá trình tự động hóa AI rộng hơn. Kết quả mà nó sẽ tạo ra chỉ tốt như công nghệ phân giải dữ liệu, bối cảnh và thực thể mà nó được xây dựng trên đó. Các ngân hàng đang tìm cách triển khai
AI sáng tạo nên suy nghĩ rộng hơn về cách các công nghệ khác nhau phù hợp với kho công nghệ tự động hóa AI của họ.  

Dấu thời gian:

Thêm từ tài chính