Chúng ta có thể học được gì từ các trường hợp sử dụng AI và ML?

Chúng ta có thể học được gì từ các trường hợp sử dụng AI và ML?

Dấu thời gian: Ngày 5 tháng 2024 năm 4 05:XNUMX sáng
Chúng ta có thể học được gì từ các trường hợp sử dụng AI và ML? Thông tin dữ liệu PlatoBlockchain. Tìm kiếm dọc. Ái.

Theo một cuộc khảo sát gần đây của Ngân hàng Anh, việc sử dụng công nghệ ML trong các công ty dịch vụ tài chính của Vương quốc Anh tiếp tục gia tăng: hơn 70% công ty phản hồi đang sử dụng hoặc phát triển các ứng dụng máy học (ML), và các công ty mong đợi
số lượng ứng dụng ML sẽ tăng hơn gấp ba lần trong ba năm tới. Lợi ích được báo cáo của công nghệ ML là khả năng phân tích và dữ liệu nâng cao, tăng hiệu quả hoạt động và cải thiện khả năng phát hiện gian lận và rửa tiền (Ngân hàng
Anh, 2022).

Nếu bạn nằm trong số 70% may mắn trong số các công ty đã triển khai ML, bạn biết rằng mình đang đạt được một điều tốt. Tuy nhiên, có thể có cảm giác như bạn đã áp dụng ML cho tất cả các trường hợp sử dụng rõ ràng trong doanh nghiệp của mình. Mặt khác, nếu bạn có
chưa bắt đầu phát triển hoặc triển khai các ứng dụng ML trong công ty của bạn, thì việc bắt đầu xem xét nó có vẻ như là một cuộc đấu tranh khó khăn rất lớn. Thật vậy, có vẻ hợp lý khi tưởng tượng rằng tỷ lệ thực tế các công ty chưa bắt tay vào hành trình ML của họ
thậm chí còn lớn hơn 30%, vì những số liệu này dựa trên các tổ chức đã trả lời một cuộc khảo sát về ML (tức là thể hiện sự thiên vị tự lựa chọn).

Khi xem xét các cơ hội mới cho các ứng dụng ML – hay rộng hơn là AI –, cho dù đây là lần đầu tiên hay không, sẽ rất hữu ích khi xem xét cách các tổ chức khác đã áp dụng thành công các công nghệ này. Thông thường, thông tin này có thể khó khăn
để truy cập, do nó nhạy cảm về mặt thương mại. Trong trường hợp có sẵn, nó có thể được chôn trong phần nội dung của các báo cáo, kết quả khảo sát hoặc tài liệu khác. Mục đích của bài đánh giá gần đây và sự xuất hiện của tôi trong tháng này tại London cùng với Google là để giúp
những người khác để vượt qua thách thức này và chia sẻ hiểu biết có hệ thống về các trường hợp sử dụng AI và ML trong lĩnh vực dịch vụ tài chính sau khi khảo sát tài liệu.

Tôi sẽ trình bày bản tóm tắt tổng hợp được nhóm thành ba loại chính: quản lý rủi ro, tổ chức / vận hành và nâng cao trải nghiệm cũng như mức độ tương tác của khách hàng. Giống như bất kỳ trường hợp xem xét tài liệu nào, các quyết định phải được đưa ra về
việc nhóm, phân loại và bao gồm các trường hợp sử dụng và nguồn của chúng. Ví dụ: để có đánh giá rộng hơn bao gồm các thuật toán AI và ML cũng như các rủi ro liên quan đến việc sử dụng các công nghệ này, tôi muốn giới thiệu báo cáo gần đây của Viện Turing
(Maple và cộng sự 2023).

Lĩnh vực dịch vụ tài chính

Theo các cuộc khảo sát gần đây, các tổ chức trong lĩnh vực dịch vụ tài chính đang ngày càng áp dụng và hưởng lợi từ công nghệ ML và AI. Tuy nhiên, một trong những trở ngại đối với việc áp dụng AI là việc xác định các trường hợp sử dụng phù hợp. Trong này
trong bài viết này, chúng tôi đã khám phá một loạt trường hợp sử dụng có thể được nhóm lại thành 'Quản lý rủi ro', 'Tổ chức / vận hành' và 'Nâng cao trải nghiệm và sự tham gia của khách hàng'. Trong một số trường hợp, có thể sẽ hữu ích hơn nếu trừu tượng hóa khỏi những nội dung cụ thể
các trường hợp sử dụng để sử dụng cách tiếp cận quy nạp hơn. Để giải quyết vấn đề này, tôi đã trình bày ba đặc điểm chung của các trường hợp sử dụng AI/ML, đó là 'Quy trình kinh doanh', 'Dữ liệu' và 'Loại tác vụ', cùng với các ví dụ tương ứng.

Bản tóm tắt về các công nghệ và ứng dụng ML và AI sẽ không đầy đủ nếu không đề cập đến những cơ hội tiềm năng do AI tạo ra mang lại. Mặc dù những phương pháp này đã tồn tại được vài năm nhưng phải đến cuối năm 2022, bản beta công khai của
ChatGPT của OpenAI và các công cụ tương tự của đối thủ cạnh tranh như PaLM-2; đã thu hút sự chú ý của công chúng và các nhà lãnh đạo doanh nghiệp. Hiện tại, các phương pháp tiếp cận AI tổng quát như vậy vẫn chưa được đưa vào các đánh giá có hệ thống về ứng dụng AI và ML trong lĩnh vực tài chính.
dịch vụ (mặc dù Buckmann, Haldane và Hüser, 2021 đã xem xét và xác định các hạn chế của mô hình ngôn ngữ lớn OpenAI GPT-3 trước đó). Tuy nhiên, để hoàn thiện, bạn cần xem xét một số lĩnh vực điển hình nơi công nghệ AI tạo ra
chẳng hạn như ChatGPT có thể được áp dụng một cách hiệu quả.

Tôi mong sớm được chia sẻ các bài đánh giá chi tiết, bao gồm cả việc chia sẻ tại sự kiện Google của chúng tôi ở London vào tháng này!

Dấu thời gian:

Thêm từ tài chính