几乎每个行业都热衷于生成式人工智能,而金融科技是引领其采用的关键行业之一。金融公司可以将生成式人工智能与更成熟的传统人工智能功能相结合,以加速组织在许多关键领域的转型工作,包括预测决策、风险评估、客户参与、网络安全、合规性等。然而,虽然生成式人工智能具有巨大的潜力,但金融科技组织必须在如何以及在何处应用生成式人工智能的大型语言模型(LLM)和企业中的相关技术方面具有战略性。
四大主要趋势
每个组织的转型之旅在如何以及在何处应用人工智能来简化流程、自动化工作流程和节省成本方面都是独一无二的。也就是说,以下四个关键趋势正在塑造当今许多公司的人工智能采用之旅:
1. 混合生成式人工智能和传统人工智能: 在当今时代,生成式人工智能的兴奋程度怎么形容都不为过,最著名的生成式人工智能应用程序 ChatGPT 迅速创下了生成式人工智能的记录。 历史上增长最快的用户群。但这种繁荣可能掩盖了这样一个事实:生成式人工智能必须经常与传统人工智能协同工作才能创造最大价值。例如,银行可以使用传统人工智能来分析用户行为数据,然后使用输出作为生成人工智能的基础来创建个性化内容。或者,AIOps 平台可以结合生成式 AI 来定制安全警报并促进 SOC 通信。融合这些不同类型的人工智能可以为应对敏感数据和严格监管的金融公司带来巨大的红利。2. 更大的数据灵活性和更少的孤岛: 人工智能已经吸引了金融服务领导者的注意力,但人们很容易忘记,如果没有良好的数据,人工智能就毫无意义。如果没有足够的灵活性和超越数据集或供应商生态系统之间传统孤岛的访问权限,为生成人工智能提供动力的信息源和算法模型将受到限制。可靠的数据管理策略是确保整个 IT 资产的元数据、定义和数据属性保持一致标准的第一步。这必须得到正确的底层数据架构的支持,最好是通过虚拟化层或类似技术访问数据所在的数据架构,该技术可以跨企业和第三方网络自由连接所有数据。
3.拥抱私人人工智能: 尤其是与传统人工智能结合使用时,生成式人工智能可以为组织提供比以往更多的见解和价值。需要注意的是,在严重依赖第三方关系和供应商的人工智能生态系统中,这些见解和价值很容易流向其他公司,甚至竞争对手。这就是为什么私人人工智能解决方案对于金融科技公司来说将变得越来越重要,这些公司希望利用人工智能的力量,同时又不会因无意中共享模型和算法训练而损害数据隐私。私有人工智能使公司能够安全地对公司数据进行培训,生成的模型永远不会在组织之外共享。
4. 记住人工智能采用中的人因素: 将人工智能能力付诸实践需要解决人的因素。总体目标是确保推动人工智能的技术复杂性不会成为金融风险经理、投资分析师或其他不需要数据科学博士学位就能完成工作的商业用户的进入障碍。成功涉及两部分:提供可访问的平台,允许控制和定制人工智能流程,而无需高级编码;然后为用户提供足够的培训来管理这些平台。后者应包括搜索指导和提示工程以获得更好的结果。
将人工智能创新与风险管理相结合,实现最大投资回报率
上述趋势正在定义当今金融机构的人工智能采用曲线,因为它们寻求从人工智能驱动的新效率中获得最大投资回报率。需要注意的是,除了新功能之外,还必须进行大量的风险管理工作,以确保在建立新的人工智能系统时不会无意中产生安全或合规漏洞。
虽然依赖法学硕士的生成式人工智能平台可以大幅扩展运营并改变流程,但众所周知,它们会将人工智能幻觉和互联网错误信息引入到其工作产品中。即使是传统的人工智能也会放大风险——包括在没有适当身份验证保护的情况下访问新数据流时,或者在将自动化应用于有缺陷的流程的情况下,从而在发生自动化流程时扩大可能的不合规情况。转型团队应遵循 NIST 人工智能风险管理框架 帮助指导人工智能产品、服务和系统的设计、开发、使用和评估。
在处理极其敏感的 PII 和金融交易的行业中,在金融科技组织中有效、安全地部署人工智能的风险尤其高。好消息是成功的回报也特别高。这是因为,鉴于生成式人工智能的节省时间功能正在减少手动工作量并提高工资往往较高的行业的生产力,因此与其他行业相比,节省的每一个小时都会放大投资回报率。
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