همانطور که هوش مصنوعی پیشرفت سریع خود را در صنایع ادامه می دهد ، شرکت های خدمات مالی خود را در یک چهارراه پیدا کنید. بسیاری از موسسات که مشتاق به پتانسیل های هوش مصنوعی و در عین حال محتاطانه در حال افزایش نظارت نظارتی هستند ، کشف می کنند که مسیر نوآوری بسیار پیچیده تر از آنچه پیش بینی شده است. عناوین اخیر خطرات کانون توجه مانند توهم AI، تعصب مدل ، و تصمیم گیری مات-مواردی را که تنظیم کننده ها به طور فزاینده ای برای پرداختن به آن علاقه دارند ، می کند.
با این حال ، در پشت سر و صدای نگرانی های مربوط به AI AI و مربوط به انطباق ، فرصتی عملی تر و نادیده گرفته شده است. موفقیت با هوش مصنوعی به ساختن مدل های بزرگتر بستگی ندارد ، بلکه به ارائه داده های خاص و دامنه برای آنها برای کار مؤثر است. موسسات مالی در کوههای داده های بدون ساختار به دام افتاده در قراردادها ، بیانیه ها ، افشای ، ایمیل و سیستم های میراث نشسته اند. تا زمانی که این داده ها قفل نشود و قابل استفاده نباشد ، هوش مصنوعی همچنان از قول خود در بخش مالی کم می شود.
چالش پنهان: تریلیون های قفل شده در داده های بدون ساختار
موسسات مالی روزانه حجم حیرت انگیز داده ها را تولید و مدیریت می کنند. با این حال ، تخمین زده می شود 80-90 ٪ از این داده ها بدون ساختار است، در قراردادها ، ایمیل ها ، افشای ، گزارش ها و ارتباطات دفن شده است. بر خلاف مجموعه داده های ساختاری که به طور مرتب در پایگاه داده ها سازماندهی شده اند ، داده های بدون ساختار کثیف ، متنوع و پردازش در مقیاس با استفاده از روشهای سنتی است.
این یک چالش مهم است. سیستم های AI فقط به اندازه داده هایی که از آنها تغذیه می شوند خوب هستند. بدون دسترسی به اطلاعات تمیز ، متنی و قابل اعتماد ، حتی پیشرفته ترین مدل ها خطر ارائه خروجی های نادرست یا گمراه کننده را دارند. این امر به ویژه در خدمات مالی مشکل ساز است ، جایی که دقت ، شفافیت و انطباق نظارتی غیر قابل مذاکره است.
در حالی که شرکت ها برای اتخاذ هوش مصنوعی مسابقه می دهند ، بسیاری می دانند که با ارزش ترین دارایی داده های آنها در سیستم های منسوخ و مخازن خاموش به دام می افتند. باز کردن قفل این داده ها دیگر یک نگرانی از دفتر نیست-برای موفقیت هوش مصنوعی اساسی است.
فشار نظارتی و خطر عجله هوش مصنوعی
تنظیم کننده ها در سراسر جهان شروع به تیز کردن تمرکز خود بر استفاده از هوش مصنوعی در خدمات مالی کرده اند. نگرانی در مورد توهم و شفافیت ، جایی که مدل های AI اطلاعات قابل قبول اما نادرست را بدون ردیابی مناسب ایجاد می کنند ، در حال افزایش هستند. تعصب مدل و عدم توضیح ، پذیرش بیشتر ، به ویژه در مناطقی مانند وام ، ارزیابی ریسک و انطباق را پیچیده تر می کند ، جایی که تصمیمات مبهم می تواند منجر به قرار گرفتن در معرض قانونی و آسیب های شهرت شود.
نظرسنجی ها نشان می دهد که بیش از 80 ٪ از موسسات مالی قابلیت اطمینان داده ها و نگرانی های توضیح را به عنوان عوامل اصلی کاهش ابتکارات هوش مصنوعی خود ذکر کنید. ترس از عواقب ناخواسته ، همراه با نظارت محکم ، محیطی محتاطانه ایجاد کرده است. بنگاهها تحت فشار برای نوآوری قرار دارند ، اما احتیاط می کنند که از تنظیم کننده ها یا استقرار سیستم های هوش مصنوعی که به طور کامل قابل اعتماد نیستند ، از بین می روند.
در این آب و هوا ، تعقیب راه حل های هوش مصنوعی عمومی یا آزمایش با LLM های خارج از قفسه ، اغلب منجر به پروژه های متوقف شده ، سرمایه گذاری های هدر رفته یا بدتر از آن می شود-سیستم های بدتر از آن که به جای کاهش آن ، خطر را تقویت می کنند.
تغییر به سمت دامنه خاص ، داده های محور داده
دستیابی به موفقیت که صنعت به آن نیاز دارد الگوی دیگری نیست. این یک تغییر در تمرکز است ، از مدل سازی به تسلط داده ها. پردازش داده های بدون ساختار خاص دامنه ، رویکردی مبتنی بر هوش مصنوعی در خدمات مالی ارائه می دهد. این روش به جای تکیه بر مدلهای عمومی که بر روی داده های گسترده اینترنت آموزش دیده اند ، بر استخراج ، ساختار و زمینه سازی داده های منحصر به فرد که موسسات مالی از قبل در اختیار دارند تأکید می کند.
با استفاده از AI طراحی شده برای درک تفاوت های ظریف زبان مالی ، مستندات و گردش کار ، شرکت ها می توانند داده های غیرقابل دسترسی را به هوش عملی تبدیل کنند. این امکان اتوماسیون ، بینش ها و پشتیبانی تصمیم گیری را که ریشه در اطلاعات قابل اعتماد خود دارد ، امکان پذیر می کند ، نه مجموعه داده های خارجی مستعد عدم دقت یا عدم ربطی.
این رویکرد با بهبود کارآیی و کاهش خطر ، ROI فوری را ارائه می دهد ، در حالی که انتظارات نظارتی را نیز برآورده می کند. سازمان ها با ساخت سیستم هایی با خطوط لوله داده شفاف و قابل ردیابی ، سازمانها شفافیت و توضیح لازم برای غلبه بر دو بزرگترین چالش در تصویب هوش مصنوعی امروز را به دست می آورند
هوش مصنوعی در دنیای مالی نتایج واقعی را هدایت می کند
در حالی که بخش اعظم مکالمه هوش مصنوعی بر روی نوآوری های چشمگیر ثابت شده است ، پردازش داده های بدون ساختار خاص دامنه در حال حاضر در حال تغییر عملیات در پشت صحنه در برخی از بزرگترین بانک ها و موسسات مالی جهان است. این سازمان ها از هوش مصنوعی برای جایگزینی تخصص های انسانی استفاده می کنند ، بلکه برای تقویت آن ، خودکار سازی استخراج شرایط مهم از قراردادها ، پرچم گذاری خطرات مربوط به انطباق در افشای یا ساده سازی تجزیه و تحلیل ارتباطات مشتری.
به عنوان مثال ، تجزیه و تحلیل اساسی از صورتهای مالی یک کارکرد اصلی در خدمات مالی است ، اما تحلیلگران اغلب ساعتهای بی شماری را صرف پیمایش در تغییرپذیری هر بیانیه و رمزگشایی یادداشت های حسابرس می کنند. شرکت هایی که از راه حل های هوش مصنوعی مانند ما استفاده می کنند ، مدت زمان پردازش را 60 ٪ کاهش داده اند و به تیم ها این امکان را می دهند تا تمرکز خود را از بررسی دستی به تصمیم گیری استراتژیک تغییر دهند.
تأثیر ملموس است. فرآیندهای دستی که یک بار یا هفته ها طول می کشد اکنون در عرض چند دقیقه به پایان رسیده است. تیم های مدیریت ریسک دید قبلی را به مسائل احتمالی بدست می آورند. ادارات انطباق می توانند در حین ممیزی یا بررسی های نظارتی سریعتر و با اعتماد به نفس بیشتر پاسخ دهند. این پیاده سازی های AI نیازی به شرکت ها برای قمار در مدل های غیرقانونی ندارند. آنها بر اساس پایه های داده موجود ساخته شده و آنچه را که در حال حاضر در آنجا وجود دارد ، تقویت می کنند.
این کاربرد عملی هوش مصنوعی برخلاف روشهای آزمایش و خطا است که در بسیاری از پروژه های AI مولد مشترک است. به جای تعقیب آخرین روند فناوری ، بر حل مشکلات واقعی تجارت با دقت و هدف متمرکز است.
AI در معرض خطر: آنچه CTO و تنظیم کننده ها از آن غافل هستند
در عجله برای اتخاذ هوش مصنوعی ، بسیاری از رهبران خدمات مالی – و حتی تنظیم کننده ها – ممکن است بیش از حد روی لایه مدل تمرکز کنند و در لایه داده کافی نباشند. جذابیت الگوریتم های پیشرفته اغلب حقیقت اساسی را تحت الشعاع قرار می دهد که نتایج AI با کیفیت داده ها ، ارتباط و ساختار داده می شود.
با اولویت بندی پردازش داده های خاص دامنه ، موسسات می توانند از ابتدا ابتکارات هوش مصنوعی را در معرض خطر قرار دهند. این به معنای سرمایه گذاری در فن آوری ها و چارچوب هایی است که می توانند داده های بدون ساختار را در چارچوب خدمات مالی پردازش کنند ، و اطمینان حاصل می کنند که خروجی ها نه تنها دقیق هستند بلکه قابل توضیح و شنیدنی هستند.
این رویکرد همچنین بنگاه ها را به سمت مقیاس هوش مصنوعی قرار می دهد. هنگامی که داده های بدون ساختار به قالب های قابل استفاده تبدیل می شوند ، به بنیادی تبدیل می شود که می توان چندین مورد استفاده از هوش مصنوعی را ساخت ، خواه برای گزارشگری نظارتی ، اتوماسیون خدمات مشتری ، تشخیص کلاهبرداری ، یا تجزیه و تحلیل سرمایه گذاری.
فراتر از چرخه اعتیاد به مواد مخدره
صنعت خدمات مالی در یک لحظه مهم است. هوش مصنوعی پتانسیل عظیمی را ارائه می دهد ، اما متوجه می شود که پتانسیل نیاز به یک طرز فکر و نظم و انضباط دارد. تمرکز فعلی بر خطرات توهم و تعصب مدل ، در حالی که معتبر است ، می تواند از مسئله فشرده تر دور شود: بدون باز کردن و ساخت و سازه های گسترده داده های بدون ساختار ، ابتکارات هوش مصنوعی همچنان به زیرنویس خود ادامه می دهند.
پردازش داده های بدون ساختار خاص دامنه نشان دهنده نوع دستیابی به موفقیت است که عناوین حسی را ایجاد نمی کند ، اما تأثیر قابل اندازه گیری و پایدار را هدایت می کند. این یک یادآوری است که در صنایع بسیار تنظیم شده و دارای داده های فنی مانند خدمات مالی ، AI عملی در مورد تعقیب چیز بزرگ بعدی نیست. این در مورد استفاده بهتر از آنچه در حال حاضر در آنجاست ، استفاده می کند.
از آنجا که تنظیم کننده ها همچنان نظارت را محکم می کنند و بنگاه ها به دنبال تعادل نوآوری با مدیریت ریسک هستند ، افرادی که روی تسلط داده ها تمرکز می کنند ، بهترین موقعیت برای هدایت خواهند بود. آینده هوش مصنوعی در خدمات مالی توسط چه کسی دارای چشمک ترین مدل تعریف نمی شود ، اما توسط چه کسی می تواند داده های خود را باز کند ، AI را با مسئولیت پذیری مستقر کند و ارزش مداوم را در دنیای پیچیده و محور محور ارائه دهد.
