Komplexní vize umělé inteligence ve finančních službách pro rok 2025 a dále

Průmysl finančních služeb (FSI) je prostorem, kde umělá inteligence (AI) již dlouho není pouhým snem, ale realitou. S analytikou a datovou vědou pevně zakotvenými v oblastech, jako je detekce podvodů, boj proti praní špinavých peněz (AML) a řízení rizik, je tento průmysl na pokraji další vlny AI poháněných schopností, poháněných technologiemi založenými na generativní AI.

Průmysl stojí na pokraji AI revoluce srovnatelné s přijetím internetu nebo zavedením smartphonu. Stejně jako mobilní zařízení dala vzniknout zcela novým ekosystémům aplikací a spotřebitelského chování, AI a zejména systémy založené na GenAI jsou připraveny zásadně změnit, jak pracujeme, komunikujeme se zákazníky a řídíme rizika.

Tyto organizace, které jsou připraveny se přesunout, jsou připraveny na transformační posuny v oblasti bezpečnosti, produktivity, efektivity, zákaznické zkušenosti a generování výnosů. S většinou porušování bezpečnosti údajů způsobených kompromitovanými uživatelskými přihlašovacími údaji je každá AI bezpečnostní strategie, která stojí za to, zaměřena nejen na vzdělávání koncových uživatelů, ale také na posílení na úrovni zařízení, umožněné novou třídou procesorů PC. Podívejme se nejprve na to, co učinilo FSI pravděpodobným průkopníkem.

Sektor AI

Ironicky, s jeho pověstí konzervatismu, FSI vždy byl v čele při hledání chytrých nových způsobů, jak spravovat data, zejména velké objemy dat. To je částečně z nutnosti: obrovské množství dat generovaných ve FSI představuje permanentní výzvu objemu, variety a rychlosti a přísné regulační prostředí činí silný případ pro přijetí AI s otevřenou náručí.

Rovnováha inovace a rizika

Každý průmysl pochopí frustrující paralýzu, která nastává po projektech AI proof-of-concept: mnoho zajímavých experimentů, ale kde je ROI? Implementace AI přináší celý svět starostí, včetně:

• Vědění, kde začít
• Chybějící strategický přístup (AI pro samotnou AI)
• Sedm V dat (objem, pravdivost, platnost, hodnota, rychlost, variabilita, volatility)
• Mezery ve dovednostech a nedostatek talentů
• Řízení se měnícími kybernetickými riziky
• Plnění se měnícími právními předpisy o AI a GenAI, které se liší v různých zemích a geografických oblastech
• Obtížnost integrace jednoduchých nebo složitých dat z různých zdrojů, zejména s legacy systémy (datové sila) a halucinacemi
• Zajištění transparentnosti, vysvětlitelnosti a férovosti / absence předpojatosti
• Důvěra zákazníků v oblasti ochrany osobních údajů a odpor zaměstnanců
• Ztráta zákaznických dat a důvěrných obchodních strategií mimo firmu (například ChatGPT je zakázán v některých velkých institucích)
• Nedostatečně výkonné hardwarové a zařízení
• Měna dat
• Správa
• Strach z nahrazení
• Rovnováha mezi místními, hybridními a veřejnými cloudu

AI založený na bezpečnosti

Pokud průmysl má ochotu přijmout AI, má také zásadní obavy o bezpečnost, zejména kybernetickou bezpečnost a ochranu dat, které ho drží zpátky.

Kromě přesnosti, vysvětlitelnosti a transparentnosti je bezpečnost základním kamenem integrace AI do obchodních procesů. To zahrnuje dodržování nezbytných a odlišných AI předpisů z celého světa, jako je EU AI Act, Digital Operational Resilience Act (DORA) v EU, decentralizovaný model ve Spojených státech a GDPR, a také zajištění ochrany osobních údajů a bezpečnosti informací. Na rozdíl od tradičních IT systémů musí být AI řešení postavena na základě silné správy a robustních bezpečnostních opatření, aby byla zodpovědná, etická a důvěryhodná.

Nicméně, s integrací AI do FSI, toto představuje několik nových útočných vektorů, jako jsou kybernetické útoky, datová otrava (manipulace s trénovacími daty používanými AI modely, vedoucí k nesprávným nebo škodlivým výstupům), inverze modelu (kde útočníci odvozují citlivé informace z odpovědí AI modelu) a škodlivé vstupy navržené k oklamání AI modelů, způsobující nesprávné předpovědi.

Zodpovědná AI

Zodpovědná AI je nezbytná při vývoji a implementaci AI nástroje. Při využívání této technologie je zásadní, aby AI byla legální, etická, férová, zachovávající soukromí, bezpečná a vysvětlitelná. To je zásadní pro FSI, protože priorizuje transparentnost, férovost a odpovědnost.

Šest pilířů zodpovědné AI, kterým by se organizace měly řídit, zahrnuje:

1. Různorodost a inkluze – zajišťuje, aby AI respektovala rozmanité perspektivy a vyhýbala se předpojatosti.
2. Ochrana soukromí a bezpečnosti – chrání uživatelská data robustními bezpečnostními a ochrannými opatřeními.
3. Odpovědnost a spolehlivost – drží AI systémy / vývojáře odpovědné za výsledky.
4. Vysvětlitelnost – činí AI rozhodnutí srozumitelnými a přístupnými pro všechny uživatele.
5. Transparentnost – poskytuje jasný přehled o AI procesech a rozhodování.
6. Udržitelnost – Environmentální a sociální dopad minimalizuje ekologickou stopu AI a podporuje sociální dobro.

Přemýšlení o roli IT

Ve tradičním světě byste na tyto výzvy reagovali tím, že jste zvýšili výkon svých IT systémů: zpracování transakcí, správa dat, podpora back-office, kapacita úložiště a tak dále. Ale když AI proniká dále do vaší technologické sady, hra se mění. Když AI přesahuje software, vytváří zcela nový způsob provozu.

Vaše IT týmy se tak stávají nejen “strážci dat”, ale také digitálními poradci pro vaši pracovní sílu, automatizací rutinních úkolů, integrací AI poháněných řešení a zajištěním, aby data pracovala pro ně, pomáhají jim zlepšit svou produktivitu a efektivitu a poskytují jim osobní zpracování, které potřebují. AI poháněná řešení na chytrých zařízeních, jako jsou AI PC s nejnovějšími vysokorychlostními procesory, jako jsou Intel ® Xeon® scalable procesory, předpovídají uživatelské potřeby na základě chování, zatímco udržují data v soukromí, pokud nejsou sdílena s cloudem. Kromě toho dnešní AI PC nabízejí nové zpracování funkce, jako jsou neuronové zpracování jednotky (NPUs), které dále urychlují AI úkoly a posilují bezpečnostní ochranu.

AI v použití dnes

Dnes vidíme některé zajímavé AI použití, které budou mít průmyslové dopady. Ale nejdříve musí společnosti postavit škálovatelnou, bezpečnou a udržitelnou AI architekturu a to je velmi odlišné od budování tradiční IT infrastruktury. To vyžaduje holistický, týmový přístup zahrnující stakeholdery z divizní vedení, infrastruktury, operací, softwarového vývoje, datové vědy a obchodních linií. Příklady použití zahrnují:

• Simulace a modelování: Prediktivní simulace, hluboké učení a učení s posilováním, aby se personalizovaly doporučení, zlepšily dodavatelské řetězce a optimalizovaly rozhodování, předpovědi a řízení rizik.
• Detekce podvodů a bezpečnost: AI poháněné algoritmy pro rozpoznávání vzorců k detekci anomálií, automatizaci detekce podvodů, posílení compliance KYC a posílení bezpečnosti.
• Chytré pobočky a transformace chytrých budov: AI poháněné kiosky a edge analytika k vytváření personalizovaných zákaznických zkušeností (jako například simultánní překlady do více jazyků); lokální LLM zpracování k zajištění úplného soukromí a chytré kamery zlepšují bezpečnost poboček.
• Automatizace procesů: AI streamlines opakující se úkoly a pracovní postupy, jako je finanční reportování, slaďování záznamů, zpracování půjček a zlepšování zákaznických služeb, zatímco zajišťuje compliance a bezpečnost.
• Přemýšlení procesů: AI nabízí příležitost zásadně přehodnotit obchodní procesy, přesahující jednoduchou digitalizaci, aby vytvořily skutečně inteligentní pracovní postupy.
• AI Ops: AI technologie mohou automatizovat infrastrukturu workflow, aby urychlily poskytování a řešení problémů.
• Zákaznické služby: AI umožňuje organizacím poskytovat 24/7 podporu, okamžité odpovědi, personalizované zkušenosti a efektivnější řešení problémů, včetně virtuálních asistentů.
• Zrychlení due diligence: Značně urychlit proces due diligence, ať už se jedná o analýzu smluv nebo jako součást fúzí a akvizic, a identifikovat potenciální synergické efekty i rizika.
• Compliance: Automatizace regulatorních kontrol, zajištění přesnosti, snížení rizik a udržování aktuálních záznamů efektivně.
• Správa bohatství a osobní poradci pro bohatství: Sloučení zákazníků s vhodnými finančními produkty a poskytování personalizovaných investičních rad, aby se zlepšila spokojenost zákazníků a provozní efektivita.
• Úspory energie: AI optimalizace v datových centrech a na zařízeních s vysokou efektivitou procesorů, zlepšuje správu energie a snižuje spotřebu energie.
• Digitální zaměstnanci: AI může umožnit automatizaci procesů a úkolů s agenty dohlížejícími na zaměstnance.

Navrhování cesty vpřed

V roce 2025 leží transformační síla AI nejen v tom, co může udělat, ale v tom, jak architekturu jejího nasazení. Budování škálovatelné, bezpečné a udržitelné AI ekosystému vyžaduje spolupráci napříč vedením, infrastrukturou, operacemi a vývojovými týmy. Když průmysly přijmou AI – od prediktivních simulací po detekci podvodů, automatizaci procesů a personalizované zákaznické zkušenosti – přehodnocují pracovní postupy, zlepšují compliance a pohánějí energetickou efektivitu. AI již není nástrojem – je kamenem inteligentní inovace a udržitelného růstu.
eams. Jako průmysly přijmou AI – od prediktivních simulací po detekci podvodů, automatizaci procesů a personalizované zákaznické zkušenosti – přehodnocují pracovní postupy, zlepšují compliance a pohánějí energetickou efektivitu. AI již není nástrojem – je kamenem inteligentní inovace a udržitelného růstu.