Největší příležitostí umělé inteligence ve financích nejsou nové modely, ale odemykání starých dat

Vzhledem k tomu, že umělá inteligence pokračuje ve svém rychlém rozvoji napříč odvětvími, společnosti poskytující finanční služby se ocitají na křižovatce. Mnoho institucí dychtí využít potenciál umělé inteligence, ale zároveň se obávají rostoucí kontroly ze strany regulačních orgánů. Zjišťují, že cesta k inovacím je mnohem složitější, než se očekávalo. Nedávné titulky upozorňují na rizika, jako je AI halucinace, modelové zkreslení a neprůhledné rozhodování – problémy, kterými se regulační orgány stále více snaží zabývat. 

Za hlukem generativního humbuku kolem umělé inteligence a obavami o dodržování předpisů se však skrývá praktičtější a přehlížená příležitost. Úspěch s umělou inteligencí nezávisí na budování větších modelů, ale na poskytnutí správných a pro danou oblast specifických dat, aby mohly efektivně fungovat. Finanční instituce se nacházejí na horách nestrukturovaných dat uvězněných ve smlouvách, prohlášeních, oznámeních, e-mailech a starších systémech. Dokud nebudou tato data odemčena a zpřístupněna k použití, umělá inteligence ve finančním sektoru i nadále nenaplní svůj slib.

Skrytá výzva: Triliony uzamčené v nestrukturovaných datech

Finanční instituce denně generují a spravují ohromující objemy dat. Nicméně odhaduje se, že 80–90 % těchto dat je nestrukturovaných, pohřbené ve smlouvách, e-mailech, prohlášeních, zprávách a komunikaci. Na rozdíl od strukturovaných datových sad úhledně uspořádaných v databázích jsou nestrukturovaná data chaotická, rozmanitá a obtížně se zpracovávají ve velkém měřítku pomocí tradičních metod.

To představuje zásadní výzvu. Systémy umělé inteligence jsou jen tak dobré, jako data, která jim poskytují. Bez přístupu k čistým, kontextovým a spolehlivým informacím riskují i ​​ty nejpokročilejší modely nepřesné nebo zavádějící výstupy. To je obzvláště problematické ve finančních službách, kde jsou přesnost, transparentnost a dodržování předpisů nezbytné.

Vzhledem k tomu, že firmy předhánějí v zavádění umělé inteligence, mnoho z nich zjišťuje, že jejich nejcennější datová aktiva zůstávají uvězněna v zastaralých systémech a izolovaných úložištích. Odemknutí těchto dat již není záležitostí administrativních pracovníků – je klíčové pro úspěch umělé inteligence.

Regulační tlak a riziko uspěchaného zavádění umělé inteligence

Regulační orgány po celém světě začaly více zostřovat svůj zájem o využití umělé inteligence ve finančních službách. Obavy z halucinací a transparentnosti, kdy modely umělé inteligence generují věrohodné, ale nesprávné informace bez řádné sledovatelnosti, narůstají. Zkreslení modelů a nedostatek vysvětlitelnosti dále komplikují jejich zavádění, zejména v oblastech, jako je poskytování úvěrů, hodnocení rizik a dodržování předpisů, kde neprůhledná rozhodnutí mohou vést k právnímu odhalení a poškození pověsti.

Naznačují to průzkumy více než 80 % finančních institucí uvádějí jako hlavní faktory zpomalující jejich iniciativy v oblasti umělé inteligence obavy týkající se spolehlivosti dat a jejich vysvětlitelnosti. Strach z nezamýšlených důsledků spolu s přísnějším dohledem vytvořil opatrné prostředí. Firmy jsou pod tlakem inovovat, ale obávají se, že se dostanou do konfliktu s regulačními orgány nebo zavedou systémy umělé inteligence, kterým nelze plně důvěřovat.

V tomto klimatu vede honění se za zobecněnými řešeními umělé inteligence nebo experimentování s běžně dostupnými LLM metodami často k zastavení projektů, zbytečným investicím nebo, co je horší, k systémům, které riziko spíše zesilují, než aby ho zmírňovaly.

Posun směrem k doménově specifické, datově orientované umělé inteligenci

Průlom, který toto odvětví potřebuje, není další model. Jde o posun v zaměření od budování modelů k zvládání dat. Zpracování nestrukturovaných dat specifické pro danou oblast nabízí uzemněnější přístup k umělé inteligenci ve finančních službách. Namísto spoléhání se na generické modely trénované na širokých internetových datech tato metoda klade důraz na extrakci, strukturování a kontextualizaci jedinečných dat, která finanční instituce již vlastní.

Využitím umělé inteligence navržené pro pochopení nuancí finančního jazyka, dokumentace a pracovních postupů mohou firmy proměnit dříve nepřístupná data v využitelné informace. To umožňuje automatizaci, poznatky a podporu rozhodování založené na důvěryhodných informacích dané instituce, nikoli na externích souborech dat náchylných k nepřesnostem nebo irelevantnosti.

Tento přístup přináší okamžitou návratnost investic zlepšením efektivity a snížením rizik a zároveň splňuje regulační očekávání. Budováním systémů s jasnými a sledovatelnými datovými kanály získávají organizace transparentnost a vysvětlitelnost potřebnou k překonání dvou největších výzev v oblasti zavádění umělé inteligence v současnosti.

Umělá inteligence přináší skutečné výsledky ve finančním světě

Zatímco velká část diskusí o umělé inteligenci se stále soustředí na okázalé inovace, zpracování nestrukturovaných dat specifických pro danou oblast již transformuje operace v zákulisí některých z největších světových bank a finančních institucí. Tyto organizace používají umělou inteligenci nikoli k nahrazení lidských odborných znalostí, ale k jejich rozšíření, automatizují extrakci kritických podmínek ze smluv, označují rizika v oblasti dodržování předpisů skrytá ve zveřejněných informacích nebo zefektivňují analýzu komunikace s klienty.

Například fundamentální analýza finančních výkazů je klíčovou funkcí ve finančních službách, ale analytici často tráví nespočet hodin orientací v proměnlivosti jednotlivých výkazů a luštěním poznámek auditora. Firmy využívající řešení umělé inteligence, jako je ta naše, zkrátily dobu zpracování o 60 %, což týmům umožňuje přesunout jejich zaměření z manuální kontroly na strategické rozhodování.

Dopad je hmatatelný. Manuální procesy, které dříve trvaly dny nebo týdny, jsou nyní dokončeny během několika minut. Týmy pro řízení rizik získají včasný přehled o potenciálních problémech. Oddělení pro dodržování předpisů mohou reagovat rychleji a s větší jistotou během auditů nebo regulačních kontrol. Tyto implementace umělé inteligence nevyžadují, aby firmy sázely na neověřené modely. Staví na stávajících datových základech a vylepšují to, co již existuje.

Toto praktické využití umělé inteligence je v příkrém kontrastu s metodami pokus-omyl, které jsou běžné v mnoha generativních projektech umělé inteligence. Spíše než aby se honila za nejnovějšími technologickými trendy, zaměřuje se na řešení skutečných obchodních problémů s přesností a účelem.

Snižování rizik umělé inteligence: Co CTO a regulátoři přehlížejí

Ve spěchu s přijetím umělé inteligence se mnoho vedoucích pracovníků v oblasti finančních služeb – a dokonce i regulačních orgánů – může příliš zaměřovat na modelovou vrstvu a nedostatečně na datovou vrstvu. Lákadlo pokročilých algoritmů často zastiňuje základní pravdu, že výsledky umělé inteligence jsou diktovány kvalitou dat, relevancí a strukturou.

Upřednostněním zpracování dat specifických pro danou oblast mohou instituce od samého začátku snížit riziko iniciativ v oblasti umělé inteligence. To znamená investovat do technologií a frameworků, které dokáží inteligentně zpracovávat nestrukturovaná data v kontextu finančních služeb a zajistit, aby výstupy byly nejen přesné, ale také vysvětlitelné a auditovatelné.

Tento přístup také umožňuje firmám efektivněji škálovat umělou inteligenci. Jakmile jsou nestrukturovaná data transformována do použitelných formátů, stávají se základem, na kterém lze stavět různé případy použití umělé inteligence, ať už pro regulační reporting, automatizaci zákaznických služeb, odhalování podvodů nebo investiční analýzu. Spíše než aby se každý projekt umělé inteligence považoval za samostatný úkol, zvládnutí nestrukturovaných dat vytváří opakovaně použitelné aktivum, které urychluje budoucí inovace a zároveň si zachovává kontrolu a dodržování předpisů.

Překonání cyklu humbuku

Finanční sektor se nachází v klíčovém okamžiku. Umělá inteligence nabízí obrovský potenciál, ale jeho realizace vyžaduje disciplinovaný přístup zaměřený na data. Současné zaměření na rizika halucinací a modelové zkreslení, ačkoli je opodstatněné, může odvádět pozornost od naléhavějšího problému: bez uvolnění a strukturování obrovských zásob nestrukturovaných dat budou iniciativy v oblasti umělé inteligence i nadále nedostatečně fungovat.

Zpracování nestrukturovaných dat specifických pro danou doménu představuje průlom, který se sice nedostane na titulní stránky novin, ale má měřitelný a udržitelný dopad. Je to připomínka toho, že ve vysoce regulovaných odvětvích náročných na data, jako jsou finanční služby, se praktická umělá inteligence nesnaží o honičku za další velkou věcí. Jde o lepší využití toho, co již existuje.

Vzhledem k tomu, že regulační orgány nadále zpřísňují dohled a firmy se snaží vyvážit inovace s řízením rizik, budou ti, kteří se zaměřují na zvládnutí dat, v nejlepší pozici k vedení. Budoucnost umělé inteligence ve finančních službách nebude definována tím, kdo má nejchytřejší model, ale tím, kdo dokáže odemknout svá data, zodpovědně nasazovat umělou inteligenci a poskytovat konzistentní hodnotu v komplexním světě řízeném dodržováním předpisů.