Ένα ολοκληρωμένο όραμα AI στις χρηματοοικονομικές υπηρεσίες για το 2025 και μετά

Ο κλάδος των Χρηματοοικονομικών Υπηρεσιών (FSI) είναι ένας χώρος όπου η τεχνητή νοημοσύνη είναι εδώ και καιρό πραγματικότητα, παρά ένα όνειρο κυκλικής δημοσιότητας. Με τα αναλυτικά στοιχεία και την επιστήμη δεδομένων να είναι σταθερά ενσωματωμένα σε τομείς όπως η ανίχνευση απάτης, η καταπολέμηση της νομιμοποίησης εσόδων από παράνομες δραστηριότητες (AML) και η διαχείριση κινδύνων, η βιομηχανία πρόκειται να πρωτοστατήσει σε ένα άλλο κύμα δυνατοτήτων που τροφοδοτούνται από την τεχνητή νοημοσύνη, που τροφοδοτούνται από τεχνολογίες που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη.

Ο κλάδος βρίσκεται στα πρόθυρα μιας επανάστασης της τεχνητής νοημοσύνης συγκρίσιμης με την υιοθέτηση του Διαδικτύου ή την εισαγωγή του smartphone. Ακριβώς όπως οι κινητές συσκευές δημιούργησαν εντελώς νέα οικοσυστήματα εφαρμογών και συμπεριφορών καταναλωτών, η τεχνητή νοημοσύνη και ειδικά τα συστήματα που βασίζονται στο GenAI, είναι έτοιμη να αναδιαμορφώσουν θεμελιωδώς τον τρόπο με τον οποίο εργαζόμαστε, αλληλεπιδρούμε με τους πελάτες και διαχειριζόμαστε τον κίνδυνο.

Εκείνοι οι οργανισμοί που είναι έτοιμοι να κινηθούν είναι έτοιμοι για μετασχηματιστικές αλλαγές στην ασφάλεια, την παραγωγικότητα, την αποτελεσματικότητα, την εμπειρία των πελατών και τη δημιουργία εσόδων. Με τις περισσότερες παραβιάσεις δεδομένων λόγω παραβιασμένων διαπιστευτηρίων χρήστη, οποιαδήποτε στρατηγική ασφάλειας AI αξίζει όχι μόνο στρέφει την προσοχή της στην εκπαίδευση των τελικών χρηστών αλλά βασίζεται επίσης στην ενδυνάμωση σε επίπεδο συσκευής που έγινε δυνατή από μια νέα κατηγορία επεξεργαστών υπολογιστών. Ας δούμε πρώτα τι έκανε το FSI πιθανώς πρωτοπόρο.

Τομέας AI

Κατά ειρωνικό τρόπο, με τη φήμη του για συντηρητισμό, το FSI βρισκόταν πάντα στην πρώτη γραμμή της εύρεσης έξυπνων νέων τρόπων διαχείρισης δεδομένων, ιδιαίτερα μεγάλων όγκων δεδομένων. Αυτό είναι εν μέρει από ανάγκη: ο τεράστιος όγκος δεδομένων που δημιουργείται στο FSI παρουσιάζει μια μόνιμη πρόκληση όγκου-ποικιλίας-ταχύτητας και το αυστηρό ρυθμιστικό περιβάλλον συνιστά επιτακτικό λόγο για την υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης με ανοιχτές αγκάλες.

Εξισορρόπηση της καινοτομίας με τον κίνδυνο

Κάθε κλάδος θα κατανοήσει την απογοητευτική παράλυση που έρχεται μετά από έργα απόδειξης τεχνητής νοημοσύνης: πολλά συναρπαστικά πειράματα, αλλά πού είναι το ROI; Η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης φέρνει έναν κόσμο ανησυχιών, όπως:

• Γνωρίζοντας από πού να ξεκινήσετε
• Έλλειψη στρατηγικής προσέγγισης (AI για χάρη του AI)
• Τα επτά Vs των δεδομένων (όγκος, ακρίβεια, εγκυρότητα, τιμή, ταχύτητα, μεταβλητότητα, μεταβλητότητα)
• Κενά δεξιοτήτων και ελλείψεις ταλέντων
• Διαχείριση εξελισσόμενων κινδύνων κυβερνοασφάλειας
• Συμμόρφωση με τους εξελισσόμενους νόμους συμμόρφωσης για την τεχνητή νοημοσύνη και το GenAI που διαφέρουν μεταξύ χωρών και γεωγραφικών περιοχών
• Δυσκολία ενσωμάτωσης απλών ή πολύπλοκων δεδομένων από διαφορετικές πηγές, ιδιαίτερα με παλαιού τύπου συστήματα (σιλό δεδομένων) και παραισθήσεις
• Διασφάλιση διαφάνειας, επεξήγησης και δικαιοσύνης/έλλειψης μεροληψίας
• Εμπιστοσύνη πελατών σχετικά με το απόρρητο δεδομένων και την αντίσταση των εργαζομένων
• Απώλεια δεδομένων πελατών και εμπιστευτικών εμπορικών στρατηγικών εκτός της εταιρείας (για παράδειγμα, το ChatGPT απαγορεύεται σε ορισμένα μεγάλα ιδρύματα)
• Υποτροφοδοτούμενο υλικό και συσκευές
• Νόμισμα δεδομένων
• Διακυβέρνηση
• Φόβος μετατόπισης
• Εξισορρόπηση εσωτερικής εγκατάστασης, υβριδικού και δημόσιου νέφους

AI γειωμένο στην ασφάλεια

Εάν ο κλάδος έχει προθυμία να υιοθετήσει την τεχνητή νοημοσύνη, έχει επίσης πρωταρχικό μέλημα για την ασφάλεια, ιδιαίτερα την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο και την προστασία των δεδομένων που την εμποδίζουν.

Εκτός από την ακρίβεια, την επεξήγηση και τη διαφάνεια, η ασφάλεια αποτελεί ακρογωνιαίο λίθο της ενσωμάτωσης της τεχνητής νοημοσύνης στις επιχειρηματικές διαδικασίες. Αυτό περιλαμβάνει την τήρηση του απαραίτητοι και διαφορετικοί κανονισμοί τεχνητής νοημοσύνης από όλο τον κόσμο, όπως ο Νόμος για την τεχνητή νοημοσύνη της ΕΕ, ο Νόμος για την Ψηφιακή Επιχειρησιακή Ανθεκτικότητα (DORA) στην ΕΕ, το αποκεντρωμένο μοντέλο στις Ηνωμένες Πολιτείες και το GDPR, καθώς και τη διασφάλιση του απορρήτου των δεδομένων και της ασφάλειας των πληροφοριών. Σε αντίθεση με τα παραδοσιακά συστήματα πληροφορικής, οι λύσεις τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να βασίζονται σε μια βάση ισχυρής διακυβέρνησης και ισχυρών μέτρων ασφαλείας για να είναι υπεύθυνες, ηθικές και αξιόπιστες.

Ωστόσο, με την ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στο FSI, αυτό παρουσιάζει αρκετούς νέους φορείς επιθέσεων, όπως επιθέσεις στον κυβερνοχώρο, δηλητηρίαση δεδομένων (χειρισμός των δεδομένων εκπαίδευσης που χρησιμοποιούνται από μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης, που οδηγεί σε ανακριβή ή κακόβουλα αποτελέσματα), αναστροφή μοντέλου (όπου οι εισβολείς συνάγουν ευαίσθητες πληροφορίες από τις απαντήσεις του μοντέλου AI) και κακόβουλες εισόδους που έχουν σχεδιαστεί για να εξαπατήσουν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης προκαλώντας εσφαλμένες προβλέψεις.

Υπεύθυνη τεχνητή νοημοσύνη

Υπεύθυνη τεχνητή νοημοσύνη είναι επιτακτική ανάγκη κατά την ανάπτυξη και την εφαρμογή ενός εργαλείου AI. Κατά την αξιοποίηση της τεχνολογίας, είναι πρωταρχικής σημασίας η τεχνητή νοημοσύνη να είναι νόμιμη, ηθική, δίκαιη, να διατηρεί το απόρρητο, να είναι ασφαλής και να εξηγείται. Αυτό είναι ζωτικής σημασίας για το FSI καθώς δίνει προτεραιότητα στη διαφάνεια, τη δικαιοσύνη και τη λογοδοσία.

Οι έξι πυλώνες της Υπεύθυνης Τεχνητής Νοημοσύνης που πρέπει να τηρούν οι οργανισμοί περιλαμβάνουν:

1. Διαφορετικότητα και συμπερίληψη – διασφαλίζει ότι η τεχνητή νοημοσύνη σέβεται τις διαφορετικές προοπτικές και αποφεύγει την προκατάληψη.
2. Απόρρητο και ασφάλεια – προστατεύει τα δεδομένα χρήστη με ισχυρά μέτρα ασφάλειας και απορρήτου.
3. Λογοδοσία και αξιοπιστία – θεωρεί υπεύθυνους για τα αποτελέσματα τα συστήματα/προγραμματιστές AI.
4. Επεξηγησιμότητα – κάνει τις αποφάσεις τεχνητής νοημοσύνης κατανοητές και προσβάσιμες σε όλους τους χρήστες.
5. Διαφάνεια – παρέχει σαφή εικόνα για τις διαδικασίες τεχνητής νοημοσύνης και τη λήψη αποφάσεων.
6. Βιωσιμότητα – Ο Περιβαλλοντικός και Κοινωνικός Αντίκτυπος ελαχιστοποιεί το οικολογικό αποτύπωμα της Τεχνητής Νοημοσύνης και προωθεί το κοινωνικό καλό.

Επανεξέταση του ρόλου της πληροφορικής

Στον παραδοσιακό κόσμο, θα απαντούσατε σε αυτές τις προκλήσεις ενισχύοντας τα συστήματα πληροφορικής σας: επεξεργασία συναλλαγών, διαχείριση δεδομένων, υποστήριξη back-office, χωρητικότητα αποθήκευσης και ούτω καθεξής. Αλλά καθώς η τεχνητή νοημοσύνη φιλτράρει περαιτέρω στη στοίβα τεχνολογίας σας, το παιχνίδι αλλάζει. Καθώς γίνεται κάτι περισσότερο από λογισμικό, η τεχνητή νοημοσύνη δημιουργεί έναν εντελώς νέο τρόπο λειτουργίας.

Έτσι, οι ομάδες πληροφορικής σας γίνονται όχι μόνο «οι φύλακες των δεδομένων», αλλά και ψηφιακοί σύμβουλοι του εργατικού σας δυναμικού, αυτοματοποιώντας καθημερινές εργασίες, ενσωματώνοντας λύσεις που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη και βοηθώντας τους να βελτιώσουν τη δική τους παραγωγικότητα και αποτελεσματικότητα και δίνοντάς τους την προσωπική επεξεργαστική ισχύ που χρειάζονται. Λύσεις με τεχνητή νοημοσύνη σε έξυπνες συσκευές όπως υπολογιστές τεχνητής νοημοσύνης που λειτουργούν με τους πιο πρόσφατους επεξεργαστές υψηλής ταχύτητας, όπως επεκτάσιμους επεξεργαστές Intel® Xeon®, προβλέπουν τις ανάγκες των χρηστών με βάση τη συμπεριφορά, ενώ διατηρούν τα δεδομένα ιδιωτικά, εκτός εάν κοινοποιούνται στο cloud. Επιπλέον, οι σημερινοί υπολογιστές τεχνητής νοημοσύνης προσφέρουν αναδυόμενες λειτουργίες επεξεργασίας, όπως μονάδες νευρωνικής επεξεργασίας (NPU) που επιταχύνουν περαιτέρω τις εργασίες AI και ενισχύουν την προστασία της ασφάλειας.

AI σε χρήση σήμερα

Σήμερα, βλέπουμε μερικές συναρπαστικές περιπτώσεις χρήσης τεχνητής νοημοσύνης που θα έχουν επιπτώσεις σε ολόκληρη τη βιομηχανία. Αλλά πρώτα, οι εταιρείες πρέπει να χτίσουν μια επεκτάσιμη, ασφαλή και βιώσιμη αρχιτεκτονική τεχνητής νοημοσύνης και αυτό είναι πολύ διαφορετικό από την κατασκευή ενός παραδοσιακού κτήματος πληροφορικής. Απαιτεί μια ολιστική προσέγγιση βασισμένη στην ομάδα που περιλαμβάνει ενδιαφερόμενα μέρη από την ηγεσία του τμήματος, την αρχιτεκτονική υποδομής, τις λειτουργίες, την ανάπτυξη λογισμικού, την επιστήμη δεδομένων και τους επιχειρηματικούς τομείς. Οι περιπτώσεις χρήσης περιλαμβάνουν:

• Προσομοίωση & μοντελοποίηση: Προγνωστικές προσομοιώσεις, βαθιά μάθηση και ενισχυτική μάθηση για την εξατομίκευση των συστάσεων, τη βελτίωση των αλυσίδων εφοδιασμού και τη βελτιστοποίηση της λήψης αποφάσεων, των προβλέψεων και της διαχείρισης κινδύνου.
• Ανίχνευση και ασφάλεια απάτης: Αλγόριθμοι αναγνώρισης προτύπων με γνώμονα την τεχνητή νοημοσύνη για τον εντοπισμό ανωμαλιών, την αυτοματοποίηση της ανίχνευσης απάτης, τη βελτίωση του ελέγχου συμμόρφωσης με το know-your-customer (KYC) και την ενίσχυση της ασφάλειας.
• Έξυπνα υποκαταστήματα και έξυπνο κτίριο μεταμόρφωση: Περίπτερα με τεχνητή νοημοσύνη και αναλυτικά στοιχεία αιχμής για τη δημιουργία εξατομικευμένων εμπειριών πελατών (όπως πολλαπλές ταυτόχρονες μεταφράσεις γλώσσας). τοπική επεξεργασία LLM για την εξασφάλιση πλήρους απορρήτου και οι έξυπνες κάμερες βελτιώνουν την ασφάλεια των υποκαταστημάτων.
• Αυτοματοποίηση διαδικασιών: Η τεχνητή νοημοσύνη εκσυγχρονίζει επαναλαμβανόμενες εργασίες και ροές εργασιών, όπως οι οικονομικές αναφορές, η συμφωνία αρχείων, η επεξεργασία δανείων και η βελτίωση των υπηρεσιών πελατών, διασφαλίζοντας παράλληλα τη συμμόρφωση και την ασφάλεια.
• Επανασχεδιασμένες διαδικασίες: Η τεχνητή νοημοσύνη προσφέρει μια ευκαιρία για ουσιαστική επανεξέταση των επιχειρηματικών διαδικασιών, προχωρώντας πέρα ​​από την απλή ψηφιοποίηση για τη δημιουργία πραγματικά έξυπνων ροών εργασίας.
• AI Ops: Οι τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να αυτοματοποιήσουν τις ροές εργασίας υποδομής για να επιταχύνουν την παροχή και την επίλυση προβλημάτων.
• Εξυπηρέτηση Πελατών: Η τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει στους οργανισμούς να παρέχουν υποστήριξη 24/7, άμεσες απαντήσεις, εξατομικευμένες εμπειρίες και πιο αποτελεσματική επίλυση προβλημάτων, συμπεριλαμβανομένων των εικονικών βοηθών.
• Επιτάχυνση της δέουσας επιμέλειας: Επιταχύνετε σημαντικά τη διαδικασία δέουσας επιμέλειάς σας, όπου είναι ανάλυση συμβολαίων ή ως μέρος συγχωνεύσεων και εξαγορών, και εντοπίστε πιθανές συνέργειες καθώς και κινδύνους.
• Συμμόρφωση: Αυτοματοποίηση ρυθμιστικών ελέγχων, διασφάλιση της ακρίβειας, μείωση των κινδύνων και διατήρηση ενημερωμένων αρχείων αποτελεσματικά.
• Διαχείριση περιουσίας και Σύμβουλοι Προσωπικού Πλούτου: Αντιστοίχιση πελατών με κατάλληλα χρηματοοικονομικά προϊόντα και παροχή εξατομικευμένων επενδυτικών συμβουλών για την ενίσχυση της ικανοποίησης των πελατών και της λειτουργικής αποτελεσματικότητας.
• Εξοικονόμηση ενέργειας: Βελτιστοποίηση τεχνητής νοημοσύνης σε κέντρα δεδομένων και τεχνητή νοημοσύνη στη συσκευή με επεξεργαστές υψηλής απόδοσης, βελτιώνει τη διαχείριση ενέργειας και μειώνει την κατανάλωση ενέργειας.
• Ψηφιακό υπάλληλοι: Το AI μπορεί να επιτρέψει την αυτοματοποίηση διαδικασιών και εργασιών με πράκτορες που επιβλέπονται από υπαλλήλους.

Σχεδιάζοντας μια πορεία προς τα εμπρός

Το 2025, η μετασχηματιστική δύναμη της Τεχνητής Νοημοσύνης δεν έγκειται μόνο σε αυτά που μπορεί να κάνει, αλλά και στον τρόπο με τον οποίο σχεδιάζουμε την ανάπτυξή της. Η οικοδόμηση ενός κλιμακώσιμου, ασφαλούς και βιώσιμου οικοσυστήματος Τεχνητής Νοημοσύνης απαιτεί συνεργασία μεταξύ των ομάδων ηγεσίας, υποδομών, λειτουργιών και ανάπτυξης. Καθώς οι βιομηχανίες υιοθετούν την Τεχνητή Νοημοσύνη - από προγνωστικές προσομοιώσεις έως την ανίχνευση απάτης, τον αυτοματισμό διαδικασιών και τις εξατομικευμένες εμπειρίες πελατών - επαναπροσδιορίζουν τις ροές εργασίας, ενισχύουν τη συμμόρφωση και προωθούν την ενεργειακή απόδοση. Η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν είναι πλέον εργαλείο - είναι ο ακρογωνιαίος λίθος της έξυπνης καινοτομίας και της βιώσιμης ανάπτυξης.