Tekoälyn suurin mahdollisuus rahoitusalalla ei ole uudet mallit – se on vanhan datan avaaminen

Tekoälyn jatkaessa nopeaa etenemistään eri toimialoilla, rahoituspalveluyritykset ovat risteyksessä. Monet instituutiot ovat innokkaita hyödyntämään tekoälyn potentiaalia, mutta suhtautuvat varauksella kasvavaan sääntelyvalvontaan ja huomaavat, että innovaatiopolku on paljon odotettua monimutkaisempi. Viimeaikaiset otsikot nostavat esiin riskejä, kuten AI hallusinaatiot, mallivinouma ja läpinäkymätön päätöksenteko – kysymyksiä, joihin sääntelyviranomaiset ovat yhä halukkaampia puuttumaan. 

Tekoälyn generatiivisen hypen ja vaatimustenmukaisuuteen liittyvien huolenaiheiden takana piilee kuitenkin käytännöllisempi, usein unohdettu mahdollisuus. Tekoälyn menestys ei riipu suurempien mallien rakentamisesta, vaan niiden toimittamisesta oikeanlaisella ja toimialakohtaisella datalla, jotta ne toimisivat tehokkaasti. Rahoituslaitokset lepäävät pilvin pimein päin strukturoimatonta dataa, joka on loukussa sopimuksissa, tiliotteissa, tiedonannoissa, sähköposteissa ja vanhoissa järjestelmissä. Niin kauan kuin tätä dataa ei saada käyttöön, tekoäly ei edelleenkään täytä lupauksiaan rahoitusalalla.

Piilotettu haaste: biljoonat lukittuina strukturoimattomaan dataan

Rahoituslaitokset tuottavat ja hallitsevat päivittäin valtavia määriä dataa. Kuitenkin arviolta 80–90 % tästä datasta on strukturoimatonta, hautautuneena sopimuksiin, sähköposteihin, tiedonantoihin, raportteihin ja viestintään. Toisin kuin tietokantoihin siististi järjestetyt strukturoidut tietojoukot, strukturoimaton data on sotkuista, vaihtelevaa ja vaikeasti käsiteltävää skaalautuvasti perinteisillä menetelmillä.

Tämä on kriittinen haaste. Tekoälyjärjestelmät ovat vain niin hyviä kuin niihin syötetty data. Ilman pääsyä puhtaaseen, kontekstuaaliseen ja luotettavaan tietoon jopa edistyneimmät mallit voivat tuottaa epätarkkoja tai harhaanjohtavia tuloksia. Tämä on erityisen ongelmallista rahoituspalveluissa, joissa tarkkuus, läpinäkyvyys ja sääntelyn noudattaminen ovat ehdottomia edellytyksiä.

Yritysten kilpaillessa tekoälyn käyttöönotosta monet huomaavat, että heidän arvokkaimmat datavarannot ovat edelleen loukussa vanhentuneissa järjestelmissä ja erillisissä tietovarastoissa. Näiden tietojen avaaminen ei ole enää vain taustatoimintojen huolenaihe – se on keskeistä tekoälyn menestyksen kannalta.

Sääntelypaine ja tekoälyn kiirehtimisen riski

Sääntelyviranomaiset ympäri maailmaa ovat alkaneet terävöittää huomiota tekoälyn käyttöön rahoituspalveluissa. Huoli hallusinaatioista ja läpinäkyvyydestä, joissa tekoälymallit tuottavat uskottavaa mutta virheellistä tietoa ilman asianmukaista jäljitettävyyttä, kasvaa. Mallien vinouma ja selittämättömyyden puute vaikeuttavat entisestään käyttöönottoa, erityisesti aloilla, kuten lainanannossa, riskinarvioinnissa ja vaatimustenmukaisuudessa, joilla läpinäkymättömät päätökset voivat johtaa oikeudelliseen vastuuseen ja mainevahinkoihin.

Kyselyt osoittavat sen yli 80 % rahoituslaitoksista mainitsevat datan luotettavuuteen ja selitettävyyteen liittyvät huolenaiheet merkittävimpinä tekoälyhankkeitaan hidastavina tekijöinä. Pelko tahattomista seurauksista yhdistettynä tiukentuvaan valvontaan on luonut varovaisen ympäristön. Yritykset ovat paineen alla innovoida, mutta varovaisia ​​joutumasta sääntelyviranomaisten vastakkain tai ottamaan käyttöön tekoälyjärjestelmiä, joihin ei voida täysin luottaa.

Tässä ilmapiirissä yleistettyjen tekoälyratkaisujen jahtaaminen tai valmiiden oikeustieteen maisteriohjelmien kokeilu johtaa usein projektien pysähtymiseen, investointien hukkaan heittämiseen tai, mikä pahempaa, järjestelmiin, jotka pikemminkin lisäävät riskiä kuin lieventävät sitä.

Siirtyminen kohti toimialakohtaista, datakeskeistä tekoälyä

Alan tarvitsema läpimurto ei ole uusi malli. Kyse on painopisteen muutoksesta mallien rakentamisesta datan hallintaan. Alakohtainen, strukturoimaton datankäsittely tarjoaa perusteellisemman lähestymistavan tekoälyyn finanssipalveluissa. Sen sijaan, että luotettaisiin yleisiin malleihin, jotka on koulutettu laajan internet-datan pohjalta, tämä menetelmä korostaa rahoituslaitosten jo hallussa olevan ainutlaatuisen datan poimimista, jäsentämistä ja kontekstualisointia.

Hyödyntämällä tekoälyä, joka on suunniteltu ymmärtämään talouskielen, dokumentaation ja työnkulkujen vivahteita, yritykset voivat muuntaa aiemmin saavuttamattomissa olleet tiedot toimintakelpoisiksi tiedoiksi. Tämä mahdollistaa automaation, näkemykset ja päätöksenteon tuen, jotka perustuvat laitoksen omiin luotettaviin tietoihin, eivätkä ulkoisiin tietojoukkoihin, jotka ovat alttiita epätarkkuuksille tai merkityksettömille.

Tämä lähestymistapa tuottaa välitöntä sijoitetun pääoman tuottoa parantamalla tehokkuutta ja vähentämällä riskejä samalla, kun se täyttää sääntelyyn liittyvät odotukset. Rakentamalla järjestelmiä, joissa on selkeät ja jäljitettävät dataputket, organisaatiot saavuttavat läpinäkyvyyttä ja selitettävyyttä, joita tarvitaan kahden suurimman tekoälyn käyttöönoton haasteen ratkaisemiseksi.

Tekoäly ajaa todellisia tuloksia finanssimaailmassa

Vaikka suuri osa tekoälykeskustelusta keskittyy edelleen näyttäviin innovaatioihin, toimialakohtainen strukturoimaton datankäsittely on jo muuttamassa kulissien takana tapahtuvaa toimintaa joissakin maailman suurimmissa pankeissa ja rahoituslaitoksissa. Nämä organisaatiot eivät käytä tekoälyä korvaamaan ihmisen asiantuntemusta, vaan täydentämään sitä, automatisoimalla kriittisten ehtojen poimimista sopimuksista, merkitsemällä tiedonantojen piilossa olevia vaatimustenmukaisuusriskejä tai virtaviivaistamalla asiakasviestinnän analysointia.

Esimerkiksi tilinpäätösten perusteellinen analyysi on ydintoiminto kaikissa rahoituspalveluissa, mutta analyytikot käyttävät usein lukemattomia tunteja kunkin tilinpäätöksen vaihtelun selvittämiseen ja tilintarkastajan muistiinpanojen tulkitsemiseen. Yritykset, jotka hyödyntävät kaltaisia ​​tekoälyratkaisujamme, ovat lyhentäneet käsittelyaikoja 60 %, minkä ansiosta tiimit voivat siirtää painopistettään manuaalisesta tarkastelusta strategiseen päätöksentekoon.

Vaikutus on konkreettinen. Manuaaliset prosessit, jotka aiemmin kestivät päiviä tai viikkoja, valmistuvat nyt minuuteissa. Riskienhallintatiimit saavat aikaisempaa näkyvyyttä mahdollisiin ongelmiin. Compliance-osastot voivat reagoida nopeammin ja luottavaisemmin auditointien tai sääntelyyn liittyvien tarkastelujen aikana. Nämä tekoälytoteutukset eivät vaadi yrityksiä luottamaan kokeilemattomiin malleihin. Ne rakentavat olemassa olevien tietojen varaan ja parantavat jo olemassa olevaa dataa.

Tämä tekoälyn käytännön sovellus on jyrkässä ristiriidassa monissa generatiivisissa tekoälyprojekteissa yleisten kokeilu- ja erehdysmenetelmien kanssa. Sen sijaan, että jahdattaisiin uusimpia teknologiatrendejä, se keskittyy ratkaisemaan todellisia liiketoimintaongelmia tarkasti ja tarkoituksenmukaisesti.

Tekoälyn riskien vähentäminen: Mitä teknologiajohtajat ja sääntelyviranomaiset jättävät huomiotta

Kiireessä ottaa tekoäly käyttöön monet finanssialan johtajat – ja jopa sääntelyviranomaiset – saattavat keskittyä liikaa mallikerrokseen ja liian vähän datakerrokseen. Edistyneiden algoritmien viehätys usein varjostaa sitä perustotuutta, että tekoälyn tulokset määräytyvät datan laadun, relevanssin ja rakenteen perusteella.

Priorisoimalla toimialakohtaista datankäsittelyä instituutiot voivat vähentää tekoälyhankkeiden riskejä alusta alkaen. Tämä tarkoittaa investoimista teknologioihin ja kehyksiin, jotka pystyvät älykkäästi käsittelemään strukturoimatonta dataa rahoituspalveluiden kontekstissa varmistaen, että tulokset ovat paitsi tarkkoja myös selitettävissä ja auditoitavissa.

Tämä lähestymistapa myös auttaa yrityksiä skaalaamaan tekoälyä tehokkaammin. Kun strukturoimaton data muunnetaan käyttökelpoiseen muotoon, siitä tulee perusta, jolle voidaan rakentaa useita tekoälyn käyttötapauksia, olipa kyseessä sitten sääntelyyn liittyvä raportointi, asiakaspalvelun automatisointi, petosten havaitseminen tai sijoitusanalyysi. Sen sijaan, että jokaista tekoälyprojektia käsiteltäisiin itsenäisenä hankkeena, strukturoimattoman datan hallinta luo uudelleenkäytettävän resurssin, joka nopeuttaa tulevaa innovaatiota samalla kun se säilyttää hallinnan ja vaatimustenmukaisuuden.

Hype-syklin tuolle puolen siirtyminen

Finanssipalveluala on käännekohdan kynnyksellä. Tekoälyllä on valtava potentiaali, mutta sen toteuttaminen vaatii kurinalaista, datakeskeistä ajattelutapaa. Nykyinen keskittyminen hallusinaatioriskeihin ja malliharhaan, vaikka se onkin perusteltua, voi viedä huomion pois kiireellisemmästä ongelmasta: ilman valtavien strukturoimattomien tietovarantojen vapauttamista ja jäsentämistä tekoälyaloitteet jäävät edelleen vajaaksi.

Alakohtainen strukturoimaton datankäsittely edustaa sellaista läpimurtoa, joka ei tee sensaatiomaisia ​​otsikoita, vaan jolla on mitattavissa oleva ja kestävä vaikutus. Se muistuttaa siitä, että erittäin säännellyillä ja dataintensiivisillä toimialoilla, kuten rahoituspalveluissa, käytännön tekoälyssä ei ole kyse seuraavan suuren tavoitteen jahtaamisesta. Kyse on jo olemassa olevan paremmasta hyödyntämisestä.

Kun sääntelyviranomaiset jatkavat valvonnan tiukentamista ja yritykset pyrkivät tasapainottamaan innovaatioita riskienhallinnan kanssa, ne, jotka keskittyvät datan hallintaan, ovat parhaassa asemassa johtamaan. Tekoälyn tulevaisuutta finanssipalveluissa ei määritä se, kenellä on näyttävin malli, vaan se, kuka pystyy avaamaan datansa, ottamaan tekoälyn vastuullisesti käyttöön ja tuottamaan johdonmukaista arvoa monimutkaisessa, vaatimustenmukaisuuteen perustuvassa maailmassa.