Kompleksowa wizja sztucznej inteligencji w usługach finansowych na rok 2025 i kolejne lata

Branża usług finansowych (FSI) to przestrzeń, w której AI od dawna jest rzeczywistością, a nie mrzonką cyklu szumu informacyjnego. Mając analitykę i naukę o danych mocno osadzone w obszarach takich jak wykrywanie oszustw, przeciwdziałanie praniu pieniędzy (AML) i zarządzanie ryzykiem, branża ta jest na dobrej drodze do zapoczątkowania kolejnej fali możliwości napędzanych przez AI, napędzanych przez generatywne technologie oparte na AI.

Branża stoi u progu rewolucji AI porównywalnej z adopcją Internetu lub wprowadzeniem smartfona. Tak jak urządzenia mobilne stworzyły zupełnie nowe ekosystemy aplikacji i zachowań konsumentów, tak AI, a zwłaszcza systemy oparte na GenAI, są gotowe fundamentalnie zmienić sposób, w jaki pracujemy, wchodzimy w interakcje z klientami i zarządzamy ryzykiem.

Organizacje, które są gotowe do działania, są gotowe na transformacyjne zmiany w zakresie bezpieczeństwa, produktywności, wydajności, obsługi klienta i generowania przychodów. Ponieważ większość naruszeń danych wynika z naruszeń danych uwierzytelniających użytkowników, każda strategia bezpieczeństwa AI warta swojej ceny nie tylko zwraca uwagę na edukację użytkowników końcowych, ale także opiera się na wzmocnieniu na poziomie urządzenia, co jest możliwe dzięki nowej klasie procesorów PC. Przyjrzyjmy się najpierw temu, co sprawiło, że FSI stało się prawdopodobnym pionierem.

Sektor SI

Ironicznie, ze swoją reputacją konserwatyzmu, FSI zawsze było na czele znajdowania inteligentnych nowych sposobów zarządzania danymi, szczególnie dużymi wolumenami danych. Wynika to częściowo z konieczności: ogromna ilość danych generowanych w FSI stanowi stałe wyzwanie pod względem wolumenu-różnorodności-prędkości, a surowe środowisko regulacyjne stanowi przekonujący argument za przyjęciem AI z otwartymi ramionami.

Równoważenie innowacji z ryzykiem

Każda branża zrozumie frustrujący paraliż, który pojawia się po projektach proof-of-concept AI: mnóstwo ekscytujących eksperymentów, ale gdzie jest zwrot z inwestycji? Wdrażanie AI niesie ze sobą mnóstwo zmartwień, w tym:

• Wiedzieć, gdzie zacząć
• Brak podejścia strategicznego (AI dla AI)
• Siedem V danych (objętość, prawdziwość, ważność, wartość, szybkość, zmienność, zmienność)
• Luki w kompetencjach i niedobory talentów
• Zarządzanie zmieniającymi się zagrożeniami cyberbezpieczeństwa
• Spełnianie zmieniających się przepisów dotyczących zgodności w zakresie sztucznej inteligencji i sztucznej inteligencji genetycznej, które różnią się w zależności od kraju i regionu
• Trudności w integrowaniu prostych lub złożonych danych z różnych źródeł, szczególnie w przypadku starszych systemów (silosów danych) i halucynacji
• Zapewnienie przejrzystości, możliwości wyjaśnienia i uczciwości/braku stronniczości
• Zaufanie klientów w zakresie prywatności danych i opór pracowników
• Utrata danych klientów i poufnych strategii handlowych poza firmą (na przykład ChatGPT jest zakazany w niektórych dużych instytucjach)
• Niedostatecznie wydajny sprzęt i urządzenia
• Waluta danych
• Zarządzanie
• Strach przed wysiedleniem
• Równoważenie lokalnych, hybrydowych i publicznych chmur

Sztuczna inteligencja oparta na bezpieczeństwie

Jeśli branża jest gotowa wdrożyć sztuczną inteligencję, to musi również zadbać o bezpieczeństwo, zwłaszcza o cyberbezpieczeństwo i ochronę danych, które ją powstrzymują.

Oprócz dokładności, możliwości wyjaśnienia i przejrzystości, bezpieczeństwo jest kamieniem węgielnym integracji AI w procesach biznesowych. Obejmuje to przestrzeganie niezbędne i zróżnicowane przepisy dotyczące sztucznej inteligencji na całym świecie, takie jak Ustawa UE o sztucznej inteligencji, dotychczasowy Ustawa o cyfrowej odporności operacyjnej (DORA) w UE, zdecentralizowany model w Stanach Zjednoczonych i RODO, jak również zapewnienie prywatności danych i bezpieczeństwa informacji. W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów informatycznych, rozwiązania AI muszą być zbudowane na fundamencie silnego zarządzania i solidnych środków bezpieczeństwa, aby były odpowiedzialne, etyczne i godne zaufania.

Jednak integracja sztucznej inteligencji z systemami finansowymi stwarza kilka nowych wektorów ataków, takich jak ataki na cyberbezpieczeństwo, zatruwanie danych (manipulacja danymi treningowymi wykorzystywanymi przez modele AI, prowadząca do niedokładnych lub złośliwych wyników), odwrócenie modelu (gdzie atakujący wywnioskowują poufne informacje z odpowiedzi modelu sztucznej inteligencji) oraz złośliwe dane wejściowe mające na celu oszukanie modeli sztucznej inteligencji i uzyskanie nieprawidłowych prognoz.

Odpowiedzialna sztuczna inteligencja

Odpowiedzialna sztuczna inteligencja jest konieczne podczas opracowywania i wdrażania narzędzia AI. Podczas korzystania z technologii najważniejsze jest, aby AI była legalna, etyczna, uczciwa, chroniąca prywatność, bezpieczna i możliwa do wyjaśnienia. Jest to kluczowe dla FSI, ponieważ priorytetowo traktuje przejrzystość, uczciwość i odpowiedzialność.

Sześć filarów odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, których powinny przestrzegać organizacje, obejmuje:

1. Różnorodność i integracja – zapewnia, że ​​sztuczna inteligencja szanuje różne perspektywy i unika stronniczości.
2. Prywatność i bezpieczeństwo – chroni dane użytkowników dzięki solidnym środkom bezpieczeństwa i ochrony prywatności.
3. Odpowiedzialność i niezawodność – pociąga do odpowiedzialności systemy/twórców AI za wyniki.
4. Wyjaśnialność – sprawia, że ​​decyzje podejmowane przez sztuczną inteligencję są zrozumiałe i dostępne dla wszystkich użytkowników.
5. Przejrzystość – zapewnia przejrzysty wgląd w procesy sztucznej inteligencji i podejmowanie decyzji.
6. Zrównoważony rozwój – wpływ na środowisko i społeczeństwo – minimalizuje ślad ekologiczny sztucznej inteligencji i promuje dobro społeczne.

Nowe spojrzenie na rolę IT

W tradycyjnym świecie odpowiadałbyś na te wyzwania, wzmacniając swoje systemy IT: przetwarzanie transakcji, zarządzanie danymi, wsparcie back-office, pojemność pamięci masowej itd. Ale w miarę jak AI przenika dalej do twojego stosu technologicznego, gra się zmienia. Ponieważ staje się czymś więcej niż oprogramowaniem, AI tworzy zupełnie nowy sposób działania.

Dzięki temu Twoje zespoły IT stają się nie tylko „opiekunami danych”, ale także cyfrowymi doradcami dla Twojej siły roboczej, automatyzując rutynowe zadania, integrując rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji i sprawiając, że dane pracują dla nich, pomagając im zwiększyć własną produktywność i wydajność oraz zapewniając im osobistą moc przetwarzania, której potrzebują. Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji na inteligentnych urządzeniach, takich jak komputery PC z AI, działające na najnowszych szybkich procesorach, takich jak skalowalne procesory Intel® Xeon®, przewidują potrzeby użytkowników na podstawie zachowania, jednocześnie zachowując prywatność danych, chyba że są udostępniane w chmurze. Ponadto dzisiejsze komputery PC z AI oferują nowe funkcje przetwarzania, takie jak jednostki przetwarzania neuronowego (NPU), które dodatkowo przyspieszają zadania AI i wzmacniają ochronę bezpieczeństwa.

Sztuczna inteligencja w użyciu dzisiaj

Dzisiaj widzimy kilka ekscytujących przypadków użycia AI, które będą miały wpływ na całą branżę. Ale najpierw firmy muszą zbudować skalowalną, bezpieczną i zrównoważoną architekturę AI, a to bardzo różni się od budowania tradycyjnego majątku IT. Wymaga to holistycznego podejścia zespołowego, angażującego interesariuszy z kierownictwa działu, architektury infrastruktury, operacji, rozwoju oprogramowania, nauki o danych i linii biznesowych. Przypadki użycia obejmują:

• Symulacja i modelowanie:Symulacje predykcyjne, głębokie uczenie i uczenie przez wzmacnianie w celu personalizacji rekomendacji, usprawnienia łańcuchów dostaw i optymalizacji podejmowania decyzji, prognozowania i zarządzania ryzykiem.
• Wykrywanie oszustw i bezpieczeństwo: Algorytmy rozpoznawania wzorców oparte na sztucznej inteligencji umożliwiają wykrywanie anomalii, automatyzację wykrywania oszustw, usprawnienie sprawdzania zgodności z zasadą KYC (Know Your Customer) oraz wzmocnienie bezpieczeństwa.
• Inteligentne oddziały i inteligentne budynki transformacja: Kioski oparte na sztucznej inteligencji i analityka brzegowa umożliwiają tworzenie spersonalizowanych doświadczeń klientów (np. jednoczesne tłumaczenia na wiele języków); lokalne przetwarzanie LLM zapewnia całkowitą prywatność, a inteligentne kamery poprawiają bezpieczeństwo oddziałów.
• Automatyzacja procesów:Sztuczna inteligencja usprawnia powtarzalne zadania i przepływy pracy, takie jak sprawozdawczość finansowa, uzgadnianie zapisów, przetwarzanie pożyczek i ulepszanie obsługi klienta, zapewniając jednocześnie zgodność z przepisami i bezpieczeństwo.
• Przeprojektowane procesy: Sztuczna inteligencja oferuje możliwość gruntownego przemyślenia procesów biznesowych i wyjścia poza prostą digitalizację w celu stworzenia prawdziwie inteligentnych przepływów pracy.
• Operacje AI: Technologie AI mogą automatyzować przepływy prac infrastrukturalnych w celu przyspieszenia udostępniania zasobów i rozwiązywania problemów.
• Obsługa Klienta:Dzięki sztucznej inteligencji organizacje mogą zapewniać całodobowe wsparcie, natychmiastowe odpowiedzi, spersonalizowane doświadczenia i skuteczniejsze rozwiązywanie problemów, w tym korzystać z asystentów wirtualnych.
• Przyspiesz należytą staranność: Znacznie przyspiesz proces należytej staranności, np. w ramach analizy umów lub fuzji i przejęć, a także zidentyfikuj potencjalne synergie, a także ryzyka.
• Weryfikacja: Automatyzacja kontroli regulacyjnych, zapewnienie dokładności, redukcja ryzyka i efektywne aktualizowanie rejestrów.
• Zarządzanie majątkiem i doradcy ds. osobistego majątku: Łączymy klientów z odpowiednimi produktami finansowymi i zapewniamy spersonalizowane doradztwo inwestycyjne w celu zwiększenia zadowolenia klientów i efektywności operacyjnej.
• Oszczędność energii: Optymalizacja sztucznej inteligencji w centrach danych oraz sztuczna inteligencja na urządzeniach z wykorzystaniem procesorów o wysokiej wydajności poprawia zarządzanie energią i zmniejsza jej zużycie.
• Pracownicy cyfrowi: Sztuczna inteligencja może umożliwić automatyzację procesów i zadań, a nadzór nad agentami sprawować będą pracownicy.

Wytyczanie dalszej drogi

W roku 2025 transformacyjna moc sztucznej inteligencji (AI) tkwi nie tylko w jej możliwościach, ale także w sposobie, w jaki projektujemy jej wdrożenie. Budowa skalowalnego, bezpiecznego i zrównoważonego ekosystemu AI wymaga współpracy między kierownictwem, infrastrukturą, operacjami i zespołami programistycznymi. W miarę jak branże wdrażają AI – od symulacji predykcyjnych po wykrywanie oszustw, automatyzację procesów i spersonalizowane doświadczenia klientów – zmieniają one przepływy pracy, zwiększają zgodność z przepisami i napędzają efektywność energetyczną. AI nie jest już narzędziem – jest kamieniem węgielnym inteligentnych innowacji i zrównoważonego rozwoju.