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

Przemysł usług finansowych (FSI) to obszar, w którym sztuczna inteligencja (AI) jest już od dawna rzeczywistością, a nie marzeniem z cyklu hossy. Z analityką i nauką o danych głęboko zakorzenionymi w obszarach takich jak wykrywanie oszustw, przeciwdziałanie praniu brudnych pieniędzy (AML) i zarządzanie ryzykiem, branża jest gotowa do wprowadzenia kolejnej fali możliwości napędzanych przez technologie oparte na generatywnej sztucznej inteligencji.

Branża stoi u progu rewolucji sztucznej inteligencji porównywalnej do przyjęcia Internetu lub wprowadzenia smartfonów. Podobnie jak urządzenia mobilne dały początek całkiem nowym ekosystemom aplikacji i zachowań konsumentów, sztuczna inteligencja, a szczególnie systemy oparte na GenAI, są gotowe do fundamentalnej zmiany sposobu, w jaki pracujemy, wchodzimy w interakcje z klientami i zarządzamy ryzykiem.

Te organizacje, które są gotowe do podjęcia działań, są przeznaczone do przełomowych zmian w zakresie bezpieczeństwa, produktywności, efektywności, doświadczenia klienta i generowania przychodów. Ponieważ większość naruszeń danych jest spowodowana naruszeniami poświadczeń użytkowników, każda wartościowa strategia bezpieczeństwa sztucznej inteligencji nie tylko zwraca uwagę na edukację użytkowników końcowych, ale także opiera się na uprawnieniach na poziomie urządzenia, co jest możliwe dzięki nowej klasie procesorów PC. Zobaczmy najpierw, co sprawiło, że FSI jest prawdopodobnym pionierem.

Sektor AI

Ironicznie, pomimo reputacji za konserwatyzm, FSI zawsze była na czele poszukiwania nowych, inteligentnych sposobów zarządzania danymi, szczególnie dużymi ilościami danych. Jest to częściowo konieczność: ogromna ilość danych generowanych w FSI stanowi stałe wyzwanie objętości, różnorodności i prędkości, a ścisłe środowisko regulacyjne stanowi przekonywujący argument za przyjęciem sztucznej inteligencji z otwartymi ramionami.

Balansowanie innowacji z ryzykiem

Każda branża zrozumie frustrującą paraliż, który pojawia się po projektach proof-of-concept sztucznej inteligencji: wiele ekscytujących eksperymentów, ale gdzie jest ROI? Wdrożenie sztucznej inteligencji wiąże się z wieloma zmartwieniami, w tym:

• Wiedza, gdzie zacząć
• Brak strategicznego podejścia (sztuczna inteligencja dla samej sztucznej inteligencji)
• Siedem V danych (objętość, wiarygodność, ważność, wartość, prędkość, zmiennność, zmienność)
• Luki w umiejętnościach i brak talentów
• Zarządzanie ewoluującymi ryzykami cyberbezpieczeństwa
• Spełnianie ewoluujących przepisów dotyczących sztucznej inteligencji i GenAI, które różnią się w różnych krajach i regionach
• Trudności z integracją prostych lub złożonych danych z różnych źródeł, szczególnie z systemami legacy (silo danych) i halucynacjami
• Gwarantowanie przejrzystości, wyjaśnialności i bezstronności/braku uprzedzeń
• Ufność klientów wokół prywatności danych i oporu pracowników
• Utrata danych klientów i poufnych strategii handlowych poza firmą (na przykład ChatGPT jest zabroniony w niektórych dużych instytucjach)
• Słabo wydajne urządzenia i sprzęt
• Waluta danych
• Lad
• Strach przed zastąpieniem
• Balansowanie między środowiskami lokalnymi, hybrydowymi i chmurą publiczną

Sztuczna inteligencja oparta na bezpieczeństwie

Jeśli branża ma wolę przyjęcia sztucznej inteligencji, to ma również najwyższy priorytet w zakresie bezpieczeństwa, szczególnie cyberbezpieczeństwa i ochrony danych, co ją powstrzymuje.

Oprócz dokładności, wyjaśnialności i przejrzystości, bezpieczeństwo jest kamieniem węgielnym integracji sztucznej inteligencji w procesach biznesowych. Obejmuje to przestrzeganie niezbędnych i różnych przepisów sztucznej inteligencji z całego świata, takich jak EU AI Act, Cyfrowy Akt Odporności Operacyjnej (DORA) w UE, decentralizowany model w Stanach Zjednoczonych, oraz RODO, jak również zapewnienie prywatności danych i bezpieczeństwa informacji. W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów IT, rozwiązania sztucznej inteligencji muszą być budowane na fundamencie silnego zarządzania i solidnych środków bezpieczeństwa, aby być odpowiedzialnymi, etycznymi i godnymi zaufania.

Jednakże, wraz z integracją sztucznej inteligencji w FSI, pojawiają się nowe wektory ataków, takie jak ataki cybernetyczne, otrutywanie danych (manipulowanie danymi szkoleniowymi używanymi przez modele sztucznej inteligencji, prowadzące do niedokładnych lub złych wyników), odwrócenie modelu (gdzie atakującyinferują wrażliwe informacje z odpowiedzi modelu sztucznej inteligencji), i złe dane wejściowe zaprojektowane w celu oszukania modeli sztucznej inteligencji, powodujące błędne przewidywania.

Odpowiedzialna sztuczna inteligencja

Odpowiedzialna sztuczna inteligencja jest niezbędna podczas tworzenia i wdrażania narzędzi sztucznej inteligencji. Podczas korzystania z tej technologii, jest niezwykle ważne, aby sztuczna inteligencja była legalna, etyczna, sprawiedliwa, chroniąca prywatność, bezpieczna i wyjaśnialna. Jest to niezwykle ważne dla FSI, ponieważ priorytetem są przejrzystość, sprawiedliwość i odpowiedzialność.

Sześć filarów Odpowiedzialnej Sztucznej Inteligencji, których powinny przestrzegać organizacje, obejmuje:

1. Różnorodność i Włączność – zapewnia, że sztuczna inteligencja szanuje różne perspektywy i unika uprzedzeń.
2. Prywatność i Bezpieczeństwo – chroni dane użytkowników za pomocą solidnych środków bezpieczeństwa i prywatności.
3. Odpowiedzialność i Niezawodność – traktuje systemy/rozwój sztucznej inteligencji jako odpowiedzialne za wyniki.
4. Wyjaśnialność – czyni decyzje sztucznej inteligencji zrozumiałymi i dostępnymi dla wszystkich użytkowników.
5. Przejrzystość – zapewnia jasne spojrzenie na procesy i podejmowanie decyzji sztucznej inteligencji.
6. Zrównoważoność – Wpływ Środowiskowy i Społeczny minimalizuje ślad ekologiczny sztucznej inteligencji i promuje dobro społeczne.

Przebudowanie roli IT

W tradycyjnym świecie, odpowiedziałbyś na te wyzwania, zwiększając możliwości swoich systemów IT: przetwarzanie transakcji, zarządzanie danymi, wsparcie biura, pojemność magazynu itd. Ale gdy sztuczna inteligencja przenika głębiej w Twoją strukturę technologiczną, gra się zmienia. Gdy staje się czymś więcej niż oprogramowaniem, sztuczna inteligencja tworzy całkowicie nowy sposób funkcjonowania.

Twoje zespoły IT stają się nie tylko „stróżami danych”, ale także cyfrowymi doradcami dla Twojej siły roboczej, automatyzując rutynowe zadania, integrując rozwiązania napędzane sztuczną inteligencją i dostarczając dane, aby pomóc im poprawić własną produktywność i efektywność, oraz zapewnić im osobistą moc obliczeniową, której potrzebują. Rozwiązania sztucznej inteligencji na inteligentnych urządzeniach, takich jak komputery PC z sztuczną inteligencją, działające na najnowszych procesorach o wysokiej wydajności, takich jak procesory Intel Xeon, przewidują potrzeby użytkowników na podstawie ich zachowania, jednocześnie zachowując prywatność danych, chyba że zostaną udostępnione w chmurze. Co więcej, dzisiejsze komputery PC z sztuczną inteligencją oferują nowe funkcje przetwarzania, takie jak jednostki przetwarzania neuronowego (NPU), które przyspieszają zadania sztucznej inteligencji i zwiększają ochronę bezpieczeństwa.

Sztuczna inteligencja w użyciu dzisiaj

Dzisiaj widzimy niektóre ekscytujące przypadki użycia sztucznej inteligencji, które będą miały wpływ na całą branżę. Ale najpierw, firmy muszą zbudować skalowalną, bezpieczną i zrównoważoną architekturę sztucznej inteligencji, a jest to zupełnie inaczej niż budowanie tradycyjnej infrastruktury IT. Wymaga to holistycznego, zespołowego podejścia, w którym biorą udział wszyscy zaangażowani, od kierownictwa, architektury infrastruktury, operacji, rozwoju oprogramowania, nauki o danych i linii biznesowych. Przykłady obejmują:

• Symulacja i modelowanie : Symulacje predykcyjne, głębokie uczenie i uczenie wzmocnione w celu personalizacji rekomendacji, poprawy łańcuchów dostaw i optymalizacji podejmowania decyzji, prognozowania i zarządzania ryzykiem.
• Wykrywanie oszustw i bezpieczeństwo: algorytmy rozpoznawania wzorców napędzanych sztuczną inteligencją w celu wykrywania anomalii, automatyzacji wykrywania oszustw, poprawy zgodności z wymogami know-your-customer (KYC) i wzmocnienia bezpieczeństwa.
• Inteligentne placówki i inteligentna transformacja budynków : Kioski i analityka krawędzi napędzane sztuczną inteligencją w celu tworzenia personalizowanych doświadczeń klientów (takich jak wielojęzyczne tłumaczenia); lokalne przetwarzanie LLM, aby zapewnić pełną prywatność, oraz inteligentne kamery, które poprawiają bezpieczeństwo placówek.
• Automatyzacja procesów : Sztuczna inteligencja upraszcza powtarzalne zadania i przepływy pracy, takie jak raportowanie finansowe, uzgadnianie zapisów, przetwarzanie kredytów i poprawa obsługi klienta, przy jednoczesnym zapewnieniu zgodności i bezpieczeństwa.
• Przebudowane procesy: Sztuczna inteligencja oferuje okazję do fundamentalnej przebudowy procesów biznesowych, przechodząc poza proste cyfryzowanie i tworząc prawdziwie inteligentne przepływy pracy.
• AI Ops: Technologie sztucznej inteligencji mogą zautomatyzować przepływy pracy infrastruktury, aby przyspieszyć przydzielanie i rozwiązywanie problemów.
• Obsługa klienta : Sztuczna inteligencja umożliwia organizacjom świadczenie usług 24/7, natychmiastowe odpowiedzi, personalizowane doświadczenia i bardziej wydajne rozwiązywanie problemów, w tym wirtualnych asystentów.
• Przyspieszenie due diligence: Zdecydowanie przyspiesz swój proces due diligence, niezależnie od tego, czy jest to analiza umów, czy część połączeń i przejęć, oraz zidentyfikuj potencjalne sinergie, a także ryzyka.
• Zgodność: Automatyzacja kontroli regulacyjnych, zapewnienie dokładności, redukowanie ryzyka i utrzymanie aktualnych zapisów w sposób wydajny.
• Zarządzanie majątkiem i osobistymi doradcami finansowymi: Dopasowanie klientów do odpowiednich produktów finansowych i zapewnienie personalizowanej porady inwestycyjnej w celu poprawy satysfakcji klienta i efektywności operacyjnej.
• Oszczędność energii: Optymalizacja sztucznej inteligencji w centrach danych i na urządzeniach z sztuczną inteligencją o wysokiej wydajności, poprawia zarządzanie energią i redukuje zużycie energii.
• Cyfrowi pracownicy: Sztuczna inteligencja może umożliwić automatyzację procesów i zadań z agentami nadzorowanymi przez pracowników.

Wytyczanie ścieżki do przodu

W 2025 roku, przełomowa siła sztucznej inteligencji leży nie tylko w tym, co może zrobić, ale w tym, jak architektury jej wdrożenia. Budowanie skalowalnego, bezpiecznego i zrównoważonego ekosystemu sztucznej inteligencji wymaga współpracy na poziomie kierownictwa, infrastruktury, operacji i zespołów developerskich. Gdy branże przyjmują sztuczną inteligencję – od symulacji predykcyjnych po wykrywanie oszustw, automatyzację procesów i personalizowane doświadczenia klienta – przebudowują przepływy pracy, poprawiają zgodność i napędzają efektywność energetyczną. Sztuczna inteligencja nie jest już tylko narzędziem – jest kamieniem węgielnym innowacji inteligentnych i zrównoważonego wzrostu.