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

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

Branża stoi u progu rewolucji sztucznej inteligencji porównywalnej do przyjęcia Internetu lub wprowadzenia smartfonów. Tak jak urządzenia mobilne dały początek całkiem nowym ekosystemom aplikacji i zachowań konsumentów, sztuczna inteligencja, a szczególnie systemy oparte na generatywnej sztucznej inteligencji, 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 nastawione na przełomowe zmiany w zakresie bezpieczeństwa, produktywności, efektywności, doświadczeń klientów i generowania przychodów. Ponieważ większość naruszeń bezpieczeństwa danych jest spowodowana naruszeniami pochodzącymi od użytkowników, każda wartościowa strategia bezpieczeństwa sztucznej inteligencji nie tylko skupia się na edukacji użytkowników końcowych, ale także opiera się na umocnieniu na poziomie urządzenia, co jest możliwe dzięki nowej klasie procesorów komputerowych. Przede wszystkim przyjrzyjmy się, co sprawiło, że FSI była prawdopodobnym pionierem.

Sektor sztucznej inteligencji

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

Bilansowanie innowacji z ryzykiem

Każda branża zrozumie frustrującą paraliżję, jaka pojawia się po projektach pilotażowych sztucznej inteligencji: wiele ekscytujących eksperymentów, ale gdzie jest zwrot z inwestycji? Wdrożenie sztucznej inteligencji wiąże się z wieloma problemami, 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 wykwalifikowanego personelu
• Zarządzanie ewoluującymi ryzykami cyberbezpieczeństwa
• Spełnianie ewoluujących przepisów dotyczących sztucznej inteligencji i generatywnej sztucznej inteligencji, które różnią się w różnych krajach i regionach
• Trudności w integrowaniu prostych lub złożonych danych z różnych źródeł, szczególnie z systemami legacy (silo danych) i halucynacjami
• Gwarantowanie przejrzystości, wyjaśnialności i braku uprzedzeń
• Zaufanie klientów w kwestii prywatności danych i oporu pracowników
• Utrata danych klientów i poufnych strategii handlowych poza firmą (na przykład ChatGPT jest zabroniony w niektórych dużych instytucjach)
• Urządzenia o niewystarczającej mocy obliczeniowej
• Waluta danych
• Lad
• Strach przed wymianą
• Bilansowanie pomiędzy lokalnymi, hybrydowymi i publicznymi chmurami

Sztuczna inteligencja oparta na bezpieczeństwie

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

Ponadto, oprócz dokładności, wyjaśnialności i przejrzystości, bezpieczeństwo jest kamieniem węgielnym integracji sztucznej inteligencji w procesach biznesowych. Obejmuje to przestrzeganie niezbędnych i różnych przepisów dotyczących sztucznej inteligencji z całego świata, takich jak Unijna ustawa o sztucznej inteligencji, ustawa o cyberbezpieczeństwie i operacyjnej gotowości cyfrowej (DORA) w Unii Europejskiej, model decentralizowany w Stanach Zjednoczonych oraz RODO, oraz zapewnienie prywatności danych i bezpieczeństwa informacji. W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów IT, rozwiązania sztucznej inteligencji muszą być zbudowane na fundamencie silnego zarządzania i solidnych środków bezpieczeństwa, aby być odpowiedzialnymi, etycznymi i godnymi zaufania.

Jednak wraz z integracją sztucznej inteligencji w FSI, pojawia się kilka nowych wektorów ataków, takich jak ataki cybernetyczne, zatrucie danych (manipulacja danymi szkoleniowymi używanymi przez modele sztucznej inteligencji, prowadząca do nieprecyzyjnych lub złośliwych wyników), odwrócenie modelu (gdzie atakujący inferują wrażliwe informacje z odpowiedzi modelu sztucznej inteligencji), oraz złe dane wejściowe zaprojektowane w celu oszukania modeli sztucznej inteligencji i spowodowania błędnych prognoz.

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 istotne dla FSI, ponieważ priorytetem są przejrzystość, sprawiedliwość 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 uprzedzeń.
2. Prywatność i bezpieczeństwo – chroni dane użytkowników za pomocą solidnych środków bezpieczeństwa i prywatności.
3. Odpowiedzialność i niezawodność – traktuje systemy sztucznej inteligencji/ich twórców jako odpowiedzialnych za wyniki.
4. Wyjaśnialność – czyni decyzje sztucznej inteligencji zrozumiałymi i dostępnymi dla wszystkich użytkowników.
5. Przejrzystość – zapewnia klarowny wgląd w procesy i podejmowanie decyzji sztucznej inteligencji.
6. Zrównoważoność – Minimalizuje ślad ekologiczny sztucznej inteligencji i promuje dobro społeczne.

Zmiana roli IT

W tradycyjnym świecie, odpowiedziałbyś na te wyzwania, zwiększając możliwości systemów IT: przetwarzanie transakcji, zarządzanie danymi, wsparcie biura, pojemność magazynowania 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 pozwalając danym pracować dla nich, pomagając im poprawić własną produktywność i efektywność, oraz dając im osobistą moc obliczeniową, której potrzebują. Rozwiązania napędzane sztuczną inteligencją na inteligentnych urządzeniach, takich jak komputery z sztuczną inteligencją, działające na najnowszych procesorach o wysokiej wydajności, takich jak Intel Xeon, przewidują potrzeby użytkowników na podstawie ich zachowania, jednocześnie zachowując prywatność danych, chyba że są one udostępnione w chmurze. Co więcej, dzisiejsze komputery z sztuczną inteligencją oferują nowe funkcje przetwarzania, takie jak jednostki przetwarzania neuronowego (NPU), które dodatkowo przyspieszają zadania sztucznej inteligencji i wzmocnienie ochrony bezpieczeństwa.

Sztuczna inteligencja w użyciu dziś

Dziś widzimy wiele interesujących przypadków użycia sztucznej inteligencji, które będą miały znaczenie dla całej branży. Ale najpierw, firmy muszą zbudować skalowalną, bezpieczną i zrównoważoną architekturę sztucznej inteligencji, co jest zupełnie inne niż budowanie tradycyjnej infrastruktury IT. Wymaga to holistycznego, zespołowego podejścia, w którym biorą udział osoby z kierownictwa, architektury infrastruktury, operacji, rozwoju oprogramowania, nauki o danych i biznesu. Przykłady obejmują:

• Symulacja i modelowanie: symulacje predykcyjne, głębokie uczenie i uczenie wzmacnianie, aby personalizować rekomendacje, poprawić łańcuchy dostaw i zoptymalizować podejmowanie decyzji, prognozowanie i zarządzanie ryzykiem.
• Wykrywanie oszustw i bezpieczeństwo: algorytmy rozpoznawania wzorców napędzane sztuczną inteligencją, aby wykryć anomalie, zautomatyzować wykrywanie oszustw, poprawić zgodność z przepisami know-your-customer (KYC) i wzmocnić bezpieczeństwo.
• Inteligentne placówki i transformacja inteligentnych budynków: kioski napędzane sztuczną inteligencją oraz analityka krawędzi, aby stworzyć personalizowane doświadczenia klientów (takie jak wielojęzyczne tłumaczenia); lokalne przetwarzanie modeli językowych, aby zapewnić pełną prywatność, oraz inteligentne kamery, które poprawiają bezpieczeństwo placówek.
• Automatyzacja procesów: sztuczna inteligencja upraszcza powtarzalne zadania i procesy, takie jak raportowanie finansowe, uzgadnianie rekordów, obsługa kredytów i poprawa obsługi klienta, przy jednoczesnym zapewnieniu zgodności i bezpieczeństwa.
• Przebudowa procesów: sztuczna inteligencja daje możliwość fundamentalnej przebudowy procesów biznesowych, przechodząc poza proste cyfryzowanie, aby stworzyć prawdziwie inteligentne przepływy pracy.
• AI Ops: technologie sztucznej inteligencji mogą zautomatyzować przepływy infrastruktury, aby przyspieszyć obsługę i rozwiązywanie problemów.
• Usługi dla klientów: sztuczna inteligencja umożliwia organizacjom świadczenie usług 24/7, natychmiastowe odpowiedzi, personalizowane doświadczenia i bardziej efektywne rozwiązywanie problemów, w tym wirtualnych asystentów.
• Przyspieszenie due diligence: znaczne przyspieszenie procesu due diligence, niezależnie od analizy umów czy połączeń i przejęć, oraz identyfikacja potencjalnych synergii i ryzyk.
• Zgodność: automatyzacja kontroli regulacyjnych, zapewnienie dokładności, redukowanie ryzyka i utrzymanie aktualnych zapisów w sposób wydajny.
• Zarządzanie majątkiem i doradztwo osobiste: dopasowanie klientów do odpowiednich produktów finansowych i świadczenie personalizowanych porad inwestycyjnych, aby poprawić satysfakcję klientów i efektywność operacyjną.
• Oszczędność energii: optymalizacja sztucznej inteligencji w centrach danych i na urządzeniach z wysokowydajnymi procesorami, poprawia zarządzanie energią i redukuje zużycie energii.
• Pracownicy cyfrowi: sztuczna inteligencja może umożliwić automatyzację procesów i zadań z agentami nadzorowanymi przez pracowników.

Wytyczanie ścieżki do przodu

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