Oportunitatea cea mai mare a inteligenței artificiale în finanțe nu este reprezentată de noile modele, ci de deblocarea datelor vechi

Pe măsură ce inteligența artificială continuă să avanseze rapid în diferite industrii, instituțiile financiare se află la o răscruce. Dorind să valorifice potențialul inteligenței artificiale, dar fiind conștiente de creșterea presiunii reglementare, multe instituții descoperă că drumul către inovare este mult mai complex decât se așteptau. Titlurile recente subliniază riscurile, cum ar fi halucinațiile inteligenței artificiale, bias-ul modelului și luarea deciziilor opace – probleme pe care reglementatorii sunt din ce în ce mai interesați să le abordeze.

În spatele zgomotului creat de hype-ul inteligenței artificiale generative și de preocupările legate de conformitate, se află o oportunitate mai practică și mai puțin observată. Succesul cu inteligența artificială nu depinde de construirea unor modele mai mari, ci de furnizarea acestora cu datele potrivite și specifice domeniului pentru a funcționa eficient. Instituțiile financiare dețin munti de date nestructurate, blocate în contracte, declarații, rapoarte și sisteme legacy. Până când aceste date nu sunt deblocate și nu devin utilizabile, inteligența artificială va continua să nu își atingă potențialul în sectorul financiar.

Provocarea ascunsă: trilioane de dolari blocate în date nestructurate

Instituțiile financiare generează și gestionează volume uriașe de date zilnic. Cu toate acestea, se estimează că 80-90% din aceste date sunt nestructurate, blocate în contracte, e-mailuri, declarații, rapoarte și comunicări. În contrast cu seturile de date structurate, organizate în baze de date, datele nestructurate sunt haotice, variate și greu de procesat la scară largă utilizând metodele tradiționale.

Acest lucru prezintă o provocare critică. Sistemele de inteligență artificială sunt la fel de bune ca și datele pe care le primesc. Fără acces la informații curate, contextuale și fiabile, chiar și cele mai avansate modele riscă să furnizeze ieșiri inexacte sau înșelătoare. Acest lucru este deosebit de problematic în serviciile financiare, unde acuratețea, transparența și conformitatea reglementară sunt nelimitate.

Pe măsură ce firmele se grăbesc să adopte inteligența artificială, multe descoperă că cele mai valoroase active de date rămân blocate în sisteme învechite și depozite izolate. Deblocarea acestor date nu mai este o preocupare a departamentului de back-office – este centrală pentru succesul inteligenței artificiale.

Presiunea reglementară și riscul de a grăbi inteligența artificială

Reglementatorii de pe întreg globul au început să își ascuțească focusul asupra utilizării inteligenței artificiale în serviciile financiare. Îngrijorările legate de halucinații și transparență, unde modelele de inteligență artificială generează informații plauzibile dar incorecte fără o trasabilitate corespunzătoare, sunt în creștere. Bias-ul modelului și lipsa de explicabilitate complică și mai mult adoptarea, în special în domenii precum împrumuturile, evaluarea riscurilor și conformitatea, unde deciziile opace pot duce la expunere legală și daune reputaționale.

Sondajele indică faptul că peste 80% din instituțiile financiare menționează îngrijorările legate de fiabilitatea și explicabilitatea datelor ca factori majori care încetinesc inițiativele lor de inteligență artificială. Teamă de consecințe neintenționate, combinată cu supravegherea tot mai strictă, a creat un mediu precaut. Firmele sunt sub presiune să inoveze, dar sunt reticente să încalce reglementările sau să implementeze sisteme de inteligență artificială care nu pot fi pe deplin încredințate.

În acest climat, urmărirea unor soluții generale de inteligență artificială sau experimentarea cu modele LLM de serie poate duce la proiecte întrerupte, investiții irosite sau, mai rău, la sisteme care amplifică riscul în loc să îl reducă.

Schimbarea către inteligența artificială specifică domeniului și centrată pe date

Prințul care are nevoie de industrie nu este un alt model. Este o schimbare de focus, de la construirea modelului la stăpânirea datelor. Prelucrarea datelor nestructurate specifice domeniului oferă o abordare mai pragmatică a inteligenței artificiale în serviciile financiare. În loc de a se baza pe modele generice antrenate pe date internet largi, această metodă subliniază extragerea, structurarea și contextualizarea datelor unice pe care instituțiile financiare le posedă deja.

Prin utilizarea inteligenței artificiale proiectate pentru a înțelege nuanțele limbajului financiar, documentației și fluxurilor de lucru, firmele pot transforma datele anterior inaccesibile în informații acționabile. Acest lucru permite automatizarea, furnizarea de insight-uri și suportul decizional bazat pe informațiile instituției înseși, nu pe seturi de date externe predispuse la inexactități sau irelevanță.

Acestă abordare oferă un randament imediat prin îmbunătățirea eficienței și reducerea riscului, în timp ce îndeplinește și așteptările reglementare. Prin construirea sistemelor cu fluxuri de date clare și trasabile, organizațiile câștigă transparența și explicabilitatea necesare pentru a depăși două dintre cele mai mari provocări în adoptarea inteligenței artificiale de astăzi

Inteligența artificială produce rezultate reale în lumea financiară

În timp ce o mare parte a discuției despre inteligența artificială rămâne fixată pe inovațiile spectaculoase, prelucrarea datelor nestructurate specifice domeniului este deja transformativă în operațiunile din spatele cortinei la unele dintre cele mai mari bănci și instituții financiare din lume. Aceste organizații utilizează inteligența artificială nu pentru a înlocui expertiza umană, ci pentru a o îmbunătăți, automatizând extragerea termenilor critici din contracte, semnalizând riscurile de conformitate îngropate în declarații sau simplificând analiza comunicărilor clienților.

De exemplu, o analiză fundamentală a declarațiilor financiare este o funcție de bază în serviciile financiare, dar analiștii petrec adesea ore nesfârșite navigând variabilitatea fiecărei declarații și descifrând notele auditorilor. Firmele care utilizează soluții de inteligență artificială precum a noastră au redus timpul de procesare cu 60%, permițând echipelor să își mute focusul de la revizuirea manuală la luarea deciziilor strategice.

Impactul este tangibil. Procesele manuale care odinioară durau zile sau săptămâni sunt acum finalizate în minute. Echipele de gestionare a riscurilor obțin o vizibilitate mai timpurie asupra problemelor potențiale. Departamentele de conformitate pot răspunde mai repede și cu mai multă încredere în timpul auditurilor sau reviziilor reglementare. Implementările inteligenței artificiale nu necesită ca firmele să parieze pe modele neexperimentate. Ele se construiesc pe fundațiile de date existente, îmbunătățind ceea ce există deja.

Această aplicare practică a inteligenței artificiale se află în contrast puternic cu metodele de încercare și eroare comune în multe proiecte de inteligență artificială generativă. Mai degrabă decât a urmări ultimele tendințe tehnologice, se concentrează pe rezolvarea unor probleme de afaceri reale cu acuratețe și scop.

Dezvoltarea inteligenței artificiale: ceea ce CTO-ii și reglementatorii nu iau în considerare

În goana de a adopta inteligența artificială, mulți lideri ai serviciilor financiare – și chiar reglementatori – se pot concentra prea mult asupra stratului modelului și nu suficient asupra stratului datelor. Atracția algoritmilor avansați adesea umbrește adevărul fundamental că rezultatele inteligenței artificiale sunt dictate de calitatea, relevanța și structura datelor.

Prin prioritizarea prelucrării datelor specifice domeniului, instituțiile pot dezvolta inițiativele de inteligență artificială de la început. Acest lucru înseamnă investiții în tehnologii și cadre care pot procesa inteligent datele nestructurate în contextul serviciilor financiare, asigurând că ieșirile nu sunt doar precise, ci și explicabile și auditabile.

Acestă abordare poziționează, de asemenea, firmele pentru a scala inteligența artificială mai eficient. Odată ce datele nestructurate sunt transformate în formate utilizabile, ele devin o bază pe care pot fi construite multiple cazuri de utilizare a inteligenței artificiale, fie pentru raportarea reglementară, automatizarea serviciului clienți, detectarea fraudelor sau analiza investițiilor. Mai degrabă decât a trata fiecare proiect de inteligență artificială ca o încercare independentă, stăpânirea datelor nestructurate creează un activ reutilizabil, accelerând inovația viitoare în timp ce menține controlul și conformitatea.

Depășirea ciclului de hype

Industria serviciilor financiare se află la un moment crucial. Inteligența artificială oferă un potențial enorm, dar realizarea acestui potențial necesită o mentalitate disciplinată, centrată pe date. Focalizarea actuală asupra riscurilor de halucinație și a bias-ului modelului, deși valabilă, poate distruge atenția de la problema mai presantă: fără a debloca și structura vastelor rezerve de date nestructurate, inițiativele de inteligență artificială vor continua să subestimeze.

Prelucrarea datelor nestructurate specifice domeniului reprezintă genul de inovație care nu face titluri senzaționale, dar are un impact măsurabil și durabil. Este un reminder că, în industrii puternic reglementate și intensive în date, cum ar fi serviciile financiare, inteligența artificială practică nu este despre urmărirea următoarei mari inovații. Este despre a face un uz mai bun al ceea ce există deja.

Pe măsură ce reglementatorii continuă să strângă supravegherea și firmele încearcă să echilibreze inovația cu gestionarea riscurilor, cei care se concentrează pe stăpânirea datelor vor fi cei mai bine poziționați pentru a conduce. Viitorul inteligenței artificiale în serviciile financiare nu va fi definit de cine are cel mai strălucit model, ci de cine poate debloca datele, implementa inteligența artificială în mod responsabil și oferi valoare constantă într-o lume complexă și condusă de conformitate.