Комплексное видение ИИ в финансовых услугах на 2025 год и далее

Отрасль финансовых услуг (FSI) – это сфера, где ИИ уже давно является реальностью, а не просто модной тенденцией. С аналитикой и наукой о данных, твердо укоренившимися в таких областях, как обнаружение мошенничества, борьба с отмыванием денег и управление рисками, отрасль готова к следующей волне возможностей, основанных на ИИ, благодаря технологиям, основанным на генеративном ИИ.

Отрасль находится на пороге ИИ-революции, сравнимой с принятием Интернета или введением смартфонов. Как и мобильные устройства породили совершенно новые экосистемы приложений и поведения потребителей, ИИ, особенно системы, основанные на GenAI, готовы фундаментально изменить то, как мы работаем, взаимодействуем с клиентами и управляем рисками.

Те организации, которые готовы двигаться вперед, готовы к трансформационным сдвигам в безопасности, производительности, эффективности, опыте клиентов и генерации дохода. Поскольку большинство утечек данных происходит из-за скомпрометированных учетных данных пользователей, любая стратегия безопасности ИИ, достойная внимания, не только обращает внимание на образование пользователей, но и полагается на расширение прав и возможностей на уровне устройства, которое стало возможным благодаря новому классу процессоров ПК. Давайте сначала посмотрим, что сделало FSI вероятным пионером.

Сектор ИИ

Иронично, что с репутацией консервативности FSI всегда была на переднем крае поиска умных новых способов управления данными, особенно большими объемами данных. Это частично вызвано необходимостью: огромный объем данных, генерируемых в FSI, представляет постоянную задачу объема, разнообразия и скорости, а строгая нормативная среда делает убедительный аргумент в пользу принятия ИИ с открытыми объятиями.

Баланс инноваций и рисков

Каждая отрасль понимает разочаровывающую паралич, который возникает после проектов по доказательству концепции ИИ: много интересных экспериментов, но где же ROI? Реализация ИИ приносит целый мир проблем, включая:

• Знание, с чего начать
• Отсутствие стратегического подхода (ИИ ради ИИ)
• Семь В данных (объем, достоверность, действительность, ценность, скорость, изменчивость, волатильность)
• Пробелы в навыках и нехватка талантов
• Управление эволюционирующими киберугрозами
• Соблюдение эволюционирующих законов о соблюдении ИИ и GenAI, которые различаются в разных странах и географических регионах
• Трудности с интеграцией простых или сложных данных из различных источников, особенно с устаревшими системами (силосы данных) и галлюцинациями
• Обеспечение прозрачности, объяснимости и справедливости/отсутствия предвзятости
• Доверие клиентов к конфиденциальности данных и сопротивление сотрудников
• Потеря данных клиентов и конфиденциальных торговых стратегий вне компании (например, ChatGPT запрещен в некоторых крупных учреждениях)
• Недостаточная мощность оборудования и устройств
• Валюта данных
• Управление
• Страх замены
• Баланс между локальными, гибридными и публичными облачными системами

ИИ, основанный на безопасности

Если отрасль имеет желание принять ИИ, она также имеет главную задачу – безопасность, особенно кибербезопасность и защиту данных, которая ее сдерживает.

Помимо точности, объяснимости и прозрачности, безопасность является краеугольным камнем интеграции ИИ в бизнес-процессы. Это включает в себя соблюдение необходимых и различающихся правил ИИ со всего мира, таких как необходимые и различающиеся правила ИИ со всего мира, такие как Закон об ИИ ЕС, Закон о цифровой операционной устойчивости (DORA) в ЕС, децентрализованная модель в США и GDPR, а также обеспечение конфиденциальности данных и безопасности информации. В отличие от традиционных ИТ-систем, решения ИИ должны быть построены на основе прочного управления и надежных мер безопасности, чтобы быть ответственным, этичным и заслуживающим доверия.

Однако с интеграцией ИИ в FSI это представляет несколько новых векторов атак, таких как кибератаки, отравление данных (манипулирование обучающими данными, используемыми моделями ИИ, что приводит к неточным или злонамеренным выводам), обратные атаки на модели (где злоумышленники выводят конфиденциальную информацию из ответов модели ИИ), и злонамеренные входные данные, предназначенные для обмана моделей ИИ, что приводит к неправильным прогнозам.

Ответственный ИИ

Ответственный ИИ необходим при разработке и реализации инструмента ИИ. Когда вы используете эту технологию, важно, чтобы ИИ был законным, этичным, справедливым, сохраняющим конфиденциальность, безопасным и объяснимым. Это крайне важно для FSI, поскольку оно отдает приоритет прозрачности, справедливости и подотчетности.

Шесть столпов Ответственного ИИ, которых должны придерживаться организации, включают:

1. Разнообразие и включение – гарантирует, что ИИ уважает разные точки зрения и избегает предвзятости.
2. Конфиденциальность и безопасность – защищает данные пользователей с помощью надежных мер безопасности и конфиденциальности.
3. Ответственность и надежность – несет ответственность за результаты систем и разработчиков ИИ.
4. Объяснимость – делает решения ИИ понятными и доступными для всех пользователей.
5. Прозрачность – предоставляет четкое представление о процессах и принятии решений ИИ.
6. Устойчивость – экологическое и социальное воздействие минимизирует экологический след ИИ и способствует социальному благу.

Переосмысление роли ИТ

В традиционном мире вы бы ответили на эти проблемы, повысив мощность своих ИТ-систем: обработку транзакций, управление данными, поддержку бэк-офиса, емкость хранения и так далее. Но когда ИИ проникает глубже в ваш технологический стек, игра меняется. Когда ИИ становится больше, чем просто программное обеспечение, он создает совершенно новый способ работы.

Таким образом, ваши ИТ-команды становятся не только «хранителями данных», но и цифровыми советниками вашей рабочей силы, автоматизируя рутинные задачи, интегрируя решения, основанные на ИИ, и помогая данным работать на них, улучшая их производительность и эффективность, и предоставляя им личную обработку, необходимую им. Решения, основанные на ИИ, на умных устройствах, таких как ИИ-ПК, работающие на последних высокоскоростных процессорах, таких как Intel Xeon, прогнозируют потребности пользователей на основе поведения, сохраняя данные в приватном режиме, если они не передаются в облако. Кроме того, современные ИИ-ПК предлагают новые функции обработки, такие как нейронные процессорные единицы (NPU), которые еще больше ускоряют задачи ИИ и укрепляют защиту.

ИИ в использовании сегодня

Сегодня мы видим некоторые интересные случаи использования ИИ, которые будут иметь отраслевые последствия. Но сначала компании должны построить масштабируемую, безопасную и устойчивую архитектуру ИИ, и это очень отличается от построения традиционной ИТ-инфраструктуры. Для этого требуется целостный, командный подход, включающий заинтересованные стороны из руководства, инфраструктуры, операций, разработки программного обеспечения, науки о данных и бизнес-линий. Случаи использования включают:

• Моделирование и симуляция: прогностические симуляции, глубокое обучение и обучение с подкреплением для персонализации рекомендаций, улучшения цепочек поставок и оптимизации принятия решений, прогнозирования и управления рисками.
• Обнаружение мошенничества и безопасность: алгоритмы распознавания образов, основанные на ИИ, для обнаружения аномалий, автоматизации обнаружения мошенничества, усиления соблюдения требований KYC и укрепления безопасности.
• Умные филиалы и трансформация зданий: ИИ-управляемые киоски и аналитика на краю для создания персонализированных опытов клиентов (например, несколько одновременных переводов языков); локальная обработка LLM для обеспечения полной конфиденциальности и умных камер для улучшения безопасности филиалов.
• Автоматизация процессов: ИИ оптимизирует повторяющиеся задачи и рабочие процессы, такие как финансовая отчетность, согласование записей, обработка кредитов и улучшение обслуживания клиентов, гарантируя соблюдение требований и безопасность.
• Переосмысление процессов: ИИ предлагает возможность фундаментально переосмыслить бизнес-процессы, выходя за рамки простой цифровизации для создания真正 интеллектуальных рабочих процессов.
• ИИ-операции: технологии ИИ могут автоматизировать рабочие процессы инфраструктуры для ускорения предоставления и решения проблем.
• Службы поддержки клиентов: ИИ позволяет организациям предоставлять круглосуточную поддержку, мгновенные ответы, персонализированные trải nghiệm и более эффективное решение проблем, включая виртуальных помощников.
• Ускорение проверки: значительно ускорьте процесс проверки, будь то анализ контрактов или часть слияний и поглощений, и выявите потенциальные синергии, а также риски.
• Соблюдение требований: автоматизация проверок соблюдения требований, обеспечение точности, снижение рисков и поддержание актуальных записей эффективно.
• Управление богатством и личными финансовыми советниками: сопоставление клиентов с подходящими финансовыми продуктами и предоставление персонализированных инвестиционных советов для улучшения удовлетворенности клиентов и операционной эффективности.
• Экономия энергии: оптимизация ИИ в центрах обработки данных и на устройствах с высокоэффективными процессорами улучшает управление питанием и снижает потребление энергии.
• Цифровые сотрудники: ИИ может обеспечить автоматизацию процессов и задач с помощью агентов, контролируемых сотрудниками.

Протягивая путь вперед

В 2025 году трансформационная сила ИИ заключается не только в том, что он может делать, но и в том, как мы проектируем его развертывание. Создание масштабируемой, безопасной и устойчивой экосистемы ИИ требует сотрудничества между командами руководства, инфраструктуры, операций и разработки. Когда отрасли принимают ИИ – от прогностических симуляций до обнаружения мошенничества, автоматизации процессов и персонализированных опытов клиентов – они переосмысливают рабочие процессы, улучшают соблюдение требований и стимулируют энергоэффективность. ИИ больше не является просто инструментом – он является краеугольным камнем интеллектуальных инноваций и устойчивого роста.