Комплексное Видение Искусственного Интеллекта в Финансовых Услугах для 2025 года и Дальше

Отрасль финансовых услуг (FSI) – это сфера, где искусственный интеллект уже давно является реальностью, а не хайпом. С аналитикой и наукой о данных, твердо укоренившимися в таких областях, как обнаружение мошенничества, борьба с отмыванием денег (AML) и управление рисками, отрасль готова стать пионером еще одной волны возможностей, основанных на искусственном интеллекте, благодаря технологиям, основанным на генеративном искусственном интеллекте.

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

Те организации, которые готовы двигаться, готовы к трансформационным сдвигам в безопасности, производительности, эффективности, опыте клиентов и генерации дохода. Поскольку большинство нарушений безопасности связано с компрометацией учетных данных пользователей, любая стратегия безопасности, основанная на искусственном интеллекте, достойная внимания, не только обращает внимание на образование конечных пользователей, но также 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 Искусственного Интеллекта

Иронично, но с репутацией консервативности FSI всегда была на переднем крае поиска умных новых способов управления данными, особенно большими объемами данных. Это частично связано с необходимостью: огромный объем данных, генерируемых в FSI, представляет постоянную задачу объема-разнообразия-скорости и строгая нормативная среда делает убедительный случай для принятия искусственного интеллекта с открытыми объятиями.

Баланс Инноваций и Риска

Каждая отрасль понимает разочаровывающий паралич, который возникает после проектов искусственного интеллекта по проверке концепции: много интересных экспериментов, но где результат? Реализация искусственного интеллекта приносит мир проблем, включая:

• Знание, с чего начать
• Отсутствие стратегического подхода (искусственный интеллект ради искусственного интеллекта)
• Семь В данных (объем, достоверность, действительность, ценность, скорость, изменчивость, волатильность)
• Пробелы в навыках и нехватка талантов
• Управление эволюционирующими киберугрозами
• Соблюдение эволюционирующих законов о соблюдении искусственного интеллекта и GenAI, которые различаются в разных странах и гео
• Трудности при интеграции 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 на месте, в гибридном и публичном облаке

Искусственный Интеллект, Основанный на Безопасности

Если отрасль имеет готовность принять искусственный интеллект, она также имеет первоочередную заботу о безопасности, особенно кибербезопасности и защите данных, которая ее сдерживает.

Помимо точности, объяснимости и прозрачности, безопасность является краеугольным камнем интеграции искусственного интеллекта в бизнес-процессы. Это включает в себя соблюдение необходимых и различающихся правил искусственного интеллекта по всему миру, таких как необходимые и различающиеся правила искусственного интеллекта из разных стран, таких как Закон об искусственном интеллекте ЕС, Закон о цифровой операционной устойчивости (DORA) в ЕС, децентрализованная модель в Соединенных Штатах, и GDPR, , а также обеспечение конфиденциальности данных и безопасности информации. В отличие от традиционных систем ИТ, решения, основанные на искусственном интеллекте, должны быть построены на основе сильного управления и прочных мер безопасности, чтобы быть ответственным, этичным и заслуживающим доверия.

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

Ответственный Искусственный Интеллект

Ответственный искусственный интеллект имеет первостепенное значение при разработке и реализации инструмента искусственного интеллекта. Когда вы используете технологию, важно, чтобы искусственный интеллект был законным, этичным, справедливым, сохраняющим конфиденциальность, безопасным и объяснимым. Это имеет решающее значение для FSI, поскольку она ставит во главу угла прозрачность, справедливость и подотчетность.

Шесть столпов Ответственного Искусственного Интеллекта, которым должны следовать организации, включают:

1. Разнообразие и Включение – гарантирует, что искусственный интеллект уважает разные точки зрения и избегает предвзятости.
2. Конфиденциальность и Безопасность – защищает данные пользователей с помощью прочных мер безопасности и конфиденциальности.
3. Ответственность и Надежность – несет ответственность за результаты систем/разработчиков искусственного интеллекта.
4. Объяснимость – делает решения искусственного интеллекта понятными и доступными для всех пользователей.
5. Прозрачность – обеспечивает ясное представление о процессах и принятии решений искусственного интеллекта.
6. Устойчивость – Экологическое и Социальное Воздействие минимизирует экологический след искусственного интеллекта и способствует социальному благу.

Переосмысление Роли ИТ

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

Таким образом, ваши команды ИТ становятся не только «хранителями данных», но и цифровыми советниками для вашей рабочей силы, автоматизируя рутинные задачи, интегрируя решения, основанные на искусственном интеллекте, и помогая данным работать на них, улучшая их собственную производительность и эффективность, и предоставляя им личную мощность обработки, которая им нужна. Решения, основанные на искусственном интеллекте, на умных устройствах, таких как ПК с искусственным интеллектом, работающие на последних высокоскоростных процессорах, таких как процессоры Intel Xeon, предсказывают потребности пользователей на основе поведения, сохраняя данные в частном порядке, если они не передаются в облако. Кроме того, современные ПК с искусственным интеллектом предлагают появляющиеся функции обработки, такие как нейронные обработные единицы (NPUs), которые еще больше ускоряют задачи искусственного интеллекта и укрепляют защиту безопасности.

Искусственный Интеллект в Использовании Сегодня

Сегодня мы видим некоторые интересные случаи использования искусственного интеллекта, которые будут иметь отраслевые последствия. Но сначала компании должны построить масштабируемую, безопасную и устойчивую архитектуру искусственного интеллекта, и это очень отличается от построения традиционной ИТ-инфраструктуры. Это требует целостного, командного подхода, включающего заинтересованные стороны из руководства дивизиона, инфраструктурной архитектуры, операций, разработки программного обеспечения, науки о данных и линий бизнеса. Случаи использования включают:

• Симуляция и Моделирование: Предсказательные 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 закономерностей, основанные на искусственном интеллекте, для обнаружения аномалий, автоматизации обнаружения мошенничества, улучшения проверки соответствия требованиям знания клиента (KYC) и укрепления безопасности.
• Умные Филиалы и Умная Трансформация Зданий : Умные киоски, основанные на искусственном интеллекте, и аналитика на краю для создания персонализированных опытов клиентов (например, нескольких одновременных переводов языков); локальная обработка большого языкового моделирования (LLM) для обеспечения полной конфиденциальности и умных камер для улучшения безопасности филиалов.
• Автоматизация Процессов: Искусственный интеллект оптимизирует повторяющиеся задачи и рабочие процессы, такие как финансовая отчетность, согласование записей, обработка кредитов и улучшение обслуживания клиентов, гарантируя при этом соблюдение требований и безопасность.
• Переосмысление Процессов: Искусственный интеллект предлагает возможность фундаментально переосмыслить бизнес-процессы, переходя за пределы простой цифровизации для создания действительно интеллектуальных рабочих процессов.
• Операции Искусственного Интеллекта: Технологии искусственного интеллекта могут автоматизировать рабочие процессы инфраструктуры для ускорения обеспечения и решения проблем.
• Службы Клиентов: Искусственный интеллект позволяет организациям предоставлять поддержку 24/7, мгновенные ответы, персонализированные trải nghiệm и более эффективное решение проблем, включая виртуальных помощников.
• Ускорение Дiligence: Значительно ускорьте свой процесс проверки, будь то анализ контрактов или в рамках слияний и поглощений, и выявите потенциальные синергии, а также риски.
• Соблюдение Требований: Автоматизация проверок соответствия требованиям, обеспечение точности, снижение рисков и поддержание актуальных записей эффективно.
• Управление Богатством и Личные Финансовые Советники: Сопоставление клиентов с подходящими финансовыми продуктами и предоставление персонализированных инвестиционных советов для улучшения удовлетворенности клиентов и операционной эффективности.
• Экономия Энергии: Оптимизация искусственного интеллекта в центрах обработки данных и на устройстве искусственного интеллекта с высокоэффективными процессорами улучшает управление питанием и снижает потребление энергии.
• Цифровые Сотрудники: Искусственный интеллект может позволить автоматизацию процессов и задач с помощью агентов, контролируемых сотрудниками.

Нарисование Пути Вперед

В 2025 году трансформационная сила искусственного интеллекта заключается не только в том, что он может сделать, но и в том, как мы проектируем его развертывание. Построение масштабируемой, безопасной и устойчивой экосистемы искусственного интеллекта требует сотрудничества между командами руководства, инфраструктуры, операций и разработки. Когда отрасли принимают искусственный интеллект – от предсказательных симуляций до обнаружения мошенничества, автоматизации процессов и персонализированных опытов клиентов – они переосмысливают рабочие процессы, улучшают соблюдение требований и стимулируют энергоэффективность. Искусственный интеллект больше не является инструментом – это краеугольный камень инноваций и устойчивого роста.