Самая большая возможность ИИ в сфере финансов — это не новые модели, а разблокировка старых данных

Поскольку искусственный интеллект продолжает стремительно развиваться в различных отраслях, фирмы, оказывающие финансовые услуги оказываются на распутье. Стремясь использовать потенциал ИИ, но опасаясь растущего контроля со стороны регулирующих органов, многие учреждения обнаруживают, что путь к инновациям гораздо сложнее, чем предполагалось. Последние заголовки освещают такие риски, как Галлюцинации ИИ, предвзятость модели и непрозрачное принятие решений — проблемы, которые регулирующие органы все чаще стремятся решать. 

Однако за шумихой вокруг генеративного ИИ и проблемами соответствия скрывается более практическая, упускаемая из виду возможность. Успех ИИ зависит не от построения более крупных моделей, а от предоставления им правильных и специфичных для домена данных для эффективной работы. Финансовые учреждения сидят на горах неструктурированных данных, запертых в контрактах, заявлениях, раскрытиях, электронных письмах и устаревших системах. Пока эти данные не будут разблокированы и не станут пригодными для использования, ИИ будет продолжать не оправдывать своих надежд в финансовом секторе.

Скрытая проблема: триллионы, запертые в неструктурированных данных

Финансовые учреждения ежедневно генерируют и управляют колоссальными объемами данных. Однако По оценкам, 80–90 % этих данных неструктурированы., зарытые в контракты, электронные письма, раскрытия информации, отчеты и сообщения. В отличие от структурированных наборов данных, аккуратно организованных в базах данных, неструктурированные данные беспорядочны, разнообразны и их трудно обрабатывать в масштабе с использованием традиционных методов.

Это представляет собой критическое испытание. Системы ИИ настолько хороши, насколько хороши данные, которые им поставляются. Без доступа к чистой, контекстной и надежной информации даже самые передовые модели рискуют выдавать неточные или вводящие в заблуждение результаты. Это особенно проблематично в сфере финансовых услуг, где точность, прозрачность и соответствие нормативным требованиям не подлежат обсуждению.

Поскольку компании спешат внедрить ИИ, многие обнаруживают, что их самые ценные активы данных остаются запертыми в устаревших системах и разрозненных репозиториях. Разблокировка этих данных больше не является заботой бэк-офиса — это центральное место в успехе ИИ.

Давление со стороны регулирующих органов и риск спешки с ИИ

Регуляторы по всему миру начали заострять внимание на использовании ИИ в финансовых услугах. Растут опасения по поводу галлюцинаций и прозрачности, когда модели ИИ генерируют правдоподобную, но неверную информацию без надлежащей отслеживаемости. Предвзятость модели и отсутствие объяснимости еще больше усложняют принятие, особенно в таких областях, как кредитование, оценка рисков и соответствие требованиям, где непрозрачные решения могут привести к юридическим последствиям и репутационному ущербу.

Опросы показывают, что более 80% финансовых учреждений ссылаются на надежность данных и проблемы с объяснимостью как на основные факторы, замедляющие их инициативы в области ИИ. Страх непреднамеренных последствий в сочетании с ужесточением надзора создали осторожную среду. Фирмы находятся под давлением инноваций, но опасаются столкнуться с регуляторами или внедрить системы ИИ, которым нельзя полностью доверять.

В таких условиях погоня за обобщенными решениями в области ИИ или экспериментирование с готовыми степенями магистра права часто приводит к застою проектов, напрасной трате инвестиций или, что еще хуже, к появлению систем, которые усиливают риск, а не снижают его.

Переход к ИИ, ориентированному на конкретные области и данные

Прорыв, который нужен отрасли, — это не еще одна модель. Это смещение фокуса с построения моделей на овладение данными. Специфическая для домена, неструктурированная обработка данных предлагает более обоснованный подход к ИИ в финансовых услугах. Вместо того чтобы полагаться на общие модели, обученные на данных из широкого интернета, этот метод делает акцент на извлечении, структурировании и контекстуализации уникальных данных, которыми уже обладают финансовые учреждения.

Используя ИИ, разработанный для понимания нюансов финансового языка, документации и рабочих процессов, компании могут превратить ранее недоступные данные в действенную информацию. Это обеспечивает автоматизацию, понимание и поддержку принятия решений, основанную на собственной надежной информации учреждения, а не на внешних наборах данных, подверженных неточностям или нерелевантности.

Этот подход обеспечивает немедленную окупаемость инвестиций за счет повышения эффективности и снижения риска, а также соответствия нормативным ожиданиям. Создавая системы с четкими и прослеживаемыми конвейерами данных, организации получают прозрачность и объяснимость, необходимые для преодоления двух самых больших проблем в принятии ИИ сегодня

ИИ приносит реальные результаты в финансовом мире

В то время как большая часть разговоров об ИИ по-прежнему зациклена на ярких инновациях, неструктурированная обработка данных, специфичная для домена, уже трансформирует операции за кулисами некоторых крупнейших мировых банков и финансовых учреждений. Эти организации используют ИИ не для замены человеческого опыта, а для его дополнения, автоматизируя извлечение критических условий из контрактов, отмечая риски соответствия, скрытые в раскрытиях, или оптимизируя анализ клиентских коммуникаций.

Например, фундаментальный анализ финансовой отчетности — одна из основных функций в сфере финансовых услуг, но аналитики часто тратят бесчисленное количество часов, разбираясь в изменчивости каждой отчетности и расшифровывая аудиторские примечания. Компании, использующие решения на основе искусственного интеллекта, подобные нашим, сократили время обработки на 60%, что позволило командам переключиться с ручного анализа на принятие стратегических решений.

Влияние ощутимо. Ручные процессы, которые раньше занимали дни или недели, теперь завершаются за считанные минуты. Команды по управлению рисками получают более раннее представление о потенциальных проблемах. Отделы по обеспечению соответствия могут реагировать быстрее и с большей уверенностью во время аудитов или нормативных проверок. Эти внедрения ИИ не требуют от фирм делать ставку на непроверенные модели. Они опираются на существующие базы данных, улучшая то, что уже есть.

Это практическое применение ИИ резко контрастирует с методами проб и ошибок, распространенными во многих генеративных проектах ИИ. Вместо того, чтобы гоняться за последними технологическими тенденциями, он фокусируется на решении реальных бизнес-задач с точностью и целью.

Снижение рисков ИИ: что упускают из виду технические директора и регулирующие органы

В спешке по внедрению ИИ многие лидеры финансовых услуг — и даже регуляторы — могут слишком много внимания уделять слою модели и недостаточно слою данных. Привлекательность продвинутых алгоритмов часто затмевает фундаментальную истину о том, что результаты ИИ диктуются качеством данных, релевантностью и структурой.

Отдавая приоритет обработке данных, специфичных для домена, учреждения могут снизить риски инициатив ИИ с самого начала. Это означает инвестирование в технологии и фреймворки, которые могут разумно обрабатывать неструктурированные данные в контексте финансовых услуг, гарантируя, что результаты будут не только точными, но и объяснимыми и проверяемыми.

Этот подход также позволяет компаниям более эффективно масштабировать ИИ. После того, как неструктурированные данные преобразуются в пригодные для использования форматы, они становятся основой, на которой можно строить множество вариантов использования ИИ, будь то для нормативной отчетности, автоматизации обслуживания клиентов, обнаружения мошенничества или инвестиционного анализа. Вместо того чтобы рассматривать каждый проект ИИ как отдельное усилие, освоение неструктурированных данных создает повторно используемый актив, ускоряя будущие инновации, сохраняя при этом контроль и соответствие требованиям.

Выход за рамки цикла ажиотажа

Индустрия финансовых услуг находится в решающем моменте. ИИ предлагает огромный потенциал, но осознание этого потенциала требует дисциплинированного мышления, ориентированного на данные. Текущее внимание к рискам галлюцинаций и предвзятости моделей, хотя и обосновано, может отвлечь от более насущной проблемы: без разблокировки и структурирования огромных резервов неструктурированных данных инициативы ИИ будут продолжать давать скудные результаты.

Обработка неструктурированных данных, специфичных для домена, представляет собой своего рода прорыв, который не попадает в сенсационные заголовки, но обеспечивает измеримое, устойчивое воздействие. Это напоминание о том, что в таких жестко регулируемых, интенсивно работающих с данными отраслях, как финансовые услуги, практический ИИ не заключается в погоне за следующим большим достижением. Он заключается в более эффективном использовании того, что уже есть.

Поскольку регуляторы продолжают ужесточать надзор, а компании стремятся сбалансировать инновации с управлением рисками, те, кто сосредоточен на освоении данных, будут в лучшем положении, чтобы стать лидерами. Будущее ИИ в финансовых услугах будет определяться не тем, у кого самая яркая модель, а тем, кто сможет разблокировать свои данные, ответственно внедрить ИИ и обеспечить постоянную ценность в сложном мире, ориентированном на соблюдение требований.