Самая большая возможность ИИ в финансах не в новых моделях, а в разблокировке старых данных

По мере того, как искусственный интеллект продолжает свое быстрое развитие в различных отраслях, финансовые учреждения оказываются на распутье. Желая использовать потенциал ИИ, но опасаясь растущего регулирующего контроля, многие учреждения обнаруживают, что путь к инновациям намного более сложен, чем ожидалось. Недавние заголовки подчеркивают риски, такие как галлюцинации ИИ, предвзятость моделей и непрозрачное принятие решений – проблемы, которые регулирующие органы все чаще хотят решить.

Однако за шумом вокруг генеративного ИИ и проблемами соблюдения правил лежит более практическая, упущенная возможность. Успех с ИИ не зависит от создания более крупных моделей, а от предоставления им правильных и специфических данных для эффективной работы. Финансовые учреждения располагают огромными объемами неструктурированных данных, запертыми 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 обещаний в финансовом секторе.

Скрытая проблема: триллионы, запертые в неструктурированных данных

Финансовые учреждения генерируют и управляют огромными объемами данных ежедневно. Однако, по оценкам, 80-90% этих данных являются неструктурированными, запертыми в контрактах, электронных письмах, раскрытиях, отчетах и коммуникациях. В отличие от структурированных наборов данных, организованных в базах данных, неструктурированные данные являются беспорядочными, разнообразными и трудными для обработки в крупном масштабе с помощью традиционных методов.

Это представляет собой критическую проблему. Системы ИИ являются только такими хорошими, какими являются данные, которые им предоставляются. Без доступа к чистым, контекстуальным и надежным данным даже самые передовые модели рисуют предоставлять неточные или вводящие в заблуждение выводы. Это особенно проблематично в финансовых услугах, где точность, прозрачность и соблюдение правил являются непременными.

По мере того, как учреждения спешат принять ИИ, многие обнаруживают, что их наиболее ценные активы данных остаются запертыми в устаревших системах и изолированных репозиториях. Разблокировка этих данных больше не является задачей бэк-офиса – это центральный вопрос для успеха ИИ.

Регуляторное давление и риск спешки с ИИ

Регуляторы во всем мире начали сосредотачиваться на использовании ИИ в финансовых услугах. Обеспокоенность по поводу галлюцинаций и прозрачности, когда модели ИИ генерируют правдоподобную, но неверную информацию без надлежащей отслеживаемости, растет. Предвзятость моделей и отсутствие объяснимости еще больше усложняют принятие, особенно в таких областях, как кредитование, оценка риска и соблюдение правил, где непрозрачные решения могут привести к юридической ответственности и ущербу репутации.

Опросы показывают, что более 80% финансовых учреждений цитируют проблемы с надежностью и объяснимостью данных как основные факторы, замедляющие их инициативы ИИ. Страх непредвиденных последствий, в сочетании с ужесточением контроля, создал осторожную среду. Учреждения находятся под давлением инноваций, но боятся нарушения правил или развертывания систем ИИ, которым нельзя полностью доверять.

В этой среде преследование общих решений ИИ или эксперименты с готовыми моделями часто приводят к застрявшим проектам, растраченным инвестициям или, что хуже, системам, которые усиливают риск, а не снижают его.

Сдвиг в сторону доменно-специфического, центрированного на данных ИИ

Прорыв, необходимый отрасли, не является еще одной моделью. Это сдвиг фокуса, от построения моделей к освоению данных. Доменно-специфическая обработка неструктурированных данных предлагает более основательный подход к ИИ в финансовых услугах. Вместо того, чтобы полагаться на общие модели, обученные на широких интернет-данных, этот метод подчеркивает извлечение, структурирование и контекстуализацию уникальных данных, которыми уже обладают финансовые учреждения.

Используя ИИ, предназначенный для понимания нюансов финансового языка, документации и рабочих процессов, учреждения могут превратить ранее недоступные данные в действенные сведения. Это позволяет автоматизировать, предоставлять информацию и поддержку принятия решений, основанные на собственных надежных данных учреждения, а не на внешних наборах данных, склонных к неточностям или нерелевантности.

Этот подход обеспечивает немедленный ROI, улучшая эффективность и снижая риск, а также удовлетворяя регуляторным ожиданиям. Создавая системы с четкими и отслеживаемыми трубопроводами данных, организации получают прозрачность и объяснимость, необходимые для преодоления двух из наиболее значительных проблем в принятии ИИ сегодня.

ИИ приносит реальные результаты в финансовом мире

Хотя большая часть разговора об ИИ остается сосредоточенной на ярких инновациях, доменно-специфическая обработка неструктурированных данных уже преобразует операции за кулисами у некоторых из крупнейших банков и финансовых учреждений мира. Эти организации используют ИИ не для замены человеческой экспертизы, а для ее дополнения, автоматизируя извлечение критических терминов из контрактов, флагирование рисков соблюдения правил, запертых в раскрытиях, или оптимизацию анализа клиентских коммуникаций.

Например, фундаментальный анализ финансовых отчетов является основной функцией во финансовых услугах, но аналитики часто тратят бесчисленные часы на навигацию по переменчивости каждого отчета и расшифровку заметок аудитора. Учреждения, использующие решения ИИ, такие как наше, сократили время обработки на 60%, позволяя командам переключить свое внимание с ручного обзора на стратегическое принятие решений.

Влияние осязаемо. Ручные процессы, которые ранее занимали дни или недели, теперь завершаются за минуты. Команды по управлению рисками получают более раннюю видимость потенциальных проблем. Отделы по соблюдению правил могут реагировать быстрее и с большей уверенностью во время аудитов или регуляторных проверок. Эти реализации ИИ не требуют от учреждений рисковать непроверенными моделями. Они строятся на существующих фундаментах данных, улучшая то, что уже есть.

Это практическое применение ИИ резко контрастирует с методами проб и ошибок, распространенными во многих проектах генеративного ИИ. Вместо того, чтобы гоняться за последними технологическими трендами, оно сосредоточено на решении реальных бизнес-проблем с точностью и целью.

Дерискование ИИ: что директора по технологиям и регулирующие органы упускают из виду

В спешке принять ИИ многие лидеры финансовых услуг – и даже регулирующие органы – могут сосредотачиваться слишком много на слое моделей и не достаточно на слое данных. Притяжение передовых алгоритмов часто затмевает фундаментальную истину, что результаты ИИ диктуются качеством, актуальностью и структурой данных.

Приоритизируя доменно-специфическую обработку данных, учреждения могут дерисковать инициативы ИИ с самого начала. Это означает инвестиции в технологии и рамки, которые могут интеллектуально обрабатывать неструктурированные данные в контексте финансовых услуг, гарантируя, что выводы не только точны, но и объяснимы и аудиторны.

Этот подход также позиционирует учреждения для более эффективного масштабирования ИИ. Как только неструктурированные данные преобразуются в пригодный для использования формат, они становятся повторно используемым активом, ускоряя будущие инновации, сохраняя при этом контроль и соблюдение правил.

Переход за пределы цикла гипа

Отрасль финансовых услуг находится на критическом этапе. ИИ предлагает огромный потенциал, но реализация этого потенциала требует дисциплинированного, ориентированного на данные мышления. Текущий фокус на рисках галлюцинаций и предвзятости моделей, хотя и обоснованный, может отвлечь от более насущной проблемы: без разблокировки и структуризации огромных запасов неструктурированных данных инициативы ИИ будут продолжать недооценивать.

Доменно-специфическая обработка неструктурированных данных представляет собой прорыв, который не делает сенсационных заголовков, но оказывает измеримое, устойчивое влияние. Это напоминание о том, что в высокорегулируемых, интенсивных отраслях, таких как финансовые услуги, практический ИИ не о том, чтобы гоняться за следующей большой вещью. Это о том, чтобы лучше использовать то, что уже есть.

По мере того, как регулирующие органы продолжают ужесточать контроль и учреждения стремятся сбалансировать инновации с управлением рисками, те, кто фокусируется на освоении данных, будут лучше всего подготовлены к лидерству. Будущее ИИ в финансовых услугах не будет определяться тем, кто имеет самую фантастическую модель, а тем, кто может разблокировать свои данные, развернуть ИИ ответственно и обеспечить постоянную ценность в сложном, ориентированном на соблюдение правил мире.