Največja priložnost umetne inteligence v financah niso novi modeli, temveč odklepanje starih podatkov

Ker umetna inteligenca še naprej hitro napreduje v različnih panogah, podjetja za finančne storitve se znajdejo na razpotju. Številne institucije, ki si želijo izkoristiti potencial umetne inteligence, a so hkrati previdne zaradi vse večjega nadzora regulatorjev, odkrivajo, da je pot do inovacij veliko bolj zapletena, kot so pričakovali. Nedavni naslovi poudarjajo tveganja, kot so AI halucinacije, pristranskost modelov in nepregledno odločanje – vprašanja, ki jih regulatorji vse bolj želijo obravnavati. 

Vendar se za hrupom generativne umetne inteligence in pomisleki glede skladnosti s predpisi skriva bolj praktična, spregledana priložnost. Uspeh umetne inteligence ni odvisen od gradnje večjih modelov, temveč od zagotavljanja pravih in za domeno specifičnih podatkov za učinkovito delovanje. Finančne institucije se nahajajo na gorah nestrukturiranih podatkov, ujetih v pogodbah, izjavah, razkritjih, e-pošti in zastarelih sistemih. Dokler ti podatki ne bodo odklenjeni in uporabljivi, umetna inteligenca v finančnem sektorju še naprej ne bo izpolnjevala svojih obljub.

Skriti izziv: bilijoni, skriti v nestrukturiranih podatkih

Finančne institucije dnevno ustvarjajo in upravljajo osupljive količine podatkov. Vendar pa ocenjeno je, da je 80–90 % teh podatkov nestrukturiranih, zakopani v pogodbah, e-poštnih sporočilih, razkritjih, poročilih in komunikacijah. Za razliko od strukturiranih naborov podatkov, ki so lepo organizirani v bazah podatkov, so nestrukturirani podatki neurejeni, raznoliki in jih je težko obdelovati v velikem obsegu s tradicionalnimi metodami.

To predstavlja ključni izziv. Sistemi umetne inteligence so le tako dobri, kot so dobri podatki, ki jih posredujejo. Brez dostopa do čistih, kontekstualnih in zanesljivih informacij celo najnaprednejši modeli tvegajo, da bodo dali netočne ali zavajajoče rezultate. To je še posebej problematično v finančnih storitvah, kjer so natančnost, preglednost in skladnost s predpisi nepogrešljivi.

Medtem ko podjetja hitijo z uvajanjem umetne inteligence, mnoga odkrivajo, da njihova najdragocenejša podatkovna sredstva ostajajo ujeta v zastarelih sistemih in izoliranih repozitorijih. Odklepanje teh podatkov ni več skrb zalednih služb – je ključnega pomena za uspeh umetne inteligence.

Regulativni pritisk in tveganje prehitrega uvajanja umetne inteligence

Regulatorji po vsem svetu so začeli izostriti svojo pozornost na uporabo umetne inteligence v finančnih storitvah. Zaskrbljenost glede halucinacij in preglednosti, kjer modeli umetne inteligence ustvarjajo verjetne, a napačne informacije brez ustrezne sledljivosti, narašča. Pristranskost modelov in pomanjkanje razložljivosti še dodatno otežujeta uporabo, zlasti na področjih, kot so posojanje, ocena tveganja in skladnost, kjer lahko nepregledne odločitve vodijo do pravne izpostavljenosti in škode za ugled.

Ankete to kažejo več kot 80 % finančnih institucij navajajo pomisleke glede zanesljivosti podatkov in njihove razložljivosti kot glavne dejavnike, ki upočasnjujejo njihove pobude na področju umetne inteligence. Strah pred neželenimi posledicami je skupaj s strožjim nadzorom ustvaril previdno okolje. Podjetja so pod pritiskom k inovacijam, vendar so previdna, da ne bi naletela na regulatorje ali uvajala sistemov umetne inteligence, ki jim ni mogoče povsem zaupati.

V takšnem podnebju lovljenje posplošenih rešitev umetne inteligence ali eksperimentiranje z že pripravljenimi programi LLM pogosto vodi do zastojev v projektih, zapravljenih naložb ali, še huje, do sistemov, ki tveganje povečajo, namesto da bi ga zmanjšali.

Premik k domensko specifični, podatkovno osredotočeni umetni inteligenci

Preboj, ki ga industrija potrebuje, ni še en model. Gre za premik fokusa, od gradnje modelov k obvladovanju podatkov. Obdelava nestrukturiranih podatkov, specifična za določeno področje, ponuja bolj utemeljen pristop k umetni inteligenci v finančnih storitvah. Namesto da bi se zanašala na generične modele, usposobljene na širokih internetnih podatkih, ta metoda poudarja pridobivanje, strukturiranje in kontekstualizacijo edinstvenih podatkov, ki jih finančne institucije že imajo.

Z uporabo umetne inteligence, zasnovane za razumevanje nians finančnega jezika, dokumentacije in delovnih tokov, lahko podjetja prej nedostopne podatke spremenijo v uporabne informacije. To omogoča avtomatizacijo, vpoglede in podporo odločanju, ki temeljijo na lastnih zaupanja vrednih informacijah institucije, ne pa na zunanjih naborih podatkov, ki so nagnjeni k netočnostim ali nepomembnosti.

Ta pristop zagotavlja takojšnjo donosnost naložbe z izboljšanjem učinkovitosti in zmanjšanjem tveganja, hkrati pa izpolnjuje regulativna pričakovanja. Z izgradnjo sistemov z jasnimi in sledljivimi podatkovnimi cevovodi organizacije pridobijo preglednost in razložljivost, ki ju potrebujejo za premagovanje dveh največjih izzivov pri uvajanju umetne inteligence danes.

Umetna inteligenca prinaša resnične rezultate v finančnem svetu

Medtem ko se večina pogovorov o umetni inteligenci osredotoča na bleščeče inovacije, obdelava nestrukturiranih podatkov, specifična za določeno področje, že spreminja delovanje v zakulisju nekaterih največjih bank in finančnih institucij na svetu. Te organizacije uporabljajo umetno inteligenco ne za nadomestitev človeškega strokovnega znanja, temveč za njegovo dopolnitev, avtomatizacijo pridobivanja ključnih določil iz pogodb, opozarjanje na tveganja skladnosti, skrita v razkritjih, ali poenostavitev analize komunikacije s strankami.

Na primer, temeljna analiza finančnih izkazov je ključna funkcija v finančnih storitvah, vendar analitiki pogosto porabijo nešteto ur za navigacijo po spremenljivosti posameznih izkazov in dešifriranje revizorjevih zapiskov. Podjetja, ki uporabljajo rešitve umetne inteligence, kot je naša, so skrajšala čas obdelave za 60 %, kar ekipam omogoča, da svojo pozornost preusmerijo z ročnega pregledovanja na strateško odločanje.

Učinek je oprijemljiv. Ročni procesi, ki so nekoč trajali več dni ali tednov, so zdaj končani v nekaj minutah. Ekipe za upravljanje tveganj dobijo zgodnejši vpogled v morebitne težave. Oddelki za skladnost se lahko med revizijami ali regulativnimi pregledi odzovejo hitreje in z večjim zaupanjem. Te implementacije umetne inteligence od podjetij ne zahtevajo, da tvegajo na nepreverjenih modelih. Gradijo na obstoječih podatkovnih temeljih in izboljšujejo tisto, kar že obstaja.

Ta praktična uporaba umetne inteligence je v ostrem nasprotju z metodami poskusov in napak, ki so običajne v mnogih generativnih projektih umetne inteligence. Namesto sledenja najnovejšim tehnološkim trendom se osredotoča na reševanje resničnih poslovnih problemov z natančnostjo in namenom.

Zmanjševanje tveganja umetne inteligence: Kaj tehnični direktorji in regulatorji spregledajo

V naglici, da bi uvedli umetno inteligenco, se mnogi vodilni na področju finančnih storitev – in celo regulatorji – morda preveč osredotočajo na modelno plast in premalo na podatkovno plast. Privlačnost naprednih algoritmov pogosto zasenči temeljno resnico, da rezultate umetne inteligence narekujejo kakovost, ustreznost in struktura podatkov.

Z dajanjem prednosti obdelavi podatkov, specifičnim za posamezno področje, lahko institucije že od samega začetka zmanjšajo tveganje pobud za umetno inteligenco. To pomeni vlaganje v tehnologije in ogrodja, ki lahko inteligentno obdelujejo nestrukturirane podatke v kontekstu finančnih storitev, s čimer se zagotovi, da so rezultati ne le natančni, temveč tudi razložljivi in ​​preverljivi.

Ta pristop podjetjem omogoča tudi učinkovitejše skaliranje umetne inteligence. Ko se nestrukturirani podatki pretvorijo v uporabne formate, postanejo temelj, na katerem je mogoče graditi več primerov uporabe umetne inteligence, bodisi za regulativno poročanje, avtomatizacijo storitev za stranke, odkrivanje goljufij ali analizo naložb. Namesto da bi vsak projekt umetne inteligence obravnavali kot samostojen projekt, obvladovanje nestrukturiranih podatkov ustvari ponovno uporabno sredstvo, ki pospešuje prihodnje inovacije, hkrati pa ohranja nadzor in skladnost.

Premagovanje cikla navdušenja

Finančna industrija je v prelomnem trenutku. Umetna inteligenca ponuja ogromen potencial, vendar uresničitev tega potenciala zahteva discipliniran, podatkovno usmerjen način razmišljanja. Trenutna osredotočenost na tveganja halucinacij in pristranskost modelov, čeprav utemeljena, lahko odvrne pozornost od bolj perečega problema: brez sprostitve in strukturiranja ogromnih zalog nestrukturiranih podatkov bodo pobude umetne inteligence še naprej premalo uspešne.

Obdelava nestrukturiranih podatkov, specifična za določeno področje, predstavlja vrsto preboja, ki ne prinaša senzacionalnih naslovov, temveč prinaša merljiv in trajnosten vpliv. Opomnik je, da v zelo reguliranih panogah, ki temeljijo na podatkih, kot so finančne storitve, praktična umetna inteligenca ne pomeni lovljenja naslednje velike stvari. Gre za boljšo izrabo tega, kar že obstaja.

Ker regulatorji še naprej zaostrujejo nadzor in podjetja iščejo ravnovesje med inovacijami in upravljanjem tveganj, bodo tisti, ki se osredotočajo na obvladovanje podatkov, v najboljšem položaju za vodenje. Prihodnost umetne inteligence v finančnih storitvah ne bo odvisna od tega, kdo ima najbolj bleščeč model, temveč od tega, kdo lahko odklene svoje podatke, odgovorno uvede umetno inteligenco in zagotovi dosledno vrednost v kompleksnem svetu, ki ga vodi skladnost s predpisi.