Комплексне бачення AI у сфері фінансових послуг на 2025 рік і надалі

Індустрія фінансових послуг (FSI) — це простір, де штучний інтелект вже давно став реальністю, а не мрією, що вибухає. Оскільки аналітика та наука про дані міцно впроваджені в таких сферах, як виявлення шахрайства, боротьба з відмиванням грошей (AML) і управління ризиками, галузь збирається започаткувати ще одну хвилю можливостей на основі штучного інтелекту на основі генеративних технологій на основі ШІ.

Галузь знаходиться на порозі революції штучного інтелекту, яку можна порівняти з появою Інтернету чи смартфонів. Подібно до того, як мобільні пристрої породили абсолютно нові екосистеми додатків і поведінки споживачів, штучний інтелект, і особливо системи на основі GenAI, готові докорінно змінити спосіб нашої роботи, взаємодії з клієнтами та управління ризиками.

Ті організації, які готові до переїзду, налаштовані на трансформаційні зміни в безпеці, продуктивності, ефективності, клієнтському досвіді та отриманні прибутку. З огляду на більшість порушень даних через скомпрометовані облікові дані користувача, будь-яка стратегія безпеки штучного інтелекту не лише звертає увагу на освіту кінцевих користувачів, але й покладається на розширення можливостей на рівні пристрою, що стало можливим завдяки новому класу процесорів ПК. Давайте спочатку подивимося, що зробило FSI ймовірним піонером.

Сектор ШІ

За іронією долі, завдяки своїй репутації консерватизму, FSI завжди був в авангарді пошуку розумних нових способів керування даними, особливо великими обсягами даних. Це частково через необхідність: величезна кількість даних, створених у FSI, створює постійну проблему щодо обсягу, різноманітності та швидкості, а суворе нормативне середовище є переконливими аргументами для прийняття ШІ з розпростертими обіймами.

Баланс між інноваціями та ризиком

Кожна галузь зрозуміє неприємний параліч, який виникає після проектів перевірки концепції ШІ: багато захоплюючих експериментів, але де рентабельність інвестицій? Впровадження штучного інтелекту приносить цілий світ турбот, зокрема:

• Знати, з чого почати
• Відсутність стратегічного підходу (ШІ заради ШІ)
• Сім проти даних (обсяг, достовірність, достовірність, цінність, швидкість, мінливість, нестабільність)
• Нестача навичок і талантів
• Управління ризиками кібербезпеки, що розвиваються
• Зустріч із змінними законами про відповідність штучному інтелекту та GenAI, які відрізняються в різних країнах і регіонах
• Труднощі з інтеграцією простих або складних даних із різноманітних джерел, особливо із застарілих систем (бази даних) і галюцинації
• Забезпечення прозорості, зрозумілості та справедливості/відсутності упередженості
• Довіра клієнтів щодо конфіденційності даних і опору співробітників
• Втрата даних клієнтів і конфіденційних торгових стратегій за межами фірми (наприклад, ChatGPT заборонено в деяких великих установах)
• Непотужне обладнання та пристрої
• Валюта даних
• Управління
• Страх переміщення
• Збалансування локальної, гібридної та публічної хмари (хмар)

ШІ на основі безпеки

Якщо галузь бажає прийняти штучний інтелект, вона також має першочергову турботу про безпеку, особливо про кібербезпеку та захист даних.

Окрім точності, зрозумілості та прозорості, безпека є наріжним каменем інтеграції ШІ в бізнес-процеси. Це включає дотримання необхідні та відмінні норми штучного інтелекту з усього світу, наприклад Закон ЄС про ШІ, Закон про цифрову операційну стійкість (DORA) в ЄС, децентралізована модель у США та GDPR, а також забезпечення конфіденційності даних та інформаційної безпеки. На відміну від традиційних ІТ-систем, рішення штучного інтелекту повинні базуватися на надійному управлінні та надійних заходах безпеки, щоб бути відповідальними, етичними та надійними.

Однак завдяки інтеграції штучного інтелекту в FSI це представляє кілька нових векторів атак, таких як атаки на кібербезпеку, отруєння даних (маніпуляції навчальними даними, які використовуються моделями AI, що призводить до неточних або зловмисних результатів), інверсія моделі (де зловмисники виводять конфіденційну інформацію з відповідей моделі штучного інтелекту) і зловмисні введення, призначені для омани моделей штучного інтелекту, спричиняючи неправильні прогнози.

Відповідальний ШІ

Відповідальний ШІ є обов’язковим при розробці та впровадженні інструменту ШІ. Під час використання технології надзвичайно важливо, щоб штучний інтелект був законним, етичним, справедливим, зберігав конфіденційність, безпечним і зрозумілим. Це життєво важливо для FSI, оскільки він надає пріоритет прозорості, справедливості та підзвітності.

Шість основних принципів відповідального ШІ, яких повинні дотримуватися організації, включають:

1. Різноманітність та інклюзивність – гарантує, що штучний інтелект поважає різноманітні точки зору та уникає упередженості.
2. Конфіденційність і безпека – захищає дані користувача за допомогою надійних заходів безпеки та конфіденційності.
3. Підзвітність і надійність – системи ШІ/розробники відповідають за результати.
4. Зрозумілість – робить рішення ШІ зрозумілими та доступними для всіх користувачів.
5. Прозорість – забезпечує чітке розуміння процесів ШІ та прийняття рішень.
6. Екологічний і соціальний вплив мінімізує вплив ШІ на навколишнє середовище та сприяє суспільному благу.

Переосмислення ролі ІТ

У традиційному світі ви відповіли б на ці виклики, посиливши потужність своїх ІТ-систем: обробка транзакцій, керування даними, підтримка бек-офісу, ємність для зберігання тощо. Але коли штучний інтелект проникає все глибше у ваш стек технологій, гра змінюється. Оскільки штучний інтелект стає більш ніж програмним забезпеченням, він створює абсолютно новий спосіб роботи.

Таким чином, ваші ІТ-команди стають не лише «зберігачами даних», але й цифровими порадниками для вашої робочої сили, автоматизуючи рутинні завдання, інтегруючи рішення на основі штучного інтелекту та залучаючи дані для роботи на них, допомагаючи їм підвищити їх власну продуктивність і ефективність, а також надаючи їм необхідну персональну обчислювальну потужність. Рішення на базі штучного інтелекту на інтелектуальних пристроях, таких як комп’ютери зі штучним інтелектом, що працюють на новітніх високошвидкісних процесорах, таких як масштабовані процесори Intel® Xeon®, прогнозують потреби користувачів на основі поведінки, зберігаючи при цьому конфіденційність даних, якщо вони не надіслані в хмару. Крім того, сучасні комп’ютери зі штучним інтелектом пропонують такі нові функції обробки, як нейронні процесори (NPU), які ще більше прискорюють виконання завдань штучного інтелекту та підвищують захист безпеки.

ШІ використовується сьогодні

Сьогодні ми бачимо кілька захоплюючих випадків використання ШІ, які матимуть наслідки для всієї галузі. Але спочатку компанії повинні створити масштабовану, безпечну та стійку архітектуру штучного інтелекту, і це дуже відрізняється від побудови традиційної ІТ-сфери. Для цього потрібен цілісний командний підхід із залученням зацікавлених сторін від керівництва підрозділу, архітектури інфраструктури, операцій, розробки програмного забезпечення, науки про дані та напрямків бізнесу. Варіанти використання включають:

• Симуляція та моделювання: Прогнозне моделювання, глибоке навчання та навчання з підкріпленням для персоналізації рекомендацій, покращення ланцюгів постачання та оптимізації прийняття рішень, прогнозування та управління ризиками.
• Виявлення шахрайства та безпека: Алгоритми розпізнавання шаблонів на основі штучного інтелекту для виявлення аномалій, автоматизації виявлення шахрайства, покращення перевірки відповідності «знай свого клієнта» (KYC) і посилення безпеки.
• Розумні гілки та розумна будівля перетворення: Кіоски на базі штучного інтелекту та периферійна аналітика для створення персоналізованого досвіду клієнтів (наприклад, одночасний переклад на кілька мов); локальна обробка LLM для забезпечення повної конфіденційності, а інтелектуальні камери покращують безпеку відділень.
• Автоматизація процесів: штучний інтелект оптимізує повторювані завдання та робочі процеси, такі як фінансова звітність, узгодження записів, оформлення кредитів і покращення обслуговування клієнтів, одночасно забезпечуючи відповідність і безпеку.
• Переосмислені процеси: AI пропонує можливість фундаментально переосмислити бізнес-процеси, вийшовши за рамки простої оцифровки та створивши справді інтелектуальні робочі процеси.
• ШІ операції: Технології штучного інтелекту можуть автоматизувати робочі процеси інфраструктури, щоб прискорити ініціалізацію та вирішення проблем.
• Обслуговування клієнтів: AI дозволяє організаціям надавати цілодобову підтримку, миттєві відповіді, персоналізований досвід і більш ефективне вирішення проблем, включаючи віртуальних помічників.
• Прискорити належну обачність: Значно прискорити процес належної обачливості, коли це стосується аналізу контрактів або в рамках злиттів і поглинань, і визначити потенційні синергії, а також ризики.
• Відповідність: Автоматизація регулятивних перевірок, забезпечення точності, зниження ризиків і ефективне підтримання актуальних записів.
• Управління активами та персональні консультанти з питань багатства: Підбір клієнтів із відповідними фінансовими продуктами та надання персоналізованих консультацій щодо інвестицій для підвищення задоволеності клієнтів і ефективності роботи.
• Економія енергії: Оптимізація ШІ в центрах обробки даних і штучний інтелект на пристрої з високоефективними процесорами покращує керування живленням і зменшує споживання енергії.
• Цифрові співробітники: AI може забезпечувати автоматизацію процесів і завдань за допомогою агентів, керованих співробітниками.

Планування шляху вперед

У 2025 році трансформаційна сила штучного інтелекту полягає не лише в тому, що він може робити, а й у тому, як ми розробляємо його розгортання. Побудова масштабованої, безпечної та стійкої екосистеми штучного інтелекту вимагає співпраці між керівництвом, інфраструктурою, операційними командами та командами розробників. У міру того, як індустрії охоплюють штучний інтелект – від прогнозного моделювання до виявлення шахрайства, автоматизації процесів і персоналізації взаємодії з клієнтами – вони переосмислюють робочі процеси, підвищують відповідність вимогам і підвищують енергоефективність. ШІ більше не є інструментом – це наріжний камінь інтелектуальних інновацій і сталого зростання.