Комплексний AI-Видіння в Фінансових Послугах для 2025 та Далі

Індустрія Фінансових Послуг (FSI) – це сфера, де штучний інтелект вже давно є реальністю, а не мрією про гіп-цикл. З аналітикою та науками про дані, які міцно вкоренилися в таких областях, як виявлення шахрайства, боротьба з відмиванням грошей (AML) та управління ризиками, індустрія готується до наступної хвилі можливостей, спровокованих технологіями, заснованими на генеративному штучному інтелекті.

Індустрія знаходиться на порозі революції штучного інтелекту, порівнянної з прийняттям Інтернету або введенням смартфонів. Як і мобільні пристрої породили цілком нові екосистеми програм та поведінки споживачів, штучний інтелект, особливо системи, засновані на GenAI, готуються до фундаментальної зміни того, як ми працюємо, взаємодіємо з клієнтами та керуюємо ризиками.

Ті організації, які готові рухатися, готуються до трансформаційних зрушень у сфері безпеки, продуктивності, ефективності, досвіду клієнтів та генерації доходу. З більшою частиною порушень безпеки через компрометовані у облікових даних користувачів, будь-яка стратегія безпеки штучного інтелекту, яка варта свого солі, не тільки звертає увагу на освіту кінцевих користувачів, але й спирається на емансипацію на рівні пристрою, яку зробили можливою новий клас процесорів ПК. Давайте спочатку розглянемо, що зробило FSI ймовірним піонером.

Сектор Штучного Інтелекту

Іронічно, з її репутацією консерватизму, FSI завжди була на передовому краї у знаходженні розумних нових способів керування даними, особливо великими об’ємами даних. Це частково через необхідність: величезна кількість даних, згенерованих у FSI, представляє постійний виклик обсягу-різноманітності-швидкості, а суворий регуляторний середовище робить переконливим випадок для прийняття штучного інтелекту з відкритими обіймами.

Баланс Інновацій з Ризиком

Кожна індустрія зрозуміє розчаровуючу паралізію, яка настає після проектів з доказом концепції штучного інтелекту: багато цікавих експериментів, але де результат? Реалізація штучного інтелекту приносить світ турбот, включаючи:

• Відома, з чого починати
• Відсутність стратегічного підходу (штучний інтелект заради штучного інтелекту)
• Сім В даних (обсяг, правдивість, дійсність, цінність, швидкість, мінливість, волатильність)
• Пропуски навичок та нестача талантів
• Керування еволюційними кібербезпекою ризиками
• Зустріч еволюціонуючим законам про штучний інтелект та GenAI, які відрізняються в різних країнах та гео
• Складність інтеграції простих або складних даних з різних джерел, особливо з спадковими системами (силоси даних) та галюцинаціями
• Забезпечення прозорості, пояснюваності та справедливості/відсутності упередженості
• Довіра клієнтів щодо конфіденційності даних та опір працівників
• Втрата даних клієнтів та конфіденційних торгових стратегій поза фірмою (наприклад, ChatGPT заборонений у деяких великих установах)
• Слаборозвинені апаратне забезпечення та пристрої
• Валютність даних
• Керування
• Страх заміни
• Балансування на місці, гібридного та публічного хмарного сховища

Штучний Інтелект, Заснований на Безпеці

Якщо індустрія має бажання прийняти штучний інтелект, вона також має головну турботу про безпеку, особливо кібербезпеку та захист даних, який її утримує.

Крім точності, пояснюваності та прозорості, безпека є одним з основних елементів інтеграції штучного інтелекту в бізнес-процеси. Це включає дотримання необхідних та різних регуляцій штучного інтелекту з усього світу, таких як EU AI Act, Цифровий Закон про Операційну Стійкість (DORA) в ЄС, децентралізована модель у Сполучених Штатах, та GDPR, а також забезпечення конфіденційності даних та інформаційної безпеки. На відміну від традиційних ІТ-систем, рішення штучного інтелекту повинні бути побудовані на основі сильного керування та надійного захисту, щоб бути відповідальними, етичними та довірливими.

Однак із інтеграцією штучного інтелекту в FSI це представляє кілька нових векторів атак, таких як кібератаки, отруєння даних (маніпуляція тренувальними даними, використовуваними моделями штучного інтелекту, що призводить до неточних або зловмисних виходів), інверсія моделі (де атакувальники виводять конфіденційну інформацію з відповідей моделі штучного інтелекту), та зловмисні входи, призначені для обману моделей штучного інтелекту, що призводять до неправильних прогнозів.

Відповідальний Штучний Інтелект

Відповідальний Штучний Інтелект є обов’язковим при розробці та реалізації інструменту штучного інтелекту. Коли ви використовуєте технологію, важливо, щоб штучний інтелект був законним, етичним, справедливим, захищав конфіденційність, був безпечним та пояснюваним. Це вкрай важливо для FSI, оскільки вона пріоритезує прозорість, справедливість та підзвітність.

Шість стовпів Відповідального Штучного Інтелекту, яким повинні слідувати організації, включають:

1. Різноманітність та Інклюзивність – забезпечує, щоб штучний інтелект поважав різноманітні точки зору та уникав упередженості.
2. Конфіденційність та Безпека – захищає дані користувачів за допомогою надійного захисту та заходів конфіденційності.
3. Підзвітність та Надійність – тримає системи/розробників штучного інтелекту відповідальними за результати.
4. Пояснюванність – робить рішення штучного інтелекту зрозумілими та доступними для всіх користувачів.
5. Прозорість – забезпечує чітке розуміння процесів та прийняття рішень штучного інтелекту.
6. Стійкість – Екологічний та Соціальний Імпакт мінімізує екологічний слід штучного інтелекту та сприяє соціальному добру.

Переоценка Ролі ІТ

У традиційному світі ви б відповіли на ці виклики, підвищуючи потужність ваших ІТ-систем: обробку транзакцій, керування даними, підтримку бек-офісу, ємність сховища тощо. Але коли штучний інтелект фільтрується далі в ваш технологічний стек, гра змінюється. Коли штучний інтелект стає більш ніж програмним забезпеченням, він створює цілком новий спосіб операцій.

Таким чином, ваші ІТ-команди стають не тільки «охоронцями даних», а й цифровими радниками для вашої робочої сили, автоматизуючи рутинні завдання, інтегруючи рішення, засновані на штучному інтелекті, та роблячи дані працездатними для них, допомагаючи їм покращувати свою продуктивність та ефективність, та даючи їм особисту обробну потужність, якої їм потрібно. Рішення, засновані на штучному інтелекті, на розумних пристроях, таких як штучний інтелект на ПК, які працюють на останніх високошвидкісних процесорах, таких як Intel® Xeon® масштабовані процесори, передбачають потреби користувачів на основі поведінки, зберігаючи дані приватними, якщо вони не спільно використовуються з хмарою. Крім того, сьогодні штучний інтелект на ПК пропонує нові функції обробки, такі як нейронні процесорні одиниці (NPUs), які ще більше прискорюють завдання штучного інтелекту та зміцнюють захист безпеки.

Штучний Інтелект у Використанні Сьогодні

Сьогодні ми бачимо деякі цікаві випадки використання штучного інтелекту, які матимуть галузеві наслідки. Але спочатку компанії повинні побудувати масштабований, безпечний та сталійний екосистему штучного інтелекту, і це дуже відрізняється від побудови традиційного ІТ-маїзису. Це вимагає цілісного, командного підходу, який включає зацікавлені сторони від керівництва дивізіону, інфраструктурної архітектури, операцій, розробки програмного забезпечення, науки про дані та ліній бізнесу. Випадки використання включають:

• Симуляція та Моделювання: Прогнозні симуляції, глибоке навчання та навчання з підкріпленням для персоналізації рекомендацій, покращення ланцюгів постачання та оптимізації прийняття рішень, прогнозування та управління ризиками.
• Виявлення шахрайства та безпеки: Алгоритми розпізнавання закономірностей, засновані на штучному інтелекті, для виявлення аномалій, автоматизації виявлення шахрайства, посилення перевірки клієнтів (KYC) та зміцнення безпеки.
• Розумні філії та розумна трансформація будівель: Штучний інтелект на киосках та аналітиці краю для створення персоналізованого досвіду клієнтів (наприклад, 여러 одночасних перекладів мов); локальна обробка великих мовних моделей для забезпечення повної приватності та розумних камер для покращення безпеки філії.
• Автоматизація процесів: Штучний інтелект оптимізує повторювані завдання та робочі процеси, такі як фінансове звітування, узгодження записів, обробка кредитів та підвищення якості обслуговування клієнтів, забезпечуючи при цьому дотримання вимог та безпеку.
• Переосмислені процеси: Штучний інтелект пропонує можливість фундаментально переосмислити бізнес-процеси, рухаючись за межі простої цифровізації для створення дійсно інтелектуальних робочих процесів.
• Штучний Інтелект для Операцій: Технології штучного інтелекту можуть автоматизувати інфраструктурні робочі процеси для прискорення надання та вирішення проблем.
• Служби Клієнтів: Штучний інтелект дозволяє організаціям надавати підтримку 24/7, миттєві відповіді, персоналізовані досвіди та більш ефективне вирішення проблем, включаючи віртуальних асистентів.
• Прискорення ділових перевірок: Значно прискорити ваш процес ділових перевірок, де б це не було – аналіз контрактів чи частина злиття та поглинання, та визначення потенційних синергій, а також ризиків.
• Згодовість: Автоматизація регуляторних перевірок, забезпечення точності, зменшення ризиків та ефективного підтримання актуальних записів.
• Управління капіталом та Особисті Фінансові Радники: Підтримка клієнтів у підборі відповідних фінансових продуктів та надання персоналізованих інвестиційних порад для підвищення задоволеності клієнтів та оперативної ефективності.
• Енергозбереження: Оптимізація штучного інтелекту в центрах обробки даних та на пристроях штучного інтелекту з високоефективними процесорами, покращує керування потужністю та зменшує споживання енергії.
• Цифрові працівники: Штучний інтелект може дозволити автоматизацію процесів та завдань з агентами, які контролюються працівниками.

Намічення Шляху Вперед

У 2025 році трансформаційна сила штучного інтелекту лежить не тільки в тому, що він може зробити, а й у тому, як ми архітектуруємо його розгортання. Будівництво масштабованого, безпечного та сталійного екосистему штучного інтелекту вимагає співробітництва між керівництвом, інфраструктурою, операціями та командами розробки. Коли галузі приймають штучний інтелект – від прогнозних симуляцій до виявлення шахрайства, автоматизації процесів та персоналізованого досвіду клієнтів – вони переосмислюють робочі процеси, посилюють згодовість та підвищують енергоефективність. Штучний інтелект вже не є інструментом – це краєвид інтелектуальної інновації та сталійного зростання.