Комплексний оглядач штучної інтелекту в сфері фінансових послуг на 2025 рік та далі

Галузь фінансових послуг (FSI) – це сфера, де штучний інтелект уже давно є реальністю, а не просто гіпотезою. З аналітикою та науками про дані, які міцно закріпилися в таких областях, як виявлення шахрайства, боротьба з відмиванням грошей (AML) та управління ризиками, галузь готується до нового етапу розвитку штучного інтелекту, який буде спровокований технологіями, заснованими на генерації штучного інтелекту.

Галузь знаходиться на порозі революції штучного інтелекту, порівнянної з прийняттям Інтернету чи введенням смартфонів. Як і мобільні пристрої породили цілком нові екосистеми програм та поведінки споживачів, штучний інтелект, особливо системи, засновані на генерації штучного інтелекту, готові фундаментально змінити спосіб нашої роботи, взаємодії з клієнтами та управління ризиками.

Ті організації, які готові до змін, готуються до трансформаційних зрушень у сфері безпеки, продуктивності, ефективності, досвіду клієнтів та генерації доходу. З більшою частиною порушень безпеки, пов’язаних з компрометованими учетними даними користувачів, будь-яка стратегія безпеки штучного інтелекту, яка варта уваги, не тільки звертає увагу на освіту кінцевих користувачів, але й спирається на посилення безпеки на рівні пристроїв, яке стало можливим завдяки новому класу процесорів. Давайте спочатку розглянемо, що зробило FSI найбільш ймовірним піонером.

Сектор штучного інтелекту

Іронічно, але з репутацією консервативності FSI завжди була на передовій у пошуках нових розумних способів управління даними, особливо великими обсягами даних. Це частково пояснюється необхідністю: величезний обсяг даних, генерований у FSI, постійно представляє собою виклик обсягу, різноманітності та швидкості, а суворий нормативний середовище робить переконливим випадаєм для прийняття штучного інтелекту з відкритими обіймами.

Баланс інновацій та ризиків

Кожна галузь зрозуміє розчаровуючу паралізуючу ситуацію, яка виникає після проектів з доведення концепції штучного інтелекту: багато цікавих експериментів, але де результат? Реалізація штучного інтелекту приносить цілий світ проблем, включаючи:

• Відсутність чіткого розуміння, з чого починати
• Відсутність стратегічного підходу (штучний інтелект заради самого штучного інтелекту)
• Сім В даних (обсяг, достовірність, валідність, вартість, швидкість, мінливість, волатильність)
• Пробіли у навичках та нестача талантів
• Управління еволюціонуючими кіберризиками
• Збіги з еволюціонуючими законами про штучний інтелект та генерацію штучного інтелекту, які відрізняються в різних країнах та регіонах
• Потруднощі з інтеграцією простих чи складних даних з різних джерел, особливо з_legacy-системами (силосами 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 компанією (наприклад, ChatGPT заборонений в деяких великих установах)
• Недопотужна апаратура та пристрої
• Валютність даних
• Управління
• Страх заміни
• Балансування локальних, гібридних та публічних хмар

Штучний інтелект, заснований на безпеці

Якщо галузь має бажання прийняти штучний інтелект, вона також має головну турботу щодо безпеки, особливо кібербезпеки та захисту даних, яка утримує її.

Крім точності, пояснюваності та прозорості, безпека є одним з основних аспектів інтеграції штучного інтелекту у бізнес-процеси. Це включає дотримання необхідних та різних регуляцій штучного інтелекту з усього світу, таких як необхідні та різні регуляції штучного інтелекту з усього світу, наприклад, Закон про штучний інтелект ЄС, Закон про цифрову оперативну стійкість (DORA) в ЄС, децентралізовану модель у США, а також GDPR, а також забезпечення конфіденційності даних та інформаційної безпеки. На відміну від традиційних ІТ-систем, рішення штучного інтелекту повинні бути побудовані на основі міцної системи управління та потужних заходів безпеки, щоб бути відповідальними, етичними та довірливими.

Однак з інтеграцією штучного інтелекту у FSI виникають нові вектори атак, такі як кібератаки, отруєння даних (маніпуляція тренувальними даними, використовуваними моделями штучного інтелекту, що призводить до неточних або зловмисних виходів), обертання моделей (коли атакувальники витягують конфіденційну інформацію з відповідей моделі штучного інтелекту), і зловмисні вхідні дані, призначені для обману моделей штучного інтелекту, що призводить до неправильних прогнозів.

Відповідальний штучний інтелект

Відповідальний штучний інтелект є обов’язковим при розробці та реалізації інструментів штучного інтелекту. Коли ви використовуєте цю технологію, важливо, щоб штучний інтелект був законним, етичним, справедливим, захищав приватність, був безпечним та пояснюваним. Це особливо важливо для FSI, оскільки вона ставить у пріоритет прозорість, справедливість та підзвітність.

Шість основних принципів Відповідального штучного інтелекту, яких повинні дотримуватися організації, включають:

1. Різноманітність та інклюзивність – забезпечує, щоб штучний інтелект поважав різноманітні точки зору та уникав упередженості.
2. Приватність та безпека – захищає дані користувачів за допомогою потужних заходів безпеки та приватності.
3. Відповідальність та надійність – несе відповідальність за результати систем штучного інтелекту/розробників.
4. Пояснюваність – робить рішення штучного інтелекту зрозумілими та доступними для всіх користувачів.
5. Прозорість – забезпечує ясне розуміння процесів штучного інтелекту та прийняття рішень.
6. Стійкість – Екологічний та соціальний вплив мінімізує екологічний слід штучного інтелекту та сприяє соціальному добру.

Переоценка ролі ІТ

У традиційному світі ви б відповіли на ці виклики, посиливши свої ІТ-системи: обробку транзакцій, управління даними, підтримку бек-офісу, зберігання та інше. Але коли штучний інтелект проникає далі у ваш технологічний стек, гра змінюється. Штучний інтелект створює цілком новий спосіб роботи.

Так, ваші ІТ-команди стають не тільки «охоронцями даних», але й цифровими радниками для вашої робочої сили, автоматизуючи рутинні завдання, інтегруючи рішення, засновані на штучному інтелекті, та роблячи дані працездатними для них, допомагаючи їм підвищити свою продуктивність та ефективність, та надаючи їм особисту обробку, якої їм потрібно. Рішення, засновані на штучному інтелекті, на розумних пристроях, таких як ІП, що працюють на останніх високошвидкісних процесорах, таких як Intel Xeon, передбачають потреби користувачів на основі поведінки, зберігаючи дані в приватності, якщо вони не поділяються з хмарою. Крім того, сучасні ІП пропонують нові функції обробки, такі як нейронні процесорні одиниці (NPU), які ще більше прискорюють завдання штучного інтелекту та зміцнюють захист.

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 стійкий архітектурний каркас штучного інтелекту, і це дуже відрізняється від побудови традиційного ІТ-маїзну. Це вимагає цілісного, командного підходу, що涉лює зацікавлених осіб з керівництва, інфраструктури, операцій, розробки програмного забезпечення, наук 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 безпека: алгоритми виявлення аномалій, автоматизоване виявлення шахрайства, посилення перевірки клієнтів (KYC) та зміцнення безпеки.
• Розумні філії та трансформація будівель: штучний інтелект, що працює на кіосках та аналізі на краю, створює персоналізовані клієнтські досвіди (наприклад, багатомовні переклади); локальна обробка великих мовних моделей (LLM) забезпечує повну приватність, а розумні камери покращують безпеку філії.
• Автоматизація процесів: штучний інтелект оптимізує повторювані завдання та робочі процеси, такі як фінансове звітування, узгодження записів, обробка кредитів та покращення клієнтського сервісу, забезпечуючи при цьому дотримання нормативних вимог та безпеки.
• Переоценка процесів: штучний інтелект пропонує можливість фундаментально переосмислити бізнес-процеси, рухаючись за межі простої цифровізації до створення真正ньо інтелектуальних робочих процесів.
• Штучний інтелект для операцій: технології штучного інтелекту можуть автоматизувати інфраструктурні робочі процеси для прискорення надання та вирішення проблем.
• Сервіс клієнтів: штучний інтелект дозволяє організаціям надавати підтримку 24/7, миттєві відповіді, персоналізовані досвіди та більш ефективне вирішення проблем, включаючи віртуальних помічників.
• Прискорення ділових процесів: суттєво прискорити свій процес ділових перевірок, де б це не було – аналіз контрактів чи частина злиття та поглинання, та виявлення потенційних синергій, а також ризиків.
• Збіги з нормативними вимогами: автоматизація перевірок з метою забезпечення точності, зменшення ризиків та ефективного ведення записів.
• Управління капіталом та персональні фінансові консультанти: підтримка клієнтів у підборі відповідних фінансових продуктів та надання персоналізованих інвестиційних порад для підвищення клієнтського задоволення та операційної ефективності.
• Енергозбереження: оптимізація штучного інтелекту в центрах даних та на пристроях з високоефективними процесорами покращує управління потужністю та зменшує енергоспоживання.
• Цифрові працівники: штучний інтелект може забезпечити автоматизацію процесів та завдань з агентами, які контролюються працівниками.

Планування майбутнього шляху

У 2025 році трансформаційна сила штучного інтелекту полягає не тільки в тому, що він може робити, але й у тому, як ми будемо архітектурно впроваджувати його. Будівництво масштабованого, безпечного та стійкого екосистемного середовища штучного інтелекту вимагає співпраці між керівництвом, інфраструктурою, операціями та командами розробників. Коли галузі приймають штучний інтелект – від прогнозних симуляцій до виявлення шахрайства, автоматизації процесів та персоналізованих клієнтських досвідів – вони переосмислюють робочі процеси, посилюють дотримання нормативних вимог та підвищують енергоефективність. Штучний інтелект вже не є просто інструментом – він є краєвидом інтелектуальної інновації та стійкого зростання.