Найбільша можливість AI у фінансах не полягає у нових моделях – це розблокування старих даних

Як штучний інтелект продовжує свій швидкий розвиток у різних галузях, фінансові установи знаходяться на роздоріжжі. Задля бажання скористатися потенціалом AI, проте обережно щодо зростаючої регуляторної уваги, багато інститутів виявляють, що шлях до інновацій значно складніший, ніж очікувалося. Останні заголовки висвітлюють ризики, такі як галюцинації AI, упередженість моделі та не прозорі рішення – питання, які регулятори все частіше намагаються вирішити.

Відсутність шуму навколо гіпери генеративного AI та проблем з дотриманням законодавства лежить більш практична, недооцінена можливість. Успіх з AI не залежить від створення більших моделей, а від надання їм правильних та спеціальних даних для ефективної роботи. Фінансові установи сидять на горах неструктурованих даних, захоплених у контрактах, заявах, роз’ясненнях, електронних листах та старих системах. До тих пір, поки ці дані не будуть розблоковані та зроблені придатними для використання, AI продовжуватиме не виправдовувати своїх обіцянок у фінансовому секторі.

Прихована проблема: трильйони заблоковані у неструктурованих даних

Фінансові установи генерують та керують величезними обсягами даних щодня. Однак, оцінюється, що 80-90% цих даних є неструктурованими, похованими у контрактах, електронних листах, роз’ясненнях, звітах та комунікаціях. На відміну від структурованих наборів даних, які організовані у базах даних, неструктуровані дані є заплутаними, різноманітними та важкими для обробки у великих масштабах традиційними методами.

Це представляє критичну проблему. Системи AI є такими ж хорошими, як дані, які їм надані. Без доступу до чистих, контекстних та надійних даних навіть найрозвітліші моделі ризикують надавати неточні або вводять в оману висновки. Це особливо проблематично у фінансових послугах, де точність, прозорість та дотримання законодавства є непорушними.

Як фірми спішать прийняти AI, багато з них виявляють, що їхні найцінніші дані залишаються заблокованими в застарілих системах та ізольованих репозиторіях. Розблокування цих даних вже не є проблемою бек-офісу – це центральне питання успіху AI.

Регуляторний тиск та ризик поспішного прийняття AI

Регулятори по всьому світу почали загострювати свою увагу на використанні AI у фінансових послугах. Обставини навколо галюцинацій та прозорості, де моделі AI генерують правдоподібні, але неправильні дані без належної відстежуваності, зростають. Упередженість моделі та відсутність пояснюваності ще більше ускладнюють прийняття, особливо у таких областях, як кредитування, оцінка ризиків та дотримання законодавства, де не прозорі рішення можуть привести до юридичної відповідальності та шкоди репутації.

Опитування показують, що більше 80% фінансових установ цитують проблеми надійності даних та пояснюваності як основні чинники, які сповільнюють їхні ініціативи з AI. Страх перед не передбачуваними наслідками, поєднаний із зростаючою наглядом, створив обережну атмосферу. Фірми під тиском інновацій, проте обережні щодо порушення законодавства або розгортання систем AI, яким не можна повністю довіряти.

У цій атмосфері погоня за загальними рішеннями AI або експерименти з готовими моделями LLM часто призводять до загальмування проєктів, марних інвестицій або гіршого – систем, які посилюють ризик, а не пом’якшують його.

Зміна фокусу на спеціалізовані, дані-орієнтовані AI

Прорив, якого потребує галузь, не полягає у створенні іншої моделі. Це зміна фокусу, від побудови моделей до освоєння даних. Спеціалізована обробка неструктурованих даних пропонує більш практичний підхід до AI у фінансових послугах. Замість того, щоб покладатися на загальні моделі, навчені на широких інтернет-даних, цей метод підкреслює витягування, структуризацію та контекстуалізацію унікальних даних, які вже володіють фінансові установи.

Відповідно до використання AI, призначеного для розуміння нюансів фінансової мови, документації та робочих процесів, фірми можуть перетворити раніше недоступні дані на дієві знання. Це дозволяє автоматизацію, інсайти та підтримку рішень, заснованих на інформації установи, а не на зовнішніх наборах даних, схильних до неточностей або невідповідності.

Цей підхід забезпечує негайну окупність інвестицій, покращуючи ефективність та зменшуючи ризик, а також відповідає регуляторним очікуванням. Будуючи системи з прозорими та відстежуваними потоками даних, організації здобувають прозорість та пояснюваність, необхідні для подолання двох найбільших проблем у прийнятті AI сьогодні

AI забезпечує реальні результати у фінансовому світі

Хоча значна частина розмов про AI залишається зосередженою на фантастичних інноваціях, спеціалізована обробка неструктурованих даних вже трансформує операції за лаштунками у деяких з найбільших банків та фінансових установ світу. Ці організації використовують AI не для заміни людського досвіду, а для його доповнення, автоматизації витягування критичних термінів з контрактів, виділення ризиків у роз’ясненнях або оптимізації аналізу клієнтських комунікацій.

Наприклад, фундаментальний аналіз фінансових звітів є основною функцією у фінансових послугах, проте аналітики часто витрачають безліч годин на навігацію у варіативності кожного звіту та розшифровку нотаток аудитора. Фірми, які використовують рішення AI, такі як наше, скоротили час обробки на 60%, дозволяючи командам зосередитися на стратегічному прийнятті рішень.

Вплив є відчутним. Ручні процеси, які раніше займали дні або тижні, тепер завершуються за хвилини. Команди з управління ризиками здобувають ранню видимість потенційних проблем. Відділи з дотримання законодавства можуть реагувати швидше та з більшою впевненістю під час аудитів або регуляторних оглядів. Ці реалізації AI не вимагають від фірм грати на невідомих моделях. Вони будуються на існуючих даних, підвищуючи те, що вже є.

Цей практичний підхід до AI різко контрастує з методами спроб і помилок, загальних у багатьох проєктах генеративного AI. Замість того, щоб гнатися за останні технологічні тенденції, він зосереджується на вирішенні реальних бізнес-проблем з точністю та метою.

Деризикація AI: що керівники та регулятори пропускають

У поспішному прийнятті AI багато лідерів фінансових послуг – і навіть регуляторів – можуть зосереджуватися надто сильно на рівні моделі та недостатньо на рівні даних. Притягання передових алгоритмів часто затуляє фундаментальну правду, що результати AI диктуються якістю, актуальністю та структурою даних.

Віддавання пріоритету спеціалізованій обробці даних дозволяє інститутам деризиковувати ініціативи AI з самого початку. Це означає інвестування у технології та рамки, які можуть інтелектуально обробляти неструктуровані дані у контексті фінансових послуг, забезпечуючи, що висновки не тільки точні, а й пояснювані та аудитовані.

Цей підхід також позиціонує фірми для більш ефективного масштабування AI. Як тільки неструктуровані дані перетворюються у придатні для використання формати, вони стають основою, на якій можна побудувати кілька випадків використання AI, чи то для регуляторного звітування, автоматизації обслуговування клієнтів, виявлення шахрайства чи інвестиційного аналізу. Замість того, щоб розглядати кожен проєкт AI як окремий зусилля, освоєння неструктурованих даних створює багаторазове актив, прискорюючи майбутні інновації, одночасно зберігаючи контроль та дотримання законодавства.

Перехід за межі циклу гіпери

Галузь фінансових послуг знаходиться на критичному етапі. AI пропонує величезний потенціал, проте реалізація цього потенціалу вимагає дисциплінованого, дані-орієнтованого мислення. Поточна увага до ризиків галюцинацій та упередженості моделі, хоча й обґрунтована, може відволікати від більш важливої проблеми: без розблокування та структуризації величезних резервів неструктурованих даних ініціативи AI продовжуватимуть недооцінюватися.

Спеціалізована обробка неструктурованих даних представляє собою такий прорив, який не робить сенсаційних заголовків, проте забезпечує вимірюваний, сталий вплив. Це нагадування про те, що у високорегульованих, даних-інтенсивних галузях, таких як фінансові послуги, практичний AI не полягає у гонитві за наступною великою річчю. Це про те, щоб зробити краще використання того, що вже є.

Як регулятори продовжують загострювати нагляд та фірми шукають баланс між інноваціями та управлінням ризиками, ті, хто зосереджується на освоєнні даних, будуть найкраще позиціоновані для лідерства. Майбутнє AI у фінансових послугах не буде визначено тим, хто має найфантастичнішу модель, а тим, хто зможе розблокувати свої дані, розгорнути AI відповідально та забезпечити сталу цінність у складному, законодавчо-орієнтованому світі.