Tehisintellekt (AI) on tõusnud peavoolu ja on valmis muutma pangandussektori toiminguid. Seda tõusu on soodustanud mitmed tegurid, eelkõige andmemahu ja keerukuse eksponentsiaalne kasv, suurenenud surve kiireks
otsuste tegemisel ning läbipaistvuse tagamisel. Kuigi generatiivne tehisintellekt on hindamatu väärtusega, aidates pankadel teha kokkuvõtteid suurtest andmetest, ja teil võib tekkida vajadus seda sosistada, pole see ainus tehnoloogia, mis juhib automatiseerimist.
pangandussektor.
AI algab kontekstist
Riski modelleerimisel on sisendandmete punktide või funktsioonide valimine ülimalt tähtis, sageli ületades mudeli või algoritmi valikut. Tööstusharus, mis on seotud rangete regulatiivsete nõuetega modelleerimise läbipaistvuse ja seletatavuse osas, on võimalik
mudeli valik on sageli piiratud, suurendades sisendfunktsioonide tähtsust mudeli edu või ebaõnnestumise peamiste teguritena. Seetõttu on pöördeline küsimus: kuidas saaksime oma funktsioone maksimaalse kontekstuaalse asjakohasusega immutada?
Võrgupõhised funktsioonid ilmnevad tugeva mehhanismina suure hulga teabe lisamiseks mudelitesse, säilitades samal ajal läbipaistvuse ja seletatavuse. Üks tõhus lähenemisviis hõlmab spetsiaalselt kohandatud dokumendi-olemivõrkude võimendamist
luua funktsioone, mis piiritlevad ettevõtete ja üksikisikute omavahelist seotust. Näiteks võrgufunktsioonide kasutamine, mis kujutab ettevõtete ja nende juhtide vahelisi suhteid, võib olla masinõppe kestaettevõtte jaoks keskseteks sisenditeks.
tuvastusmudelid, mis mõnel juhul suurendavad jõudlust 20% võrreldes ainult rekordtaseme funktsioonidega.
Selliste mudelite väljundid – ennustused, mis puudutavad varifirmasid ja nende moodustamist korraldavaid agente – omavad mõju riskide tuvastamise jõupingutuste tugevdamisele rahapesuvastases võitluses (AML), Tunne oma klienti (KYC) ja pettuste leevendamises.
domeenid.
Tehisintellekti kombineeritud virna võimendades saavad pangad integreerida ainealased teadmised mitmesuguste masinõppe- ja süvaõppetehnikatega ning juurdepääsuga tohututele struktureeritud ja struktureerimata tööstuse andmetele. See kõikehõlmav lähenemisviis suurendab kohanemisvõimet,
mudelite täpsus ja tõhusus. Ekspertteadmiste ja valdkonnateadmiste ärakasutamine kogu mudeli arendusprotsessi vältel tagab keerukate äriprobleemide lahendamisel suure täpsuse ja usalduse. Lühidalt, pangad, kes soovivad AI-d rakendada, peaksid vältima lootmist
üks mudel, tehnika või lähenemine. See võib kaasa tuua piiranguid perspektiivis, kohanemisvõimes ja jõudluses.
Võrgufunktsioonide tähtsus
Võrgustikud pakuvad mitmekülgset raamistikku olemisuhete modelleerimiseks erinevates kontekstides. Näiteks võivad osapooltevahelisi maksetehinguid kujutavad võrgustikud paljastada märke finantskuritegudest. Uurides hoolikalt konkreetseid mustreid
võrgustik – näiteks sarnase ulatusega tehingute tsüklid – võivad pangad avastada riske, mis tehinguid eraldiseisvalt uurides muidu avastamisest kõrvale hiiliksid. Veelgi enam, kui seda täiendada tuntud pettusejuhtumite hoidlaga, võrgufunktsioonid
nagu kannapöörde sagedus või tsüklilised maksed võivad tugevdada juhendatud õppemudeleid, suurendades nende prognoosimisvõimet tulevaste riskistsenaariumide jaoks.
Üks eriti silmapaistev võrgustik ettevõtte riskide modelleerimiseks on organisatsiooniline juriidiline hierarhia, mis hõlmab direktoreid, aktsionäre ja tütarettevõtteid. Peamised atribuudid, nagu võrgu suurus, ühenduse tihedus ja hierarhilised kihid, toimivad
hindamatud mõõtmed segmenteerimiseks ja funktsioonide genereerimiseks juhendatud õppemudelites, suurendades meie võimet märgata ja tõhusalt maandada võimalikke riske.
Uurijate ja analüütikute jaoks on siin graafikanalüütika omaette, võimaldades neil analüüsida, visualiseerida ja mõista peidetud seoseid erinevate andmekogumite vahel. Peaasi, et see on skaleeritav ja intuitiivne, võimaldades meeskondadel läbida miljardeid
servadest ilma läbilaskevõimet tegemata kõrgsageduspäringute abil.
Entity Resolution muudab panganduse tulevikku
Olemi eraldusvõime kasutab täiustatud tehisintellekti ja masinõppe tehnikaid andmete sõelumiseks, puhastamiseks ja standardiseerimiseks, võimaldades erinevate andmekogumite olemeid usaldusväärselt tuvastada. See protsess hõlmab seotud kirjete rühmitamist ja atribuutide koondamist
iga olemi jaoks ning sildistatud ühenduste loomine olemite ja nende lähtekirjete vahel. Võrreldes traditsiooniliste kirje-kirjete sobitamise lähenemisviisidega, pakub olemi eraldusvõime oluliselt suuremat tõhusust.
Selle asemel, et püüda iga lähtekirjet otse linkida, saavad organisatsioonid reaalmaailma andmete ühendamise keskpunktina kasutusele võtta uued olemisõlmed. Kvaliteetne olemi eraldusvõime mitte ainult ei hõlbusta sisemiste andmete linkimist, vaid võimaldab ka integreerimist
väärtuslikest välistest andmeallikatest, nagu ettevõtteregistrid, mille täpne vastendamine oli varem keeruline.
Üksuste kriisilahendustehnoloogia integreerimine pangandussektoris on märkimisväärne edasiminek, mis võimaldab pankadel minna üle pakettpõhistelt protsessidelt peaaegu reaalajas toote- ja teenusepakkumistele omnikanaliliste teenuste raamistike lõikes. See
Evolutsioon võib minna kaugemale pettusevastasest võitlusest, hõlmates kogu klientidega suhtlemist erinevate kontaktpunktide, sealhulgas kõnekeskuste, filiaalide ja digitaalsete kanalite kaudu, tagades sujuva ja dünaamilise kliendikogemuse.
Generatiivsel tehisintellektil on täita oluline roll
Järgmise aasta jooksul eeldan, et generatiivsed AI-assistendid, kes kasutavad suuri keelemudeleid (LLM), muutuvad panganduses üha levinumaks. Generatiivne AI võimaldab intuitiivset ja vestluslikku liidest, mis suurendab analüütikute tõhusust
juurdluste raames riskide tuvastamisega. Organisatsioonide jaoks on potentsiaalsed eelised märkimisväärsed, kuna see tehisintellekti assistent annab kõigile analüütikutele võimaluse töötada kõige kogenumate uurijate tasemel. Paljud neist assistentidest teevad seda
olema LLM-agnostiline, võimaldades ettevõtetel paindlikult kasutada oma eelistatud mudeleid, olgu need siis patenteeritud, avatud lähtekoodiga või kaubanduslikult saadaolevad mudelid, nagu OpenAI ChatGPT. Kui see on integreeritud komposiit-AI-virna muude aspektidega, toetab see
olemi eraldusvõime, graafiku analüütika ja hindamisvõimalused, mis vabastavad enneolematu potentsiaali, võimaldades loomuliku keele päringuid ja viipasid.
Ülioluline on see, et kõik generatiivsed AI-tooted ei saa toimida laiema tehisintellekti automatiseerimisega ühendatud või isoleeritult. Tulemused, mida see loob, on sama head kui andmete, konteksti ja olemi eraldustehnoloogia, millele see on üles ehitatud. Pangad soovivad rakendada
generatiivne tehisintellekt peaks laiemalt mõtlema sellele, kuidas erinevad tehnoloogiad nende tehisintellekti automatiseerimise tehnoloogiavirnasse sobivad.
- SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
- PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
- PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
- PlatoESG. Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
- PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
- Allikas: https://www.finextra.com/blogposting/25822/gen-ai-isnt-the-only-tech-driving-automation-in-banking?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs