15 min czytania

Przyjęcie generatywnej sztucznej inteligencji w bankowości: przypadki użycia i potencjalne wyzwania

AI I ML

Bankowość

FinTech

Sztuczna inteligencja jest obecna w bankowości już od jakiegoś czasu - banki były jej pierwszymi użytkownikami. W tamtych czasach chodziło o rozpoznawanie wzorców w danych z przeszłości, aby dowiedzieć się, dlaczego pewne rzeczy się wydarzyły lub przewidzieć, co może nastąpić później. Jednak w miarę jak ilość danych gwałtownie rosła, klienci domagali się spersonalizowanych doświadczeń, a zagrożenia cyberbezpieczeństwa stawały się coraz bardziej wyrafinowane, wgląd w czasie rzeczywistym stał się kluczowy. To właśnie wtedy banki zdały sobie sprawę, że potrzebują silniejszych narzędzi, aby nadążyć i pozostać w grze.

GenAI stało się rozwiązaniem. Zasilany przez głębokie sieci neuronowe i LLM, może teraz niezależnie tworzyć znaczące dane wyjściowe i generować dane syntetyczne, które czerpią z rzeczywistych zestawów danych. Okazało się to przełomem w zwiększaniu produktywności, wyłapywaniu oszustw, podnoszeniu poziomu obsługi klienta i przyspieszaniu podejmowania decyzji.

Nie jesteś jeszcze w pociągu GenAI? Dowiedz się, jak już teraz wstrząsa bankowością i dlaczego warto wskoczyć na jego pokład!

Prognozy dla GenAI w bankowości

$340 bn

potencjalnych rocznych oszczędności, jakie GenAI może przynieść sektorowi bankowemu

McKinsey

1,430%

prognozowany wzrost wydatków na sztuczną inteligencję w sektorze bankowym do 2030 r.

Juniper Research

Niezbędne generatywne modele AI dla branży bankowej

Wstępnie wytrenowane transformatory generatywne (GPT)

GPT to potężne modele językowe szkolone na ogromnych ilościach danych, zaprojektowane do rozumienia i generowania tekstu podobnego do ludzkiego z imponującą dokładnością. W bankowości mogą one napędzać chatboty do obsługi klienta, usprawniać generowanie raportów finansowych i oferować interfejsy w języku naturalnym do łatwych zadań, takich jak sprawdzanie sald i przelewanie środków.

Generatywne sieci kontradyktoryjne (GAN)

Sieci GAN wykorzystują dwie sieci neuronowe - generator i dyskryminator - które współpracują ze sobą w celu wytworzenia wysokiej jakości danych syntetycznych, które ściśle naśladują dane rzeczywiste. W bankowości sieci GAN mogą być wykorzystywane do trenowania modeli wykrywania oszustw, symulowania realistycznych scenariuszy finansowych na potrzeby testów warunków skrajnych i tworzenia syntetycznych tożsamości do testowania systemów antyfraudowych.

Autoenkodery wariacyjne (VAE)

VAE kompresują dane do ukrytej przestrzeni i rekonstruują je z powrotem do pierwotnej postaci. W bankowości VAE mogą pomóc w wykrywaniu nietypowych transakcji poprzez porównywanie odtworzonych danych z rzeczywistymi danymi w celu wykrycia oszustw, tworzenia nowych profili klientów w celu lepszego kierowania reklam do różnych segmentów oraz ulepszania modeli ryzyka kredytowego poprzez generowanie dodatkowych danych w celu poprawy prognoz.

Graficzne sieci neuronowe (GNN)

GNN są zbudowane do obsługi i analizy danych o strukturze grafu. Analizują one interakcje między różnymi elementami i mogą tworzyć nowe struktury grafów w sieci. W bankowości GNN są wykorzystywane do analizowania i generowania sieci transakcji w celu wykrywania oszustw lub prania pieniędzy, mapowania relacji z klientami i optymalizacji sieci łańcucha dostaw.

Uczenie ze wzmocnieniem (RL)

Modele RL uczą się podejmować decyzje poprzez interakcję ze środowiskiem w celu maksymalizacji skumulowanych korzyści. W połączeniu z komponentami generatywnymi, RL może być wykorzystywane w bankowości do tworzenia adaptacyjnych strategii handlowych, optymalizacji portfeli inwestycyjnych i poprawy zarządzania ryzykiem kredytowym poprzez generowanie modeli zachowań kredytobiorców.

Wykorzystaj GenAI, aby zmienić sposób, w jaki klienci korzystają z bankowości.

Odkryj przypadki użycia generatywnej sztucznej inteligencji w bankowości

GenAI to nie tylko kolejna aktualizacja technologii dla banków - ma ona całkowicie zrewolucjonizować sposób ich działania, a nawet zapoczątkować nowe modele biznesowe. Banki już stosują ją w tak wielu obszarach, że wkrótce niemal każda część bankowości odczuje jej wpływ.

Automatyzacja obsługi klienta

Wykrywanie oszustw i ocena ryzyka

Prognozowanie finansowe

Przetwarzanie dokumentów

Dochodzenie w sprawie przestępstw finansowych

Rozwój produktów i analiza rynku

Scoring kredytowy

Doradztwo handlowe i majątkowe

Automatyzacja obsługi klienta

Duże banki są już na pokładzie. Wirtualny asystent Wells Fargo, Fargo, wykorzystuje PaLM 2 Google do obsługi codziennych pytań bankowych. Airwallex przyspiesza KYC i onboarding dzięki swojemu pilotowi GenAI. Z kolei asystent GPT-4 firmy Morgan Stanley pomaga doradcom finansowym w szybkim znajdowaniu odpowiedzi i dostarczaniu spersonalizowanych informacji w mgnieniu oka.

Wykrywanie oszustw i ocena ryzyka

Modele GenAI, takie jak GAN, symulują nieuczciwe transakcje, aby pomóc bankom w lepszym wykrywaniu oszustw i zarządzaniu ryzykiem.

Na przykład, Payment Outlier Detection firmy Citi wykorzystuje zaawansowane statystyczne ML do proaktywnego identyfikowania płatności odstających. Deutsche Bank, we współpracy z firmą NVIDIA, testuje uczenie maszynowe o nazwie Finformers, aby zapewnić wczesne ostrzeżenia o ryzyku i przyspieszyć wyszukiwanie danych. Z kolei HSBC nawiązał współpracę z Google Cloud w celu opracowania AML AI - autonomicznego rozwiązania szkolonego na danych klientów w celu zapobiegania praniu brudnych pieniędzy.

Prognozowanie finansowe

Weźmy na przykład JPMorgan Chase - korzystają oni z głębokiego uczenia się i uczenia ze wzmocnieniem, aby dostrzec trendy rynkowe i dostosować swoje strategie handlowe. Goldman Sachs opiera się na Kensho, platformie AI, która zagłębia się w dokumenty finansowe za pomocą sieci neuronowych i NLP, pomagając im przewidywać ceny aktywów z większą pewnością.

Przetwarzanie dokumentów

Doskonałym tego przykładem jest COiN (Contract Intelligence) JPMorgan Chase - platforma AI, która może obsługiwać tysiące dokumentów w ciągu kilku sekund. Wykorzystuje ona NLP, aby zrozumieć żargon prawniczy, sygnalizując ryzyko, takie jak niezgodność z przepisami lub niejasne warunki ukryte w umowach. Ogranicza to liczbę błędów i zmniejsza potrzebę ręcznej pracy, uwalniając zasoby i pomagając uniknąć kosztownych sporów prawnych.

Dochodzenie w sprawie przestępstw finansowych

Weźmy na przykład wykorzystanie Darktrace przez Barclays - ta sztuczna inteligencja śledzi, w jaki sposób oszuści realizowali swoje plany i pokazuje zespołowi ds. bezpieczeństwa dokładnie, co poszło nie tak, które systemy były celem ataku i jak wzmocnić obronę. Ponadto, jeśli oszustwo ma miejsce w czasie rzeczywistym, może wkroczyć, aby zablokować podejrzane transakcje lub zamrozić konta, a wszystko to bez zakłócania regularnych operacji biznesowych.

Rozwój produktów i analiza rynku

Dobrym przykładem jest Standard Chartered, który korzysta z platform takich jak Peltarion i AWS AI, aby zagłębić się w dane rynkowe i zachowania klientów. Pomaga im to przewidywać trendy i tworzyć spersonalizowane produkty, takie jak inwestycje skoncentrowane na ESG i spersonalizowane rozwiązania bankowe, jednocześnie symulując wydajność produktu.

Scoring kredytowy

Na przykład JPMorgan Chase i Wells Fargo korzystają z platformy FICO Falcon, która wykorzystuje GenAI. Symuluje ona różne scenariusze, takie jak sposób, w jaki klient może poradzić sobie z utratą pracy lub spowolnieniem gospodarczym, pomagając bankom zrozumieć zdolność klienta do spłaty pożyczek i stworzyć bardziej spersonalizowaną ocenę kredytową.

Doradztwo handlowe i majątkowe

GenAI pomaga bankom odkrywać ukryte możliwości inwestycyjne i usprawniać trudne decyzje, ułatwiając wyprzedzanie dzięki inteligentnym, terminowym strategiom nawet na niestabilnych rynkach.

Platforma LOXM firmy JPMorgan wykorzystuje modele GenAI do analizowania danych rynkowych, opracowywania spersonalizowanych rekomendacji handlowych i symulowania różnych scenariuszy handlowych. W Morgan Stanley, ich platforma Next Best Action wykorzystuje GenAI do udzielania doradcom porad inwestycyjnych w oparciu o cele finansowe i tolerancję ryzyka każdego klienta.

Automatyzacja obsługi klienta

Generatywna sztuczna inteligencja w bankowości zmienia oblicze obsługi klienta. Pomyśl o chatbotach AI, które czatują jak ludzie, oferują wsparcie 24/7 i dają spersonalizowane rekomendacje oraz pomoc w czasie rzeczywistym - dokładnie to, czego oczekują dzisiejsi klienci. Duże banki są już na pokładzie. Wirtualny asystent Wells Fargo, Fargo, wykorzystuje PaLM 2 Google do obsługi codziennych pytań bankowych. Airwallex przyspiesza KYC i onboarding dzięki swojemu pilotowi GenAI. Z kolei asystent GPT-4 firmy Morgan Stanley pomaga doradcom finansowym w szybkim znajdowaniu odpowiedzi i dostarczaniu spersonalizowanych informacji w mgnieniu oka.

Wykrywanie oszustw i ocena ryzyka

Modele GenAI, takie jak GAN, symulują nieuczciwe transakcje, aby pomóc bankom w lepszym wykrywaniu oszustw i zarządzaniu ryzykiem. Na przykład, Payment Outlier Detection firmy Citi wykorzystuje zaawansowane statystyczne ML do proaktywnego identyfikowania płatności odstających. Deutsche Bank, we współpracy z firmą NVIDIA, testuje uczenie maszynowe o nazwie Finformers, aby zapewnić wczesne ostrzeżenia o ryzyku i przyspieszyć wyszukiwanie danych. Z kolei HSBC nawiązał współpracę z Google Cloud w celu opracowania AML AI - autonomicznego rozwiązania szkolonego na danych klientów w celu zapobiegania praniu brudnych pieniędzy.

Prognozowanie finansowe

Zdolność GenAI do przetwarzania ogromnych ilości danych czyni ją doskonałym narzędziem do prognozowania finansowego. Banki to uwielbiają, ponieważ dokładne przewidywania na szybko zmieniających się rynkach są kluczem do podejmowania mądrych decyzji. Weźmy na przykład JPMorgan Chase - korzystają oni z głębokiego uczenia się i uczenia ze wzmocnieniem, aby dostrzec trendy rynkowe i dostosować swoje strategie handlowe. Goldman Sachs opiera się na Kensho, platformie AI, która zagłębia się w dokumenty finansowe za pomocą sieci neuronowych i NLP, pomagając im przewidywać ceny aktywów z większą pewnością.

Przetwarzanie dokumentów

Narzędzia GenAI znacznie przyspieszają przetwarzanie dokumentów w bankowości: z łatwością wykrywają wzorce, znacznie szybciej wyodrębniają wymagane dane i są znacznie mniej podatne na błędy. Ponadto z czasem stają się inteligentniejsze. Doskonałym tego przykładem jest COiN (Contract Intelligence) JPMorgan Chase - platforma AI, która może obsługiwać tysiące dokumentów w ciągu kilku sekund. Wykorzystuje ona NLP, aby zrozumieć żargon prawniczy, sygnalizując ryzyko, takie jak niezgodność z przepisami lub niejasne warunki ukryte w umowach. Ogranicza to liczbę błędów i zmniejsza potrzebę ręcznej pracy, uwalniając zasoby i pomagając uniknąć kosztownych sporów prawnych.

Dochodzenie w sprawie przestępstw finansowych

Jedną z najlepszych rzeczy w GenAI jest to, że potrafi samodzielnie radzić sobie z różnymi rzeczami, co czyni ją bardzo przydatnym narzędziem do prowadzenia dochodzeń. Może przesiewać dane, znajdować wzorce, a nawet sugerować lub podejmować działania, co jest świetną rzeczą w trudnych przypadkach, takich jak przestępstwa finansowe. Weźmy na przykład wykorzystanie Darktrace przez Barclays - ta sztuczna inteligencja śledzi, w jaki sposób oszuści realizowali swoje plany i pokazuje zespołowi ds. bezpieczeństwa dokładnie, co poszło nie tak, które systemy były celem ataku i jak wzmocnić obronę. Ponadto, jeśli oszustwo ma miejsce w czasie rzeczywistym, może wkroczyć, aby zablokować podejrzane transakcje lub zamrozić konta, a wszystko to bez zakłócania regularnych operacji biznesowych.

Rozwój produktów i analiza rynku

GenAI pomaga bankom tworzyć spersonalizowane produkty finansowe, dostosowywać funkcje, a nawet wykrywać ryzyko przed jego wystąpieniem, a wszystko to przy zachowaniu elastyczności w miarę zmian na rynkach. Dobrym przykładem jest Standard Chartered, który korzysta z platform takich jak Peltarion i AWS AI, aby zagłębić się w dane rynkowe i zachowania klientów. Pomaga im to przewidywać trendy i tworzyć spersonalizowane produkty, takie jak inwestycje skoncentrowane na ESG i spersonalizowane rozwiązania bankowe, jednocześnie symulując wydajność produktu.

Scoring kredytowy

W przeciwieństwie do tradycyjnych metod oceny zdolności kredytowej, GenAI przyjmuje bardziej kompleksowe podejście, biorąc pod uwagę czynniki wykraczające poza samą historię kredytową. Analizuje nawyki związane z wydatkami, wydarzenia życiowe i zmiany rynkowe, aby zaoferować dokładniejszą i bardziej sprawiedliwą ocenę zdolności kredytowej klienta. Na przykład JPMorgan Chase i Wells Fargo korzystają z platformy FICO Falcon, która wykorzystuje GenAI. Symuluje ona różne scenariusze, takie jak sposób, w jaki klient może poradzić sobie z utratą pracy lub spowolnieniem gospodarczym, pomagając bankom zrozumieć zdolność klienta do spłaty pożyczek i stworzyć bardziej spersonalizowaną ocenę kredytową.

Doradztwo handlowe i majątkowe

GenAI pomaga bankom odkrywać ukryte możliwości inwestycyjne i usprawniać trudne decyzje, ułatwiając wyprzedzanie dzięki inteligentnym, terminowym strategiom nawet na niestabilnych rynkach. Platforma LOXM firmy JPMorgan wykorzystuje modele GenAI do analizowania danych rynkowych, opracowywania spersonalizowanych rekomendacji handlowych i symulowania różnych scenariuszy handlowych. W Morgan Stanley, ich platforma Next Best Action wykorzystuje GenAI do udzielania doradcom porad inwestycyjnych w oparciu o cele finansowe i tolerancję ryzyka każdego klienta.

Integracja GenAI w bankowości ma wstrząsnąć sytuacją na wielką skalę. Dla banków nie chodzi już o to, czy sztuczna inteligencja wywrze ogromny wpływ - chodzi o to, jak to zrobić. Najwięksi gracze w branży już zmieniają biegi dzięki GenAI, a początkowe wyniki są po prostu niesamowite.

Siarhei Sukhadolski

Ekspert FinTech w Innowise

Korzyści z generatywnej sztucznej inteligencji dla bankowości

Zdolność GenAI do zarządzania ogromnymi ilościami danych, automatyzacji procesów i generowania silnych spostrzeżeń daje bankom cenne korzyści, które pomagają im działać bardziej efektywnie i pozostać konkurencyjnymi.

Zwiększona wydajność

GenAI upraszcza operacje poprzez automatyzację zadań, takich jak analiza danych, generowanie raportów i przetwarzanie dokumentów. Zwiększa to wydajność banków i poprawia ocenę ryzyka kredytowego oraz wykrywanie oszustw.

Lepsze zarządzanie ryzykiem

GenAI może wcześnie i dokładniej wykrywać potencjalne zagrożenia, dając bankom możliwość dostosowania się i zminimalizowania strat. Bankowcy wykorzystują wiedzę predykcyjną do ochrony aktywów i wykorzystywania możliwości rynkowych.

Redukcja kosztów

GenAI automatyzuje zadania, takie jak ocena ryzyka, kontrole zgodności i obsługa zapytań klientów - co oznacza, że banki wydają mniej na personel i działają wydajniej. Wykorzystuje również analitykę predykcyjną, aby pomóc bankom w alokacji zasobów i ograniczeniu ryzyka inwestycyjnego.

Lepsze podejmowanie decyzji

Narzędzia GenAI pomagają w podejmowaniu strategicznych decyzji poprzez analizę trendów rynkowych i danych finansowych oraz testowanie różnych scenariuszy rynkowych. Proponują i oceniają nowe strategie handlowe, aby pomóc bankom dostrzec zyskowne możliwości i zminimalizować straty.

Usprawniony czas wprowadzania produktów na rynek

Dzięki GenAI banki mogą szybko projektować i testować nowe produkty. Technologia ta pomaga w szybszym tworzeniu prototypów i szybszym wdrażaniu innowacji. Ponadto GenAI uczy się na podstawie opinii klientów i trendów rynkowych, aby banki mogły ulepszać i dopracowywać swoje produkty.

Skalowalność

W miarę jak banki stają się coraz większe, ręczne zadania i zatrudnianie większej liczby pracowników może naprawdę podnieść koszty. Ale dzięki GenAI banki mogą skalować i zarządzać większą ilością pracy - na przykład przetwarzaniem pożyczek lub obsługą pytań klientów - bez proporcjonalnego zwiększania liczby pracowników.

Nie przegap szansy, aby znaleźć się wśród banków, które są pionierami w wykorzystaniu GenAI.

Wyzwania generatywnej sztucznej inteligencji dla bankowości

Chociaż przypadki użycia GenAI wyglądają obiecująco i ekscytująco, minie trochę czasu, zanim zobaczymy jej pełny wpływ na branżę bankową. Liderzy bankowi, zwłaszcza gdy mają do czynienia z ograniczoną technologią i zasobami, będą musieli stawić czoła poważnym wyzwaniom i obawom, zanim będą mogli wdrożyć je na większą skalę

Prywatność danych i kwestie regulacyjne

GenAI działa w oparciu o dane, a z dużą ilością danych wiąże się duża odpowiedzialność. Banki muszą upewnić się, że dane klientów są bezpieczne i prywatne. Jeśli popełnią błąd, może to doprowadzić do naruszenia danych i zaszkodzić ich reputacji. Najtrudniejsze jest to, że organy regulacyjne z trudem nadążają za tempem rozwoju sztucznej inteligencji, co może skutkować niespójnością zasad prywatności i bezpieczeństwa.

Aby temu zaradzić, banki powinny pomyśleć o ustanowieniu solidnych ram zarządzania danymi, których priorytetem jest anonimizacja i szyfrowanie danych. Mając oko na przepisy dotyczące prywatności i dostosowując swoje strategie GenAI, mogą zwiększyć zgodność i wzmocnić swoją ogólną grę w zarządzanie danymi.

Starsze systemy

Stara technologia to kolejna rzecz, która powstrzymuje komercyjne wykorzystanie GenAI. Te przestarzałe systemy utrudniają wprowadzanie nowych, innowacyjnych funkcji. Po pierwsze, często wykorzystują one stare formaty danych i protokoły, które nie współpracują dobrze z nowoczesną sztuczną inteligencją. Ponadto mają tendencję do przechowywania danych w odizolowanych lub zastrzeżonych formatach, co utrudnia dostęp i wykorzystanie ich do szkolenia i analizy GenAI.

Biorąc pod uwagę wysoką cenę pełnej aktualizacji systemu, banki mogą zacząć od aktualizacji określonych komponentów swoich starszych systemów, zbadania narzędzi integracji danych w celu lepszego dostępu do danych i wdrożenia podstawowych praktyk czyszczenia danych w celu zapewnienia wysokiej jakości danych wejściowych dla aplikacji GenAI.

Etyczne wyzwania generatywnej sztucznej inteligencji w bankowości

Jednym z największych zmartwień banków związanych z GenAI jest ryzyko stronniczości i niesprawiedliwości. Jeśli dane wykorzystane do szkolenia sztucznej inteligencji są niekompletne, wyniki mogą być wypaczone i prowadzić do niesprawiedliwych decyzji kredytowych dla niektórych grup. Co więcej, GenAI może z pewnością udzielać błędnych odpowiedzi, znanych jako "halucynacje". Te zmyślone, ale realistycznie wyglądające wyniki mogą stanowić ogromny problem w bankowości.

Mądrym posunięciem dla banków jest wykorzystanie technologii RAG (Retrieval-Augmented Generation). Pozwala to na dostarczanie sztucznej inteligencji wiarygodnych danych, upewniając się, że generuje ona dokładne odpowiedzi zamiast tworzyć wprowadzające w błąd. Regularne audyty modeli sztucznej inteligencji i korzystanie z różnorodnych zestawów danych szkoleniowych mogą pomóc w wykryciu i ograniczeniu uprzedzeń oraz utrzymaniu uczciwych praktyk kredytowych.

Zarządzanie zmianami i niedoborem talentów

Niedobór talentów to kolejna przeszkoda dla wdrożenia GenAI w bankowości. Wprowadzenie sztucznej inteligencji do miksu wstrząśnie wieloma miejscami pracy, co oznacza, że pracownicy będą musieli nauczyć się nowych umiejętności, a nawet zmienić role. Banki będą musiały zastanowić się, czy przekwalifikować obecnych pracowników, czy też zatrudnić nowe osoby z odpowiednimi umiejętnościami.

Zachęcanie pracowników do podejmowania nowych ról w organizacji może pomóc zatrzymać talenty w firmie, jednocześnie wypełniając luki w przestrzeni AI. Banki mogą również rozważyć współpracę z firmami technologicznymi, które naprawdę znają się na sztucznej inteligencji. Takie partnerstwa mogą zapewnić cenną wiedzę specjalistyczną, zasoby szkoleniowe i świeże pomysły, które pomogą podnieść poziom umiejętności zespołu.

Jak wdrożyć generatywną sztuczną inteligencję w bankowości

Wprowadzenie GenAI do bankowości wymaga starannego przemyślenia i planowania. Oto kluczowe wskazówki, które pomogą Ci przygotować się do udanego wdrożenia GenAI.

Zidentyfikuj swoje potrzeby i możliwości

Pierwszym krokiem do opanowania gry GenAI jest ustalenie, czego naprawdę potrzebuje Twoja firma. Zacznij od przyjrzenia się temu, jak wszystko działa teraz - zwłaszcza te zadania, które są powtarzalne, czasochłonne lub podatne na błędy. Wskaż, gdzie GenAI może ułatwić lub usprawnić pracę. Poprzez dogłębne zbadanie swoich potrzeb i dostrzeżenie najlepszych możliwości, będziesz w stanie opracować strategię, która sprosta dużym wyzwaniom i przyniesie największą wartość.

Skonfiguruj solidną bazę danych

GenAI potrzebuje wysokiej jakości danych, aby działać magicznie, więc upewnij się, że masz solidne systemy do gromadzenia, czyszczenia i zarządzania tymi danymi. Ustal jasne wytyczne etyczne i przestrzegaj zasad zarządzania danymi, aby wszystko było bezpieczne i zgodne z przepisami. Nie zapomnij zainwestować w narzędzia do czyszczenia danych i wykrywania uprzedzeń. Ponadto należy być na bieżąco z kwestiami praw autorskich i własności intelektualnej, aby zachować uczciwość.

Przeprowadzenie kontroli technicznej

Przyjrzyj się dobrze swojej konfiguracji technicznej - od oprogramowania po sieć. Sztuczna inteligencja wymaga dużej mocy obliczeniowej do przetwarzania danych, więc upewnij się, że twoja infrastruktura sobie z tym poradzi. Gdy już to ustalisz, opracuj plan wszelkich aktualizacji lub integracji. Przydziel budżet i zasoby, stwórz harmonogram ulepszeń i upewnij się, że wszystko działa płynnie z obecnymi systemami.

Maksymalizacja zarządzania danymi

Skonfiguruj solidny plan zarządzania danymi, w którym wszystko będzie proste - jasne zasady gromadzenia, przechowywania, wykorzystywania i udostępniania danych. Upewnij się, że przeprowadzasz kontrole jakości, korzystasz z szyfrowania i kontroli dostępu w celu ochrony danych oraz przestrzegasz przepisów dotyczących prywatności, takich jak RODO i CCPA. Aby to ułatwić, korzystaj z narzędzi, które automatyzują i usprawniają zarządzanie danymi, śledzą skąd pochodzą dane i monitorują ich jakość.

Wdrażanie i skalowanie rozwiązania GenAI

Opracuj jasny plan gry dotyczący uruchomienia modeli GenAI. Zastanów się nad wykorzystaniem strategii, takich jak etapowe wdrażanie lub wydania kanaryjskie, i upewnij się, że masz dobry monitoring i rejestrowanie, aby mieć oko na wydajność. Poszukaj sposobów na połączenie z istniejącymi systemami, zbuduj interfejsy API i interfejsy zapewniające płynny przepływ danych i nie zapomnij o przeszkoleniu swojego zespołu i dostarczeniu pomocnych dokumentów. Miej również oko na jakość wyników - modele AI mogą od czasu do czasu wymagać dostrojenia, więc bądź przygotowany na wprowadzanie poprawek w razie potrzeby.

01 Zidentyfikuj swoje potrzeby i możliwości

02 Skonfiguruj solidną bazę danych

03 Przeprowadzenie kontroli technicznej

04 Maksymalizacja zarządzania danymi

05 Wdrażanie i skalowanie rozwiązania GenAI

Prawdziwą przeszkodą w przyjęciu GenAI jest myślenie, że jest to po prostu zbyt skomplikowane, aby sobie z tym poradzić. Oczywiście, że może być - ale z odpowiednimi ekspertami w twoim narożniku, nie musi tak być. Jesteśmy tutaj, aby pomóc Ci zbudować odpowiedni fundament GenAI od podstaw - identyfikując Twoje bolączki, dostrzegając możliwości i doradzając w zakresie najlepszej technologii do wykonania pracy.

Siarhei Sukhadolski

Ekspert FinTech w Innowise

Zaadoptuj GenAI w sposób, który będzie dla Ciebie najlepszy i zapewni Ci sukces.

Generatywna sztuczna inteligencja w bankowości: bliska przyszłość

GenAI w bankowości szybko ewoluuje, a nowe przypadki użycia pojawiają się każdego dnia. Technologia ta ma potencjał, aby całkowicie zmienić branżę. Ci, którzy wskoczą na pokład, przygotowują się na nowe źródła przychodów i wyższą wydajność. Według McKinsey Global InstituteGenAI może zwiększyć globalne przychody bankowe o 2,8% do 4,7%, głównie dzięki wzrostowi produktywności.

Oczywiste jest, że GenAI nie jest już tylko modnym hasłem - staje się koniecznością dla banków. W rzeczywistości oczekuje się, że wydatki na GenAI w bankowości wzrosną z $6 miliardów w 2024 roku do ogromnych $85 miliardów do 2030 roku, według Jałowiec. Dzięki tego rodzaju inwestycjom GenAI ma zrewolucjonizować operacje bankowe i zapewnić klientom bezpieczniejsze, wydajniejsze i bardziej spersonalizowane doświadczenia.

Podsumowując

GenAI szybko zmienia zasady gry w bankowości, rozwiązując problemy, z którymi tradycyjna technologia po prostu nie mogła sobie poradzić. Niektóre banki już teraz wykorzystują GenAI do obniżania kosztów, personalizowania doświadczeń klientów i zwiększania wydajności. Inne wciąż testują nowe rozwiązania, wykorzystując je głównie do automatyzacji rutynowych zadań, które wcześniej wymagały kontaktu z człowiekiem. Ale to dopiero początek.

Przyszłość GenAI kryje w sobie niespodzianki, ale jedno jest pewne - prawdziwa szansa wynika z wyjścia poza podstawy i przyjęcia wszystkiego, co GenAI ma do zaoferowania. Czy jesteś na to gotowy?

FAQ

W jaki sposób banki zapewniają etyczne wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji?

Banki stosują podejście "człowiek w pętli", które pomaga wychwycić wszelkie błędy lub anomalie, zanim spowodują one problemy. Wykorzystując sztuczną inteligencję do generowania wstępnych odpowiedzi, a następnie tworząc pętle sprzężenia zwrotnego z ludzkim wkładem, banki mogą dostroić model i zbliżyć się do dokładności 100%.

W jaki sposób generatywna sztuczna inteligencja pomaga w zapobieganiu oszustwom?

GenAI pomaga w zapobieganiu oszustwom, ponieważ jest bardzo elastyczna. Uczy się na podstawie nowych danych i stale aktualizuje swoje algorytmy wykrywania oszustw, dzięki czemu pozostaje odporna zarówno na znane, jak i nowe zagrożenia. Zmniejsza liczbę fałszywych alarmów, dzięki czemu prawdziwe transakcje nie są niesłusznie oznaczane jako oszustwo.

Jaką rolę odgrywa sztuczna inteligencja w zarządzaniu ryzykiem w bankach?

Dzięki GenAI banki mogą analizować duże ilości nieustrukturyzowanych danych w celu przewidywania trendów i oceny ryzyka rynkowego. Usprawnia to zarządzanie ryzykiem, zmniejsza ekspozycję na zmienność rynku i wzmacnia zgodność z przepisami, prowadząc do lepszych wyników finansowych i wyższych zwrotów.

Siarhei Sukhadolski Ekspert FinTech w Innowise

Data: 5 grudnia 2024 r.

Siarhei Sukhadolski Ekspert FinTech w Innowise

Data: 5 grudnia 2024 r.

Spis treści

Skontaktuj się z nami

Umów się na rozmowę lub wypełnij poniższy formularz, a my skontaktujemy się z Tobą po przetworzeniu Twojego zgłoszenia.

Nazwa

Firma

E-mail

Telefon

Wiadomość Prosimy o podanie szczegółów projektu, czasu trwania, stosu technologicznego, potrzebnych specjalistów IT i innych istotnych informacji.

Nagraj wiadomość głosową na temat
projekt, który pomoże nam lepiej go zrozumieć

W razie potrzeby dołącz dodatkowe dokumenty

Prześlij plik

Można załączyć maksymalnie 1 plik o łącznej wielkości 2 MB. Ważne pliki: pdf, jpg, jpeg, png

Informujemy, że po kliknięciu przycisku Wyślij Innowise będzie przetwarzać dane osobowe użytkownika zgodnie z naszą polityką prywatności. Politykę Prywatności w celu dostarczenia użytkownikowi odpowiednich informacji. Podanie numeru telefonu i przesłanie niniejszego formularza jest równoznaczne z wyrażeniem zgody na kontakt za pośrednictwem wiadomości tekstowej SMS. Mogą obowiązywać opłaty za wiadomości i transmisję danych. Możesz odpowiedzieć STOP, aby zrezygnować z dalszych wiadomości. Aby uzyskać więcej informacji, odpowiedz POMOC.