تحديات تنفيذ GenAI في الخدمات المالية

تحديات تنفيذ GenAI في الخدمات المالية

الطابع الزمني: 24 يناير 2024 12:06 مساءً
عقدة المصدر: 3085402

أصبحت قدرة الكمبيوتر على إنشاء نص نثري في الآونة الأخيرة جيدة بما يكفي للنظر فيها للاستخدام العملي في مجال الأعمال. فلماذا لا تستخدمه معظم الشركات حتى الآن؟ دعونا نلقي نظرة على بعض التحديات في تنفيذ هذه الأساليب. بينما الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)
يمكنه أيضًا إنشاء صور أو صوت أو فيديو، سنركز هنا على قدرته على إنشاء نص.

في قلب GenAI يوجد نموذج يحول قطعة من النص إلى أخرى. غالبًا ما يكون نص الإدخال عبارة عن سؤال يتم طرحه أو أمر يقدمه مستخدم بشري. نأمل أن يكون النص الناتج إجابة صحيحة وذات معنى. لقد لعب معظمنا مع
واحد أو أكثر من هذه النماذج عبر الإنترنت في بيئة رسائل نصية تذكرنا بالمحادثة. على الرغم من أنها تبدو وكأنها محادثة، إلا أن الشقوق تظهر لنا إشارة إلى أننا لا نتحدث إلى إنسان.

تكمن المجموعة الأولى من التحديات في كيفية صنع هذه النماذج. وهي تعتمد على مجموعات نصية ضخمة من الإنترنت. الكثير من هذا النص خيالي أو يحتوي على كلام غير لائق مثل التمييز. الكثير من هذا النص يخضع أيضًا لحقوق الطبع والنشر
القانون، مما يجعل شرعية النماذج غير واضحة إلى حد ما.

تتعلق المجموعة التالية من التحديات بطبيعة هذه النماذج. إنها تمثل مصفوفة احتمالية ضخمة للكلمة التي من المرجح أن تتبع تسلسل بداية معين من الكلمات. على هذا النحو، فهم غير قادرين على التفكير المنطقي والسببي
الحجة، أو الحس السليم. والنتيجة العملية هي أنهم أحيانًا يقدمون إجابات غير صحيحة أو مستحيلة، وهو ما يسمى الهلوسة.

علاوة على ذلك، في ممارسة الأعمال التجارية، لا يمكن لهذه النماذج أن تعيش بمفردها، بل يجب دمجها في مجموعة متنوعة من الأدوات البرمجية الأخرى، التي غالبًا ما يصنعها بائعون آخرون. يمكن لنماذج GenAI بعد ذلك أن تمثل واجهة لغة لأدوات البرامج هذه لتبسيطها
العديد من المهام. ومع ذلك، فإن العمل على دمج نماذج GenAI مع البرامج القديمة قد بدأ للتو وأصبح معقدًا بسبب المشهد المتنوع والمتغير بسرعة للبائعين أنفسهم.

لنفترض أنه تم دمج GenAI بشكل كامل في الأدوات البرمجية المساعدة الشائعة المستخدمة في صناعة الخدمات المالية، فسوف نظل نواجه التحدي المتمثل في التدريب وإدارة التغيير في القوى العاملة في صناعة تفتخر بالذكاء البشري.

وهذه كلها تحديات من حيث المبدأ. دعونا نضعها جانبًا في الوقت الحالي ونسأل ما الذي يمكننا توظيف GenAI للقيام به في الخدمات المالية.

بعض الاستخدامات شائعة مع صناعات أخرى مثل أتمتة خدمة العملاء في الإجابة على الأسئلة أو القيام بمهام روتينية مثل الخط الساخن الآلي الذكي. يمكن للمرء إرسال رسائل بريد إلكتروني تسويقية إلى العديد من العملاء بحيث تكون مصممة بشكل معقد لتناسب سلوك كل فرد
نمط للإعلان عن منتجات وخدمات محددة مناسبة حقًا لذلك الشخص. 

يصبح الأمر أكثر إثارة للاهتمام عندما ندرك أن GenAI لا يتحدث اللغات البشرية فحسب، بل يتحدث لغات الكمبيوتر أيضًا. يمكنه ترجمة سؤال مطروح باللغة الإنجليزية إلى SQL، لغة قواعد البيانات، أو إلى JavaScript، لغة صفحات الويب. مالية
قد يطرح المحلل سؤالاً باللغة الإنجليزية، ضع هذا السؤال في قاعدة بيانات بلغة SQL مثالية وتحويل الإجابة إلى صفحة جافا سكريبت التي يتم عرضها كمخطط تحليلي. بالنسبة للمحلل المالي، يظهر الرسم البياني على الفور مع بيانات رقمية جديرة بالثقة.
إنها جديرة بالثقة لأن GenAI لم تقم بإنشاء المحتوى الرقمي بل استعادته من قاعدة بيانات جيدة التكوين. والإجابة اللحظية مكسب كبير حيث يتم حفظ كل عمل الإنسان وتأخيره.

GenAI قادر على كتابة نص نثري محليًا وبالتالي يمكنه تقديم مسودة أولية للتحليل المالي أو التقرير ليتم تصحيحه بواسطة الإنسان. ومن الموثق جيدًا أن أتمتة المسودة الأولى يمكن أن يوفر ما يصل إلى 40% من إجمالي جهد العمل البشري
للتقرير.

وخلاصة القول، تكمن التحديات الرئيسية في النماذج نفسها ودمجها في أدوات أخرى. وبمجرد دمجها، يجب استخدامها بشكل صحيح من قبل قوة عاملة مستعدة ومدربة للقيام بذلك.

وهذا يقودنا إلى العقبة الأخيرة أمام اعتماد الخدمات المالية: الثقة. إن المتخصصين في مجال التمويل والمديرين التنفيذيين للشركات والجهات التنظيمية الحكومية على حدٍ سواء لا يثقون تمامًا حتى الآن في أن هذه التقنيات موثوقة بالقدر الذي نرغب في خدمتهم.
صناعة منظمة يمكن أن تضيع فيها مبالغ كبيرة من المال في لحظة. يجب أن يقابل ذلك عمليات تكامل مثل تلك المذكورة أعلاه للتحكم في GenAI بقواعد بيانات دقيقة، وكذلك من خلال دعم أفضل لصناعة الذكاء الاصطناعي نفسها بحيث يكون الفهم
ينتصر على انعدام الثقة.

الطابع الزمني:

اكثر من فينتكسترا