Sådan automatiseres AI-drevne beslutninger ansvarligt og med tillid

Genudgivet af Platon

Abonnenter: 0

Med al den buzz omkring kunstig intelligens (AI) teknologier som f.eks ChatGPT, bliver spørgsmålet "hvordan udnytter vi bedst disse værktøjers kraft til at fremme forretningsresultater?"

I dagens usikre økonomiske miljø strammes båndene over hele linjen, og investeringsprioriteterne flytter sig væk fra langt ude, måneskudsprojekter til praktiske anvendelser på kort sigt. Denne tilgang betyder at finde muligheder, hvor AI praktisk kan anvendes til at forbedre hastigheden og kvaliteten af datadrevet beslutningstagning.

For banker findes disse muligheder på mange områder – lige fra udvidelse af kredittilbud og personalisering af kundebehandlinger til opdagelse af svindel og identificering af risikokonti. Inden for den stærkt regulerede finansielle serviceindustri tilføjer udnyttelse af AI til at automatisere disse typer beslutninger et lag af risiko og kompleksitet.

For at få AI-drevne beslutninger i hænderne på forretningen og fremme virkelige, meningsfulde resultater, skal teknologiteams levere de rigtige rammer for at udvikle og implementere AI-modeller ansvarligt.

Hvad er ansvarlig kunstig intelligens, og hvorfor er det så vigtigt?

Ansvarlig AI er en standard for at sikre, at AI er sikker, troværdig og upartisk. Det sikrer, at AI- og maskinlæringsmodeller (ML) er robuste, forklarlige, etiske og reviderbare.

Desværre ifølge den seneste State of Responsible AI in Financial Services rapporter, mens efterspørgslen efter AI-produkter og værktøjer er stigende, har langt de fleste (71%) ikke implementeret etisk og ansvarlig AI i deres kernestrategier. Mest alarmerende rapporterede kun 8 %, at deres AI-strategier er fuldt ud modne med modeludviklingsstandarder konsekvent skaleret.

Ud over de regulatoriske implikationer har finansielle institutioner et etisk ansvar for at sikre, at deres beslutninger er retfærdige og fri for bias. Det handler om at gøre det rigtige og vinde kundernes tillid med enhver beslutning. Et vigtigt første skridt er at blive dybt følsom over for, hvordan AI- og ML-algoritmer i sidste ende vil påvirke rigtige mennesker nedstrøms.

Sådan sikrer du, at AI bliver brugt ansvarligt

Finansielle institutioner er nødt til at sætte deres kunders interesser i højsædet i deres teknologiinvesteringer.

Det betyder at have robuste modelstyringspraksisser, der sikrer gennemsigtighed og revision af alle aktiver i hele virksomheden – fra idé og test til implementering og overvågning af ydeevne efter produktion, rapportering og alarmering.

Det betyder at forstå, hvordan modeller og systemer når frem til beslutninger. AI-drevet teknologi skal gøre mere end at udføre algoritmer – den skal give fuld gennemsigtighed i, hvorfor en beslutning blev truffet, herunder hvilke data der blev brugt, hvordan modeller opførte sig, og hvilken logik der blev anvendt.

En samlet virksomhedsplatform giver et fælles sted at forfatte, teste, implementere og overvåge analyser og beslutningsstrategier. Teams kan spore, hvordan og hvor modeller bliver brugt, og vigtigst af alt, hvilke beslutninger og resultater de fører. Denne feedbacksløjfe giver kritisk indsigt i de ende-til-ende-virkninger af AI-drevne beslutninger på tværs af virksomheden.

Lås op for en hemmelig fordel med simulering

At designe robuste beslutningsstrategier og AI-løsninger kræver ofte en vis grad af eksperimentering. Udviklingsprocessen skal omfatte passende test- og valideringstrin for at sikre, at løsningen lever op til strenge standarder og vil fungere som forventet i den virkelige verden.

Med både aggregerede og drill-down-visninger kan beslutningstest afsløre, hvordan inputdata bevæger sig gennem hele strategien for at producere et output. Dette giver nyttig sporbarhed til fejlfinding, revision og styringsformål.

Hvis man tager dette et skridt videre, giver muligheden for at simulere end-to-end scenarier brugerne den krystalkugle, de har brug for til kreativt at udforske ideer og reagere på nye trends. Scenarietest, ved hjælp af en kombination af modeller, regelsæt og datasæt, giver en "hvad hvis"-analyse til sammenligning af resultater med forventede præstationsresultater. Dette giver teams mulighed for hurtigt at forstå downstream-effekter og finjustere strategier med den bedst mulige information.

Ved at kombinere test- og simuleringsfunktioner i en samlet platform til AI-beslutninger hjælper teams med at implementere modeller og strategier hurtigt og med tillid.

Bring det hele sammen med anvendt intelligens

Med det rigtige grundlag kan teknologiteams skabe et forbundet beslutningsøkosystem med ende-til-ende-synlighed på tværs af hele den analytiske livscyklus. Dette fundament fremskynder den praktiske AI-udvikling og gør det lettere at få flere modeller i produktion, hvilket indvarsler en ny tidsalder med at tackle problemer i den virkelige verden med anvendt intelligens.

Lær mere om hvordan FICO platform giver førende banker den tillid, de har brug for til at bevæge sig hurtigt, implementere AI ansvarligt og levere resultater i stor skala.

– Jaron Murphy, Decisioning Technologies Partner, FICO