So automatisieren Sie KI-gestützte Entscheidungen verantwortungsvoll und mit Vertrauen

Neuauflage von Plato

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Bei all der Aufregung um Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) wie z ChatGPT, stellt sich die Frage: „Wie nutzen wir die Leistungsfähigkeit dieser Tools am besten, um Geschäftsergebnisse zu verbessern?“

Im heutigen unsicheren wirtschaftlichen Umfeld werden die Gürtel auf breiter Front enger geschnallt und die Investitionsprioritäten verlagern sich weg von weit hergeholten Mondschussprojekten hin zu praktische, kurzfristige Anwendungen. Dieser Ansatz bedeutet, Möglichkeiten zu finden, wo KI praktisch angewendet werden kann, um die Geschwindigkeit und Qualität der datengesteuerten Entscheidungsfindung zu verbessern.

Für Banken bestehen diese Möglichkeiten in vielen Bereichen – von der Erweiterung von Kreditangeboten und der Personalisierung der Kundenbehandlung bis hin zur Aufdeckung von Betrug und der Identifizierung gefährdeter Konten. In der stark regulierten Finanzdienstleistungsbranche fügt der Einsatz von KI zur Automatisierung dieser Art von Entscheidungen jedoch eine Ebene von Risiken und Komplexität hinzu.

Um KI-gestützte Entscheidungen in die Hände des Unternehmens zu bringen und echte, aussagekräftige Ergebnisse voranzutreiben, müssen Technologieteams den richtigen Rahmen für die verantwortungsvolle Entwicklung und Bereitstellung von KI-Modellen bieten.

Was ist verantwortungsvolle KI und warum ist sie so wichtig?

Verantwortliche KI ist ein Standard, um sicherzustellen, dass KI sicher, vertrauenswürdig und unvoreingenommen ist. Es stellt sicher, dass Modelle für KI und maschinelles Lernen (ML) robust, erklärbar, ethisch vertretbar und überprüfbar sind.

Leider laut neusten Zustand der verantwortlichen KI in Finanzdienstleistungen berichten, während die Nachfrage nach KI-Produkten und -Tools steigt, hat die überwiegende Mehrheit (71 %) ethische und verantwortungsbewusste KI nicht in ihre Kernstrategien implementiert. Am alarmierendsten ist, dass nur 8 % angaben, dass ihre KI-Strategien vollständig ausgereift sind und die Modellentwicklungsstandards konsequent skaliert sind.

Abgesehen von den regulatorischen Auswirkungen haben Finanzinstitute eine ethische Verantwortung, sicherzustellen, dass ihre Entscheidungen fair und frei von Vorurteilen sind. Es geht darum, das Richtige zu tun und mit jeder Entscheidung das Vertrauen der Kunden zu gewinnen. Ein wichtiger erster Schritt besteht darin, sehr sensibel dafür zu werden, wie sich KI- und ML-Algorithmen letztendlich auf echte Menschen nachgelagert auswirken werden.

So stellen Sie sicher, dass KI verantwortungsvoll eingesetzt wird

Finanzinstitute müssen die besten Interessen ihrer Kunden in den Vordergrund ihrer Technologieinvestitionen stellen.

Dies bedeutet, über solide Modell-Governance-Praktiken zu verfügen, die unternehmensweite Transparenz und Überprüfbarkeit aller Assets gewährleisten – von der Ideenfindung und dem Testen bis hin zur Bereitstellung und Leistungsüberwachung nach der Produktion, Berichterstellung und Benachrichtigung.

Es bedeutet zu verstehen, wie Modelle und Systeme zu Entscheidungen kommen. KI-gestützte Technologie muss mehr können, als Algorithmen auszuführen – sie muss vollständige Transparenz darüber bieten, warum eine Entscheidung getroffen wurde, einschließlich der verwendeten Daten, des Verhaltens der Modelle und der angewandten Logik.

Eine einheitliche Unternehmensplattform bietet einen gemeinsamen Ort zum Erstellen, Testen, Bereitstellen und Überwachen von Analyse- und Entscheidungsstrategien. Teams können verfolgen, wie und wo Modelle verwendet werden und vor allem, welche Entscheidungen und Ergebnisse sie vorantreiben. Diese Feedback-Schleife bietet einen kritischen Einblick in die End-to-End-Auswirkungen von KI-gestützten Entscheidungen im gesamten Unternehmen.

Schalten Sie mit der Simulation einen geheimen Vorteil frei

Das Entwerfen robuster Entscheidungsstrategien und KI-Lösungen erfordert oft ein gewisses Maß an Experimentierfreudigkeit. Der Entwicklungsprozess muss angemessene Test- und Validierungsschritte umfassen, um sicherzustellen, dass die Lösung strenge Standards erfüllt und in der realen Welt wie erwartet funktioniert.

Sowohl mit aggregierten als auch mit Drilldown-Ansichten können Entscheidungstests aufzeigen, wie sich Eingabedaten durch die Strategie bewegen, um eine Ausgabe zu erzeugen. Dies bietet eine nützliche Rückverfolgbarkeit für Debugging-, Auditing- und Governance-Zwecke.

Geht man noch einen Schritt weiter, gibt die Möglichkeit, End-to-End-Szenarien zu simulieren, den Benutzern die Kristallkugel, die sie brauchen, um Ideen kreativ zu erforschen und auf neue Trends zu reagieren. Szenariotests, die eine Kombination aus Modellen, Regelsätzen und Datensätzen verwenden, bieten eine „Was-wäre-wenn“-Analyse, um Ergebnisse mit erwarteten Leistungsergebnissen zu vergleichen. Auf diese Weise können Teams nachgelagerte Auswirkungen schnell verstehen und Strategien mit den bestmöglichen Informationen optimieren.

Die Kombination von Test- und Simulationsfunktionen innerhalb einer einheitlichen Plattform für KI-Entscheidungen hilft Teams dabei, Modelle und Strategien schnell und zuverlässig einzusetzen.

Bringen Sie alles mit angewandter Intelligenz zusammen

Mit der richtigen Grundlage können Technologieteams ein vernetztes Entscheidungsökosystem mit End-to-End-Sichtbarkeit über den gesamten analytischen Lebenszyklus hinweg schaffen. Diese Grundlage beschleunigt die praktische KI-Entwicklung und erleichtert die Produktion von mehr Modellen, wodurch ein neues Zeitalter der Bewältigung realer Probleme mit angewandter Intelligenz eingeläutet wird.

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– Jaron Murphy, Entscheidungstechnologie-Partner, FICO