Πώς να αυτοματοποιήσετε τις αποφάσεις που βασίζονται σε AI με υπευθυνότητα και εμπιστοσύνη

Αναδημοσίευση από τον Πλάτωνα

Ακολουθούν: 0

Με όλο το θόρυβο γύρω από τις τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης (AI), όπως π.χ ChatGPT, το ερώτημα γίνεται "πώς αξιοποιούμε καλύτερα τη δύναμη αυτών των εργαλείων για να οδηγήσουμε τα επιχειρηματικά αποτελέσματα;"

Στο σημερινό αβέβαιο οικονομικό περιβάλλον, οι ιμάντες σφίγγονται γενικά και οι επενδυτικές προτεραιότητες μετατοπίζονται μακριά από τραβηγμένα, σεληνιακά έργα σε πρακτικές, βραχυπρόθεσμες εφαρμογές. Αυτή η προσέγγιση σημαίνει την εύρεση ευκαιριών όπου η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εφαρμοστεί πρακτικά για τη βελτίωση της ταχύτητας και της ποιότητας της λήψης αποφάσεων βάσει δεδομένων.

Για τις τράπεζες, αυτές οι ευκαιρίες υπάρχουν σε πολλούς τομείς – από την επέκταση των προσφορών πίστωσης και την εξατομίκευση των θεραπειών πελατών έως τον εντοπισμό απάτης και τον εντοπισμό λογαριασμών σε κίνδυνο. Ωστόσο, στον κλάδο των χρηματοοικονομικών υπηρεσιών με υψηλή ρύθμιση, η μόχλευση της τεχνητής νοημοσύνης για την αυτοματοποίηση αυτών των τύπων αποφάσεων προσθέτει ένα επίπεδο κινδύνου και πολυπλοκότητας.

Για να πάρουν τις αποφάσεις που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη στα χέρια της επιχείρησης και να προωθήσουν πραγματικά, ουσιαστικά αποτελέσματα, οι ομάδες τεχνολογίας πρέπει να παρέχουν το σωστό πλαίσιο για την ανάπτυξη και την ανάπτυξη μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης με υπευθυνότητα.

Τι είναι το Responsible AI και γιατί είναι τόσο σημαντικό;

Υπεύθυνη τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα πρότυπο για τη διασφάλιση ότι η τεχνητή νοημοσύνη είναι ασφαλής, αξιόπιστη και αμερόληπτη. Διασφαλίζει ότι τα μοντέλα AI και μηχανικής μάθησης (ML) είναι ισχυρά, εξηγήσιμα, ηθικά και ελεγχόμενα.

Δυστυχώς, σύμφωνα με τα τελευταία Κατάσταση υπεύθυνης τεχνητής νοημοσύνης στις χρηματοοικονομικές υπηρεσίες αναφέρουν, ενώ η ζήτηση για προϊόντα και εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης αυξάνεται, η συντριπτική πλειοψηφία (71%) δεν έχει εφαρμόσει ηθική και Υπεύθυνη τεχνητή νοημοσύνη στις βασικές στρατηγικές της. Το πιο ανησυχητικό είναι ότι μόνο το 8% ανέφερε ότι οι στρατηγικές τεχνητής νοημοσύνης τους είναι πλήρως ώριμες με τα πρότυπα ανάπτυξης μοντέλων να κλιμακώνονται συνεχώς.

Πέρα από τις ρυθμιστικές επιπτώσεις, τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα έχουν ηθική ευθύνη να διασφαλίζουν ότι οι αποφάσεις τους είναι δίκαιες και απαλλαγμένες από προκαταλήψεις. Έχει να κάνει με το να κάνεις το σωστό και να κερδίζεις την εμπιστοσύνη των πελατών με κάθε απόφαση. Ένα σημαντικό πρώτο βήμα είναι να γίνει βαθιά ευαίσθητη στο πώς οι αλγόριθμοι AI και ML θα επηρεάσουν τελικά τους πραγματικούς ανθρώπους κατάντη.

Πώς να διασφαλίσετε ότι η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται με υπευθυνότητα

Τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα πρέπει να θέτουν τα συμφέροντα των πελατών τους στο μέτωπο των επενδύσεών τους στην τεχνολογία.

Αυτό σημαίνει ότι υπάρχουν ισχυρές πρακτικές διακυβέρνησης που διασφαλίζουν τη διαφάνεια και τον έλεγχο όλων των περιουσιακών στοιχείων σε ολόκληρη την επιχείρηση – από τον ιδεασμό και τη δοκιμή έως την παρακολούθηση της απόδοσης, την υποβολή εκθέσεων και την ειδοποίηση κατά την εγκατάσταση και μετά την παραγωγή.

Σημαίνει κατανόηση του τρόπου με τον οποίο τα μοντέλα και τα συστήματα καταλήγουν σε αποφάσεις. Η τεχνολογία με τεχνητή νοημοσύνη χρειάζεται να κάνει περισσότερα από την εκτέλεση αλγορίθμων – πρέπει να παρέχει πλήρη διαφάνεια στο γιατί ελήφθη μια απόφαση, συμπεριλαμβανομένων των δεδομένων που χρησιμοποιήθηκαν, του τρόπου συμπεριφοράς των μοντέλων και της λογικής που εφαρμόστηκε.

Μια ενοποιημένη εταιρική πλατφόρμα παρέχει ένα κοινό μέρος για τη σύνταξη, τη δοκιμή, την ανάπτυξη και την παρακολούθηση των στρατηγικών ανάλυσης και λήψης αποφάσεων. Οι ομάδες μπορούν να παρακολουθούν πώς και πού χρησιμοποιούνται τα μοντέλα και, το πιο σημαντικό, ποιες αποφάσεις και αποτελέσματα οδηγούν. Αυτός ο βρόχος ανάδρασης παρέχει κρίσιμη ορατότητα στις επιπτώσεις από άκρο σε άκρο των αποφάσεων που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη σε όλη την επιχείρηση.

Ξεκλειδώστε ένα μυστικό πλεονέκτημα με προσομοίωση

Ο σχεδιασμός ισχυρών στρατηγικών αποφάσεων και λύσεων τεχνητής νοημοσύνης απαιτεί συχνά κάποιο επίπεδο πειραματισμού. Η διαδικασία ανάπτυξης πρέπει να περιλαμβάνει επαρκή βήματα δοκιμών και επικύρωσης για να διασφαλιστεί ότι η λύση πληροί αυστηρά πρότυπα και θα αποδώσει όπως αναμένεται στον πραγματικό κόσμο.

Τόσο με συγκεντρωτικές όσο και αναλυτικές προβολές, η δοκιμή απόφασης μπορεί να αποκαλύψει τον τρόπο με τον οποίο τα δεδομένα εισόδου κινούνται σε όλη τη στρατηγική για την παραγωγή ενός αποτελέσματος. Αυτό παρέχει χρήσιμη ιχνηλασιμότητα για σκοπούς εντοπισμού σφαλμάτων, ελέγχου και διακυβέρνησης.

Κάνοντας αυτό ένα βήμα παραπέρα, η δυνατότητα προσομοίωσης σεναρίων από άκρο σε άκρο δίνει στους χρήστες την κρυστάλλινη σφαίρα που χρειάζονται για να εξερευνήσουν δημιουργικά ιδέες και να ανταποκριθούν στις αναδυόμενες τάσεις. Η δοκιμή σεναρίων, χρησιμοποιώντας έναν συνδυασμό μοντέλων, συνόλων κανόνων και συνόλων δεδομένων, παρέχει μια ανάλυση «τι-εάν» για σύγκριση των αποτελεσμάτων με τα αναμενόμενα αποτελέσματα απόδοσης. Αυτό επιτρέπει στις ομάδες να κατανοούν γρήγορα τις επιπτώσεις κατάντη και να τελειοποιούν τις στρατηγικές με τις καλύτερες δυνατές πληροφορίες.

Ο συνδυασμός δυνατοτήτων δοκιμών και προσομοίωσης σε μια ενοποιημένη πλατφόρμα για λήψη αποφάσεων AI βοηθά τις ομάδες να αναπτύξουν μοντέλα και στρατηγικές γρήγορα και με σιγουριά.

Φέρτε τα όλα μαζί με εφαρμοσμένη ευφυΐα

Με τη σωστή βάση, οι ομάδες τεχνολογίας μπορούν να δημιουργήσουν ένα συνδεδεμένο οικοσύστημα λήψης αποφάσεων με ορατότητα από άκρο σε άκρο σε ολόκληρο τον αναλυτικό κύκλο ζωής. Αυτή η βάση επιταχύνει την πρακτική ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης και διευκολύνει την παραγωγή περισσότερων μοντέλων, εγκαινιάζοντας μια νέα εποχή αντιμετώπισης των πραγματικών προβλημάτων με την εφαρμοσμένη νοημοσύνη.

Μάθετε περισσότερα σχετικά με τον τρόπο Πλατφόρμα FICO δίνει στις κορυφαίες τράπεζες την εμπιστοσύνη που χρειάζονται για να κινηθούν γρήγορα, να αναπτύξουν υπεύθυνα την τεχνητή νοημοσύνη και να προσφέρουν αποτελέσματα σε κλίμακα.

– Jaron Murphy, Decisioning Technologies Partner, FICO