Αδράξτε την ευκαιρία της τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα FS μεγιστοποιώντας τα δεδομένα σας (Steven Rackham)

Οι άνθρωποι και οι επιχειρήσεις σε όλο τον κόσμο δημιουργούν ένα συγκλονιστικό
1,145 τρισεκατομμύρια megabyte δεδομένων ανά μέρα. Τα δεδομένα μεταμορφώνουν όλη μας τη ζωή, από την επιτάχυνση της διάγνωσης ασθενειών έως τη βελτιστοποίηση της λιανικής τιμολόγησης.

Τα δεδομένα τροφοδοτούν τις τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης και η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να είναι τόσο καλή όσο οι πληροφορίες που αξιοποιεί.

Σύμφωνα με την PwC, η τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να συνεισφέρει 15.7 τρισεκατομμύρια δολάρια στην παγκόσμια οικονομία έως το 2030 και θα μπορούσε να ενισχύσει το ΑΕΠ έως και 26% στις τοπικές οικονομίες στο ίδιο χρονικό πλαίσιο. Πέρα από αυτό,

McKinsey προβλέπει ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να δώσει ώθηση 22% στην οικονομία του Ηνωμένου Βασιλείου έως το 2030. Η τεχνητή νοημοσύνη έχει τεράστιες δυνατότητες να συμβάλει σημαντικά στη μελλοντική οικονομική ανάπτυξη του Ηνωμένου Βασιλείου.

Η
συνεισέφερε ο τοµέας των χρηµατοπιστωτικών υπηρεσιών £173.6 δισεκατομμύρια στην οικονομία του Ηνωμένου Βασιλείου το 2021 και ο κλάδος είναι ο τέταρτος μεγαλύτερος από τις οικονομίες του ΟΟΣΑ. Η προβλεπόμενη αύξηση των δαπανών για τεχνητή νοημοσύνη σε συνδυασμό με το μέγεθος του κλάδου των χρηματοοικονομικών υπηρεσιών του Ηνωμένου Βασιλείου αντιπροσωπεύει
μια τεράστια ευκαιρία για την καινοτομία και την ανάπτυξη στροβιλοσυμπιεστή προς το καλύτερο. Αυτό το ιστολόγιο θα συζητήσει πώς οι οργανισμοί μπορούν να μεγιστοποιήσουν την ευκαιρία της τεχνητής νοημοσύνης κάνοντας σωστές τις πρακτικές δεδομένων τους.

Σπατάλη όχι, δεν θέλω

Τόσο σε παγκόσμιο επίπεδο όσο και στο Ηνωμένο Βασίλειο, παράγουμε έναν εκπληκτικό όγκο δεδομένων κάθε μέρα, αλλά

το μεγαλύτερο μέρος αυτού είναι πραγματικά χαμένο (68%). Υπάρχουν δύο βασικοί λόγοι για τους οποίους δεν χρησιμοποιούνται δεδομένα. Το πρώτο οφείλεται σε ρύθμιση. Εντός του χρηματοπιστωτικού κλάδου, ορισμένα δεδομένα δεν επιτρέπεται να χρησιμοποιηθούν στις ταξινομήσεις του αλλά και για ρυθμιστικούς/διακυβέρνησης λόγους.
Η νομοθεσία GDPR, για παράδειγμα, δεν επιτρέπει τη διατήρηση των προσωπικών δεδομένων για περισσότερο από όσο χρειάζεται, επομένως πρέπει στη συνέχεια να απορριφθούν.

Ο δεύτερος λόγος οφείλεται στην έλλειψη κατανόησης. Πολλές τράπεζες δεν γνωρίζουν ποια δεδομένα διαθέτουν ή δεν κατανοούν τους τύπους δεδομένων που διαθέτουν. Αυτό το κενό γνώσης εμποδίζει τον ψηφιακό μετασχηματισμό σε πολλές επιχειρήσεις που είναι πλούσιες σε δεδομένα αλλά
είναι επίσης φτωχές στις πληροφορίες.

Σε πολλές περιπτώσεις τα δεδομένα χειρίζονται χωρίς την ακρίβεια και την ταχύτητα που καθιστά δυνατή η καλύτερη κατανόηση των δεδομένων. Η ευκαιρία της τεχνητής νοημοσύνης απλώς θα χαθεί εάν οι άνθρωποι αποτύχουν να μεγιστοποιήσουν τα δεδομένα τους και δεν καταφέρουν να αποκτήσουν τις γνώσεις από αυτά που έχουν.

Μεγιστοποίηση των στοιχείων σας

Πώς μπορούν λοιπόν οι οργανισμοί να αποκτήσουν καλύτερη κατανόηση των στοιχείων του ενεργητικού τους; Μπορούν να εφαρμοστούν υπηρεσίες διακυβέρνησης δεδομένων που σαρώνουν πηγές δεδομένων τόσο on-premise όσο και cloud, για την ταξινόμηση δεδομένων και τον εντοπισμό ιδιωτικών πληροφοριών – με τη σειρά του αυτό μπορεί να συμβάλει στη μείωση της ασφάλειας
και κινδύνους συμμόρφωσης.

Η κατανόηση των δεδομένων που έχετε δεν είναι απλώς απώλεια με εμπορική έννοια (από την άποψη των χαμένων ευκαιριών), αλλά είναι επωφελής για τις άλλες λειτουργικές πτυχές (βελτίωση της συμμόρφωσης). Όσον αφορά την τεχνητή νοημοσύνη και την ML, μπορείτε να αποκτήσετε πληροφορίες για βελτίωση
άμυνες και καλύτερη εξυπηρέτηση των πελατών. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στην αντιμετώπιση κοινών προκλήσεων από το ανθρώπινο λάθος έως την πρόληψη της απάτης, επομένως η τεχνολογία έχει πραγματική δύναμη να επιφέρει θετικές αλλαγές και να οικοδομήσει μεγαλύτερη εμπιστοσύνη με τους πελάτες.

Το ύφασμα δεδομένων

Τόσο με την τεχνητή νοημοσύνη όσο και με την ML, η συμμόρφωση με τους κανονισμούς είναι ζωτικής σημασίας και τα δεδομένα που διατρέχουν έναν αγωγό θα πρέπει να είναι συμβατά και πολύτιμα σε κάθε στάδιο. Τα ιδρύματα θα πρέπει να αναζητήσουν την εφαρμογή ενός ιστού δεδομένων, έτσι ώστε τα δεδομένα να μπορούν να συλλέγονται στην άκρη και στη συνέχεια να υποβάλλονται σε επεξεργασία
χρησιμοποιεί ισχυρές GPU για την εκτέλεση μοντέλων που παρέχουν περισσότερη στιγμιαία επιχειρηματική αξία.

Το cloud μπορεί επίσης να βοηθήσει στη μεγιστοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης δημιουργώντας μια στρατηγική πολλαπλών νέφους που προσφέρει αυξημένη ανθεκτικότητα και μια καλύτερη πλατφόρμα για την κλιμάκωση των δεδομένων σε πολλά περιβάλλοντα. Με την ΕΕ να καταλήγει σε προσωρινή συμφωνία τον Μάιο για τη νέα

Νόμος για την Ψηφιακή Επιχειρησιακή Ανθεκτικότητα (DORA), οι οργανισμοί πρέπει τώρα να σκεφτούν πιο προσεκτικά τη διαχείριση ψηφιακών κινδύνων και τα ρυθμιστικά τους πλαίσια. Είναι πιθανό το Ηνωμένο Βασίλειο να εισαγάγει παρόμοια νομοθεσία στο εγγύς μέλλον και έτσι υπάρχει ανάγκη
να προηγηθεί της καμπύλης και να είναι έτοιμος για πιθανές ρυθμιστικές αλλαγές αντί να υπολείπεται των νέων απαιτήσεων.

Έτσι, για να ολοκληρώσουμε, οι οργανισμοί FS έχουν μια τεράστια ευκαιρία να εκμεταλλευτούν τις ευκαιρίες της τεχνητής νοημοσύνης, αλλά για να το κάνουν αυτό πρέπει να βεβαιωθούν ότι τα δεδομένα τους αξιοποιούνται στο έπακρο, χρησιμοποιούνται με συμβατό τρόπο και αποθηκεύονται με ευέλικτο τρόπο.
τρόπος. Σήμερα, οι οργανισμοί στηρίζονται σε μάζες δεδομένων και το αναξιοποίητο δυναμικό του μπορεί να επιταχύνει την ανάπτυξη του FS τόσο τώρα όσο και στο μέλλον δεν είναι μια ευκαιρία που πρέπει να χαθεί.