Generatiivne AI – kapitaliturgude järgmise laine teerajaja

  Generatiivne tehisintellekt on viimasel ajal esile tõusnud tänu oma tõeliselt transformatiivsele ja häirivale potentsiaalile. Areng algas ennustava analüütika ja ülevaate genereerimise masinõppetehnikate kiirest arengust, millele järgnes süvaõppe mudelite kasutuselevõtt. Mudelid on nüüdseks arenenud arenenumateks LLM-ideks (Large Language Models), mis on generatiivsete AI mudelite aluseks. LLM-id on murdnud keele keerukuse tõkked, võimaldades koolitada tohutul hulgal andmeid, sealhulgas teksti, kujutisi ja heli, et mõista konteksti, kavatsusi jne erinevates keeltes, mille tulemuseks võivad olla kontekstuaalselt ja semantiliselt õiged väljundid. Generatiivset tehisintellekti saab nüüd kasutada mitmel kasutusel, nagu teadmistebaasi põhjal küsimustele vastamine, teemade kokkuvõte, koodi kirjutamine jne.

Praegune Generative AI rakenduste komplekt sisaldab ChatGPT, DALL-E, Stable Diffusion, BARD, Midjourney, Deepmind ja teisi, mis suudavad töödelda tohutuid organisatsioonilisi andmeid, nagu tekst, e-kirjad, vestlused, pildid, video- ja helisalvestised, mis võivad kasutada ärimuutuste juhtimiseks. Mõned eelised hõlmavad paremat kliendikogemust, paremat tootlikkust, kiiremat tootearendust ja väiksemaid kulusid.

Tekkivad kasutusjuhtumid kapitaliturgudel

Suured investeerimis- ja fintech-ettevõtted on juba alustanud katsetamist kontseptsioonide tõestamisega generatiivse tehisintellekti erinevate kasutusjuhtude jaoks. Enamik kasutusjuhtumeid on keskendunud klienditeeninduse, toimingute, uurimistöö ja arusaamade ning sisu loomise parandamisele ja muutmisele. Generatiivsed AI-rakendused pakuvad ettevõtetele hõlpsasti kasutatavaid API-sid, mida nad saavad kas tarbida sellisel kujul või valida mudelite kohandamise, kasutades patenteeritud andmeid. Neid API-sid saab sujuvalt integreerida ettevõtte rakendustega, et pakkuda omavahel ühendatud platvormilahendust.

Lisatud pilt annab avalikult kättesaadava teabe põhjal ülevaate erinevatest tegevusvaldkondadest kapitaliturgudel.

  Meie arvates on klienditeenindus, sisu genereerimine ja investeerimisuuringud kasutusjuhud, mida enamik ettevõtteid uurib. Kasutusjuhtumite lühikirjeldus on esitatud järgmistes lõikudes.

  Klienditeeninduse kasutusjuhtum sisaldab klienditeeninduse vestlusrobotit, mis aitab suhtlemisel mõista küsimuste eesmärki, sõnastada vastuseid ja parandada vastuse kvaliteeti. Interaktsioonidest kogutud andmeid saab analüüsida ka huvide ja tunnete osas, et sillutada teed kliendisuhete parandamisele hüperisikupärastamise kaudu. Varahaldusettevõtted võiksid seda tehnoloogiat kasutada, et pakkuda digitaalsete kanalite kaudu isikupärastatud investeerimisnõustamist, parandades seeläbi kliendikogemust.

 Suhtejuhid võiksid sama kasutada ka isikupärastatud turunduskampaaniate loomiseks kliendisegmentide, geograafiliste piirkondade ja demograafiliste piirkondade lõikes, automatiseerides seeläbi digitaalset müüki ja turundust. See võib potentsiaalselt suurendada kliendi väärtust, konversiooni ja säilitada pika aja jooksul. Õigus- ja vastavusmeeskond võiks kasu saada ka regulatiivsete ja vastavusaruannete koostamisest, ületades sellega aruandluse mitmes vormingus väljakutsed.

 Generatiivse tehisintellekti ulatuslikke andmeanalüüsi võimalusi saavad ettevõtted kasutada suure hulga tekstianalüütikute aruannete ja soovituste, häältranskriptsioonide ja sotsiaalmeedia, uudiste, artiklite jne andmete analüüsimiseks, et tuvastada mustreid, suundumusi, korrelatsioone, võimaldades seega teadlikke investeeringuid ja heli. investeerimisotsused.

Generatiivse AI kasutuselevõtu praegused väljakutsed ja riskid

Kuigi see on murranguline tehnoloogia, kaasnevad sellega oma väljakutsed ja riskid, mida ettevõtted peavad selle vastutustundlikuks kasutamiseks tõhusalt juhtima.

Generatiivne AI on hüppetsükli kõrgeimas punktis. Ettevõtetel on oluline uurida generatiivse tehisintellekti võimalusi, tuvastades sobiva kasutusjuhtumi, mis pakub ärilist väärtust ja aitab paremini mõista tehnoloogilisi võimalusi. Üks kasutusjuhtumi valimise kaalutlusi on andmed. Kuna mudeli väljundid sõltuvad suurel määral andmetest, tuleb koolituse, andmekvaliteedi ja andmeturbemeetmete jaoks õige andmekogumi tuvastamine põhjalikumalt uurida.

Väljakutsed on endiselt olemasolevate mudelite, mis on juba koolitatud avalikult kättesaadavate andmekogumite põhjal, võimendamisega, kuna need võivad sisaldada valet ja ekslikku teavet, mis võib viia otsustusvigadeni.

Andmete privaatsuse ja konfidentsiaalsusega, küberpettustega ning genereeritud väljundite ja inimeste loodud väljundite seletatavusega seotud probleemidega kaasnevad juriidilised ja vastavusriskid.

Kuidas peaksid ettevõtted reageerima, et realiseerida generatiivse AI täielikku potentsiaali? 

     Generatiivne AI lubab pakkuda ettevõtetele märkimisväärset kasu. Konkurentsieelise saamiseks on ettevõtetel oluline seda arenevat tehnoloogiat kohe uurida. Ettevõtted peavad oma olemasoleva innovatsiooniportfelli üle vaatama ja muutma generatiivse tehisintellekti üheks oma otseseks fookusvaldkonnaks. Ettevõtted peavad tegema koostööd väliste teenusepakkujatega, et pakkuda parimaid tehnoloogiavõimalusi täiustatud transformatsiooniteekonna jaoks.

Lähenemisviis on teostada PoC, mis hõlmab ärikasutusjuhtude tuvastamist ja prioriteetide seadmist valideeritud õppimise põhjal, mida on võimalik kasutusjuhtumi põhjal saavutada. Üheks lähenemisviisiks võiks olla disainimõtlemise ja/või lean startup metoodikate uurimine, et saavutada maksimaalne kasu. Sarnaselt teistele tehisintellekti mudelitele on ettevõtete jaoks oluline, et neil oleks tugev tehisintellekti raamistik ja juhtimine koos seletatavate ja usaldusväärsete AI raamistikega.

Järeldus 

Ülemaailmne generatiivse tehisintellekti turg kasvab 34. aastaks eeldatavasti 2032% ja kasvab 165 miljardi USA dollarini. Ettevõtted investeerivad üha enam teadus- ja arendustegevusse, POC-i (proof of concepts) loomisse, ärijuhtumite loomisse ja ettevõtete platvormidega integreerimisse. Ettevõtted, kes integreerivad oma esi-, kesk- ja tagakontori funktsioonid, saavad turul esimesena liikuja eelise. Nagu kõigi uute tehnoloogiate puhul, tuleb riske juhtida juhtimis- ja vastavusraamistike abil ning tagada hoolikad otsused, kuna see nõuab olulisi investeeringuid tehnoloogilise infrastruktuuri ja tööjõuga.

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
• PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• PlatoESG. Autod/elektrisõidukid, Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
• BlockOffsets. Keskkonnakompensatsiooni omandi ajakohastamine. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://www.finextra.com/blogposting/24544/generative-ai–pioneering-the-next-wave-in-capital-markets?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs