Kuidas automatiseerida tehisintellektil põhinevaid otsuseid vastutustundlikult ja enesekindlalt

Taasavaldanud Platon

järgijaid: 0

Kogu tehisintellekti (AI) tehnoloogiaid ümbritseva suminaga, nagu näiteks ChatGPT, tekib küsimus „kuidas me nende tööriistade jõudu äritulemuste saavutamiseks kõige paremini ära kasutada?”

Tänapäeva ebakindlas majanduskeskkonnas tõmbuvad rihmad igal pool pingule ja investeeringute prioriteedid nihkuvad kaugelt tõmmatud kuupiltprojektidest eemale praktilised, lähiajalised rakendused. See lähenemisviis tähendab võimaluste leidmist, kus tehisintellekti saab praktiliselt rakendada andmepõhise otsuste tegemise kiiruse ja kvaliteedi parandamiseks.

Pankade jaoks on need võimalused olemas paljudes valdkondades – alates krediidipakkumiste pikendamisest ja kliendihoolduse isikupärastamisest kuni pettuste tuvastamise ja riskikontode tuvastamiseni. Kuid rangelt reguleeritud finantsteenuste sektoris suurendab AI kasutamine seda tüüpi otsuste automatiseerimiseks riski ja keerukust.

Tehisintellektil põhinevate otsuste langetamiseks ettevõtte kätesse ja tõeliste tähenduslike tulemuste saavutamiseks peavad tehnoloogiameeskonnad pakkuma õige raamistiku tehisintellektimudelite vastutustundlikuks arendamiseks ja kasutuselevõtuks.

Mis on vastutustundlik tehisintellekt ja miks see nii oluline on?

Vastutav AI on standard, mis tagab, et tehisintellekt on ohutu, usaldusväärne ja erapooletu. See tagab, et tehisintellekti ja masinõppe (ML) mudelid on tugevad, seletatavad, eetilised ja auditeeritavad.

Kahjuks viimaste andmete kohaselt Vastutustundliku tehisintellekti seisund finantsteenuste valdkonnas Kuigi nõudlus tehisintellekti toodete ja tööriistade järele kasvab, ei ole valdav enamus (71%) rakendanud oma põhistrateegiates eetilist ja vastutustundlikku tehisintellekti. Kõige murettekitavam on see, et ainult 8% teatas, et nende tehisintellekti strateegiad on täielikult küpsed ja mudelite arendusstandardeid on pidevalt skaleeritud.

Lisaks regulatiivsetele mõjudele on finantsasutustel eetiline kohustus tagada, et nende otsused on õiglased ja erapooletud. See seisneb õigete asjade tegemises ja klientide usalduse teenimises iga otsusega. Esimene oluline samm on muutuda väga tundlikuks selle suhtes, kuidas AI- ja ML-algoritmid mõjutavad lõppkokkuvõttes reaalseid inimesi allavoolu.

Kuidas tagada, et tehisintellekti kasutatakse vastutustundlikult

Finantsasutused peavad oma tehnoloogiainvesteeringutes seadma esikohale oma klientide parimad huvid.

See tähendab kindlate juhtimismudelite omamist, mis tagavad kogu ettevõtte läbipaistvuse ja kõigi varade audititavuse – alates ideede loomisest ja testimisest kuni kasutuselevõtu ja tootmisjärgse toimivuse jälgimise, aruandluse ja hoiatamiseni.

See tähendab, et tuleb mõista, kuidas mudelid ja süsteemid otsuseid langetavad. Tehisintellektil põhinev tehnoloogia peab tegema enamat kui täitma algoritme – see peab tagama täieliku läbipaistvuse selle kohta, miks otsus tehti, sealhulgas milliseid andmeid kasutati, kuidas mudelid käitusid ja millist loogikat rakendati.

Ühtne ettevõtteplatvorm pakub ühist kohta analüütika ja otsustusstrateegiate koostamiseks, testimiseks, juurutamiseks ja jälgimiseks. Meeskonnad saavad jälgida, kuidas ja kus mudeleid kasutatakse ning mis kõige tähtsam, milliseid otsuseid ja tulemusi nad juhivad. See tagasisideahel annab kriitilise ülevaate tehisintellektil põhinevate otsuste täielikust mõjust kogu ettevõttes.

Avage simulatsiooni abil salajane eelis

Tugevate otsustusstrateegiate ja AI-lahenduste kavandamine nõuab sageli teatud katsetamist. Arendusprotsess peab hõlmama piisavaid testimise ja valideerimise samme, et tagada lahenduse vastavus rangetele standarditele ja toimimine reaalses maailmas ootuspäraselt.

Nii koond- kui ka põhjalike vaadete puhul võib otsuste testimine paljastada, kuidas sisendandmed liiguvad väljundi loomise strateegia jooksul. See pakub kasulikku jälgitavust silumiseks, auditeerimiseks ja juhtimiseks.

Astes seda sammu edasi, annab täielike stsenaariumide simuleerimise võimalus kasutajatele kristallkuuli, mida nad vajavad ideede loominguliseks uurimiseks ja esilekerkivatele suundumustele reageerimiseks. Stsenaariumite testimine, mis kasutab mudelite, reeglistiku ja andmekogumite kombinatsiooni, pakub „mis-kui-olukorra” analüüsi, et võrrelda tulemusi oodatavate tulemustega. See võimaldab meeskondadel kiiresti mõista allavoolu mõjusid ja täpsustada strateegiaid parima võimaliku teabega.

Testimis- ja simulatsioonivõimaluste ühendamine ühtses AI-otsuste tegemise platvormis aitab meeskondadel mudeleid ja strateegiaid kiiresti ja enesekindlalt juurutada.

Viige see kõik kokku rakendusliku intelligentsusega

Õige aluse abil saavad tehnoloogiameeskonnad luua ühendatud otsustamisökosüsteemi, millel on täielik nähtavus kogu analüütilise elutsükli jooksul. See sihtasutus kiirendab praktilist tehisintellekti arendamist ja hõlbustab rohkemate mudelite tootmist, juhatades sisse uue ajastu, mis käsitleb rakendusliku intelligentsusega reaalsete probleemidega tegelemist.

Lisateave selle kohta FICO platvorm annab juhtivatele pankadele kindlustunde, mida nad vajavad kiireks tegutsemiseks, tehisintellekti vastutustundlikuks kasutuselevõtuks ja mastaapsete tulemuste saavutamiseks.

– Jaron Murphy, otsustustehnoloogiate partner, FICO