مردم و کسب و کار در سراسر جهان ایجاد خیره کننده است
1,145 تریلیون مگابایت داده در روز داده ها همه زندگی ما را متحول می کنند، از تسریع تشخیص بیماری ها تا بهینه سازی قیمت خرده فروشی.
داده‌ها به فناوری‌های هوش مصنوعی کمک می‌کنند و هوش مصنوعی تنها می‌تواند به خوبی اطلاعاتی باشد که از آن استفاده می‌کند.
به گفته PwCهوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که تا سال 15.7 2030 تریلیون دلار به اقتصاد جهانی کمک کند و می تواند تولید ناخالص داخلی را تا 26 درصد در اقتصادهای محلی در همان بازه زمانی افزایش دهد. علاوه بر این،
مک کینزی پیش‌بینی می‌کند که هوش مصنوعی می‌تواند تا سال 22 به رشد 2030 درصدی اقتصاد بریتانیا کمک کند. هوش مصنوعی پتانسیل بسیار زیادی برای کمک به رشد اقتصادی آینده بریتانیا دارد.
La
بخش خدمات مالی کمک کرد 173.6 میلیارد پوند به اقتصاد بریتانیا در سال 2021 و این بخش چهارمین اقتصاد بزرگ در بین اقتصادهای OECD است. افزایش پیش‌بینی‌شده در هزینه‌های هوش مصنوعی همراه با اندازه صنعت خدمات مالی بریتانیا نشان‌دهنده آن است
فرصتی عظیم برای نوآوری و رشد توربو برای بهتر شدن. این وبلاگ در مورد اینکه چگونه سازمان ها می توانند فرصت هوش مصنوعی را با درست کردن شیوه های داده خود به حداکثر برسانند، بحث خواهد کرد.
هدر نده، نمی خواهم
هم در سطح جهانی و هم در انگلستان ، ما هر روز مقدار حیرت انگیزی از داده ها تولید می کنیم ، اما
اکثریت آن در واقع هدر می رود (68 درصد). دو دلیل اصلی برای عدم استفاده از داده ها وجود دارد. اولی به دلیل مقررات است. در صنعت مالی، برخی از داده ها مجاز به استفاده در طبقه بندی های آن و همچنین به دلایل نظارتی/حکومتی نیستند.
برای مثال، قوانین GDPR اجازه نمی دهد که داده های شخصی برای مدت بیشتری از زمان مورد نیاز نگهداری شوند، بنابراین باید از بین بروند.
دلیل دوم عدم درک است. بسیاری از بانک‌ها نمی‌دانند چه داده‌هایی دارند یا درک درستی از انواع داده‌های خود ندارند. این شکاف دانش مانع از تحول دیجیتال در بسیاری از مشاغلی می شود که دارای داده های غنی هستند اما
همچنین اطلاعات ضعیفی دارند.
در بسیاری از موارد داده‌ها بدون دقت و سرعتی که درک بهتر داده‌ها ممکن می‌سازد، مدیریت می‌شوند. اگر افراد نتوانند داده های خود را به حداکثر برسانند و نتوانند بینش هایی را از آنچه دارند به دست آورند، فرصت هوش مصنوعی به سادگی از دست می رود.
به حداکثر رساندن دارایی های داده خود
بنابراین چگونه سازمان ها می توانند درک بهتری از دارایی های داده خود به دست آورند؟ سرویس‌های حاکمیت داده که منابع داده را هم در محل و هم در فضای ابری اسکن می‌کنند، می‌توانند برای طبقه‌بندی داده‌ها و شناسایی اطلاعات خصوصی پیاده‌سازی شوند - به نوبه خود این می‌تواند به کاهش امنیت کمک کند.
و خطرات انطباق
درک اطلاعاتی که در اختیار دارید فقط از نظر تجاری (از نظر فرصت های از دست رفته) ضرر نیست، بلکه برای سایر جنبه های عملیاتی (از طریق بهبود انطباق) سودمند است. وقتی صحبت از هوش مصنوعی و ML می شود، می توان بینش هایی را برای بهبود به دست آورد
دفاع و خدمت بهتر به مشتریان. هوش مصنوعی می تواند به رفع چالش های رایج از خطای انسانی گرفته تا پیشگیری از تقلب کمک کند، بنابراین فناوری قدرت واقعی برای ایجاد تغییرات مثبت و ایجاد اعتماد بیشتر با مشتریان دارد.
پارچه داده
با هوش مصنوعی و ML، انطباق با مقررات بسیار مهم است و داده‌هایی که از طریق خط لوله اجرا می‌شوند باید در هر مرحله سازگار و ارزشمند باشند. موسسات باید به دنبال پیاده‌سازی یک بافت داده باشند تا بتوان داده‌ها را در لبه جمع‌آوری کرد و سپس پردازش کرد
این با استفاده از GPU های قدرتمند برای اجرای مدلهایی که ارزش فوری کسب و کار بیشتری را ارائه می دهند.
ابر همچنین می‌تواند با ایجاد یک استراتژی چند ابری که انعطاف‌پذیری بیشتری را ارائه می‌دهد و بستر بهتری برای مقیاس‌بندی داده‌ها در محیط‌های مختلف ارائه می‌دهد، به به حداکثر رساندن هوش مصنوعی کمک کند. با دستیابی اتحادیه اروپا به توافق موقت در ماه مه در مورد جدید
قانون مقاومت عملیاتی دیجیتال (DORA)، سازمان‌ها اکنون باید با دقت بیشتری در مورد مدیریت ریسک دیجیتال و چارچوب‌های نظارتی خود فکر کنند. این احتمال وجود دارد که انگلیس در آینده نزدیک قوانین مشابهی را ارائه کند و بنابراین نیاز است
برای پیشی گرفتن از منحنی و آمادگی برای تغییرات بالقوه نظارتی به جای کوتاه آمدن از الزامات جدید.
بنابراین، برای نتیجه‌گیری، سازمان‌های FS فرصت بسیار زیادی برای استفاده از فرصت‌های هوش مصنوعی دارند، اما برای انجام این کار، باید مطمئن شوند که داده‌های آن‌ها با حداکثر پتانسیل استفاده می‌شود، به روشی سازگار استفاده می‌شود و به صورت انعطاف‌پذیر ذخیره می‌شود.
شیوه. امروزه، سازمان‌ها روی انبوهی از داده‌ها نشسته‌اند و پتانسیل بکر آن می‌تواند رشد FS را هم اکنون و در آینده تسریع بخشد.
