GenAI:n käyttöönottohaasteet rahoituspalveluissa

Tietokoneen kyvystä tuottaa proosatekstiä on viime aikoina tullut tarpeeksi hyvä harkittavaksi käytännön yrityskäyttöön. Joten miksi useimmat yritykset eivät käytä sitä vielä? Katsotaanpa joitain haasteita näiden menetelmien toteuttamisessa. Vaikka generatiivinen AI (GenAI)
voi myös luoda kuvia, ääntä tai videota, keskitymme sen kykyyn luoda tekstiä tässä.

GenAI:n ytimessä on malli, joka muuttaa yhden tekstin toiseksi. Syöteteksti on usein ihmiskäyttäjän esittämä kysymys tai käsky. Tulosteksti on toivottavasti oikea ja merkityksellinen vastaus. Suurin osa meistä on pelannut
yksi tai useampi näistä malleista verkossa keskustelua muistuttavassa tekstiviestiympäristössä. Vaikka se vaikuttaa keskustelulta, halkeamia ilmaantuu merkkinä siitä, että emme puhu ihmiselle.

Ensimmäinen haasteiden ryhmä liittyy siihen, kuinka nämä mallit tehtiin. Ne perustuvat suuriin tekstikokoelmiin Internetistä. Suuri osa tästä tekstistä on kuvitteellista tai sisältää sopimatonta puhetta, kuten syrjintää. Suuri osa tästä tekstistä on myös tekijänoikeuden alaista
laki, mikä tekee mallien laillisuudesta hieman epäselvää.

Seuraava haasteryhmä liittyy näiden mallien luonteeseen. Ne edustavat jättimäistä todennäköisyysmatriisia siitä, mikä sana todennäköisimmin seuraa annettua aloitussanasarjaa. Sellaisenaan he eivät kykene loogiseen päättelyyn, kausaaliseen
argumentaatiota tai maalaisjärkeä. Käytännön lopputulos on, että he antavat toisinaan vääriä tai mahdottomia vastauksia - jotain kutsutaan hallusinaatioiksi.

Lisäksi liiketoiminnassa nämä mallit eivät voi elää yksinään, vaan ne on integroitava useisiin muihin ohjelmistotyökaluihin, jotka usein ovat muiden valmistajien valmistamia. GenAI-mallit voivat sitten edustaa kielirajapintaa näihin ohjelmistotyökaluihin virtaviivaistaakseen
monia tehtäviä. GenAI-mallien integrointi vanhoihin ohjelmistoihin on kuitenkin vasta alkanut, ja sen tekee monimutkaiseksi toimittajien itsensä monipuolinen ja nopeasti muuttuva ympäristö.

Olettaen, että GenAI olisi täysin integroitu rahoituspalvelualalla käytettäviin yleisiin ohjelmistoapuohjelmiin, kohtaisimme silti haasteen koulutuksesta ja muutosten hallinnasta ihmisälykkyydestään ylpeän alan työvoimassa.

Nämä ovat kaikki periaatteessa haasteita. Jätetään ne toistaiseksi sivuun ja kysytään, mihin käyttäisimme GenAI:ta rahoituspalveluissa.

Jotkut käyttötarkoitukset ovat yleisiä muilla toimialoilla, kuten asiakaspalvelun automatisointi kysymyksiin vastaamisessa tai rutiinitehtävissä, kuten älykäs automatisoitu vihjelinja. Voidaan lähettää markkinointisähköposteja monille asiakkaille, jotka on räätälöity yksilöllisesti kunkin yksilön käyttäytymisen mukaan
mallin mainostaa tiettyjä tuotteita ja palveluita, jotka todella sopivat kyseiselle henkilölle. 

Se muuttuu mielenkiintoisemmaksi, kun ymmärrämme, että GenAI ei puhu vain ihmisten kieliä, vaan myös tietokonekieliä. Se voi kääntää englanninkielisen kysymyksen SQL:ksi, tietokantojen kieleksi, tai JavaScriptiksi, verkkosivujen kieleksi. Taloudellinen
analyytikko voi esittää kysymyksen englanniksi, laittaa sen tietokantaan täydellisellä SQL:llä ja vastauksen muuntaa JavaScript-sivuksi, joka näkyy analytiikkakaaviona. Talousanalyytikolle kaavio ilmestyy välittömästi luotettavilla numeerisilla tiedoilla.
Se on luotettava, koska GenAI ei luonut numeerista sisältöä, vaan haki sen hyvin muodostetusta tietokannasta. Välitön vastaus on merkittävä voitto, koska kaikki inhimillinen työ ja viive säästyy.

GenAI osaa kirjoittaa proosatekstiä natiivisti ja voi siten tarjota ensimmäisen luonnoksen taloudellisesta analyysistä tai raportista ihmisen korjattavaksi. On hyvin dokumentoitu, että ensimmäisen luonnoksen automatisointi voi säästää jopa 40 % ihmisen kokonaistyövoimasta.
raporttia varten.

Yhteenvetona voidaan todeta, että suurimmat haasteet ovat itse malleissa ja niiden integroinnissa muihin työkaluihin. Kun ne on integroitu, sitä halukkaan ja koulutetun työvoiman on käytettävä oikein.

Tämä vie meidät viimeiseen rahoituspalveluiden käyttöönoton esteeseen: Luottamukseen. Rahoitusammattilaiset, yritysten johtajat ja valtion sääntelyviranomaiset eivät vielä täysin luota näiden teknologioiden olevan niin luotettavia kuin haluaisimme niiden palvelevan.
säännelty toimiala, jossa suuria rahasummia voidaan menettää hetkessä. Tämä on kohdattava edellä mainitun kaltaisilla integraatioilla GenAI:n ohjaamiseksi tarkkojen tietokantojen avulla ja myös itse tekoälyteollisuuden parempaan puolustamiseen, jotta ymmärtäminen
voittaa luottamuksen puutteen.

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.finextra.com/blogposting/25582/implementation-challenges-of-genai-in-financial-services?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs