Generatív mesterséges intelligencia a banki szolgáltatásokban: jövőbeli ígéret vagy jelenlegi hype?

A generatív mesterséges intelligencia átalakító potenciálja a bankszektor számára olyan téma volt, amelyet alaposan megvizsgáltunk az év elején. A technológiai szektor forgószél-fejlődésével a hat hónap egy életre szólhat. Érdemes egy pillanatra megnézni
vissza, és felmérje, hogy a generatív AI hogyan alakította és befolyásolta a bankszektort. 

A generatív mesterséges intelligencia ígéretének lényege abban rejlik, hogy veleszületett képes szimulálni az emberhez hasonló beszélgetéseket, válaszokat és megoldásokat hozva létre a felhasználó kontextuális és társalgási bevitele alapján. Alkalmazása a továbbfejlesztett ügyfélszolgálattól egészen a
személyre szabott termékajánlatokat, a csalárd tranzakciók korai felderítését és megelőzését segítve. Az alapötlet továbbra is az, hogy a hagyományos banki élményt feljavítsák, átitatva azt válaszkészséggel, személyre szabottsággal és biztonsággal. 

De most fel kell tennünk a kérdést – a generatív AI a banki szektorban változást jelent-e, vagy csak az iparági nyüzsgés? Röviden, azt hiszem, egyetértek a Gartner Hype Cycle-jával abban, hogy jelenleg a túlzott várakozások csúcsa közelében járunk. Mint ilyen, az üzleti eredmény és összességében
Az üzleti eset kritikus a generatív AI megvalósításához. 

Az év előrehaladtával számos példa akadt arra, hogy a bankok és a technológiai cégek a korai szakaszban alkalmazzák a generatív mesterséges intelligencia képességét a banki tevékenység különböző területeibe. Az optimális, és túlságosan is lehetséges eredmény eltolódott a
chatbot csak válaszol egy ügyfél kérdésére; ez a chatbot most beállítható úgy, hogy megértse az ügyfelek véleményének árnyalatait, valós idejű megoldásokat kínál, és sok esetben megelőzi a lekérdezéseket még azok feladása előtt. A technológia azon képessége, hogy
A kontextus megértése jelentősen javult, ami lehetőséget ad a félreértések számának csökkentésére. 

A csalások felderítése és megelőzése szintén értékajánlatot jelent. A hagyományos csalásfelderítő rendszerek ismert minták alapján működnek. A generatív mesterséges intelligencia szintetikus adatkészleteket tud létrehozni a modellek betanításához, hogy felismerjék az új és fejlődő csaló technikákat, így
a csalásfelderítő rendszerek robusztusságának növelése. 

A hitelkockázat terén a technológia azon képessége, hogy a valós hitelezési helyzeteket tükröző szintetikus adatokat képes előállítani, mélyebb betekintést nyújthat a bankok számára, elősegítve a kifinomultabb döntéshozatali folyamatot. Ezen túlmenően a különféle vásárlói magatartások szimulálásával,
A bankok precízebben tudják előre jelezni az ügyfelek igényeit, közben finomhangolják szolgáltatásaikat, de ami a legfontosabb, optimalizálják hiteldöntéseiket. 

A generatív mesterséges intelligencia azonban megvan a maga aggályai. Míg a szintetikus adatok hatékony eszközt jelenthetnek, a túlzott ráhagyatkozás szigorú ellenőrzés nélkül félrevezető eredményekhez vezethet. A valós adatoknak megvannak a maga árnyalatai, amelyeket nem mindig lehet teljes mértékben rögzíteni
generatív modellekkel. 

Ezenkívül a szintetikus személyes pénzügyi adatok előállítása, még ha azonosítatlanok is, etikai aggályokat vethet fel. Finom a határvonal a valósághű adatok modellképzéshez való szimulálása és a személyes adatokkal kapcsolatos jogok megsértése között. A források átláthatósága és
az adatok ellenőrzése kritikusabbá válik. Ezenkívül a szabályozók óvakodni fognak a nagyrészt szintetikus adatokon alapuló pénzügyi modellektől, és meg akarják érteni az ellenőrzéseket és a tesztelést az elfogultság elkerülése érdekében, hasonlóan ahhoz, ahogyan a hitelpolitika értékelését kezelik.
Alkalmazás. Nagyobb átláthatóságot követelnek meg az AI-modellek működésével kapcsolatban, ami kihívás elé állítja azokat a bankokat, amelyek nehezen tudják megmagyarázni a bonyolult mesterségesintelligencia-döntéseket. 

Összefoglalva, a generatív mesterséges intelligencia a banki szektorban nyilvánvalóan nem lesz múló trend – ez egy hatalmas potenciállal rendelkező eszköz. De mint minden eszköz esetében, ennek értékét a felhasználás hatékonysága, valamint az üzleti eredmény és az elért fejlesztések határozzák meg. Ez
nem ez a lényeg, és gyakran más mesterséges intelligencia modellekkel és technológiával kell kombinálni a kívánt eredmények elérése érdekében. Bár nem cáfolható az általa kínált potenciális érték, létfontosságú az elvárások mérsékléséhez, és ébernek maradni a buktatókkal szemben.

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://www.finextra.com/blogposting/25368/generative-ai-in-banking-future-promise-or-present-hype?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs