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
- :van
- :is
- :nem
- $ UP
- a
- képesség
- Elérése
- elért
- Örökbefogadás
- fejlesztések
- AI
- ai a bankügyben
- AI modellek
- Minden termék
- Is
- mindig
- és a
- válaszok
- számít
- bármilyen
- Alkalmazás
- VANNAK
- területek
- AS
- kérdez
- értékeli
- értékelés
- At
- vissza
- Banking
- bankipar
- bankszektor
- Banks
- alapján
- BE
- válik
- óta
- előtt
- viselkedés
- között
- előítélet
- üzleti
- de
- by
- TUD
- képesség
- rögzített
- eset
- kihívások
- chatbot
- világosan
- vásárló
- kombinált
- jön
- Companies
- aggodalmak
- következtetés
- kontextus
- szövegre vonatkozó
- ellenőrzések
- társalgó
- beszélgetések
- Mag
- teremt
- hitel
- hiteldöntés
- kritikai
- nehézség
- Jelenleg
- vevő
- Vevőszolgálat
- ciklus
- dátum
- adatkészletek
- Döntéshozatal
- határozatok
- mélyebb
- szállít
- Kereslet
- kívánatos
- Érzékelés
- számos
- Korábban
- Korai
- korai fázis
- hatékonyan
- ELEMELNI
- végén
- fokozott
- fokozása
- biztosítására
- etikai
- Még
- fejlődik
- példák
- várakozások
- tapasztalat
- Magyarázza
- feltárt
- érez
- pénzügyi
- pénzügyi adat
- végén
- Finextra
- A
- elősegítése
- csalás
- csalások felderítése
- csaló
- ból ből
- teljesen
- jövő
- játék-váltó
- generál
- generáló
- nemző
- Generatív AI
- megy
- nagyobb
- Legyen
- segít
- Hogyan
- HTTPS
- hype
- i
- ötlet
- if
- óriási
- végrehajtás
- ami fontos
- javított
- fejlesztések
- in
- ipar
- befolyásolható
- veleszületett
- bemenet
- Insight
- példányok
- integrálása
- bele
- bonyolult
- IT
- ITS
- jpg
- éppen
- ismert
- nagymértékben
- vezet
- vezető
- fekszik
- élettartam
- mint
- vonal
- néz
- sok
- Lehet..
- esetleg
- félrevezető
- modell
- modellek
- pillanat
- hónap
- több
- Ráadásul
- a legtöbb
- kell
- Közel
- Szükség
- igények
- Új
- nem
- Most
- árnyalatok
- of
- felajánlás
- Ajánlat
- gyakran
- on
- működik
- optimálisan
- optimalizálás
- Opciók
- or
- Más
- Eredmény
- eredmények
- felett
- átfogó
- saját
- Múló
- minták
- Csúcs
- személyes
- személyes adat
- Plató
- Platón adatintelligencia
- PlatoData
- bőséges
- politika
- jelent
- lehetséges
- erős
- potenciális
- Pontosság
- be
- Megelőzés
- folyamat
- termelő
- Termékek
- termékajánlatokat
- haladt
- ígéret
- ajánlat
- ad
- lekérdezések
- kérdés
- emel
- való Világ
- real-time
- valószerű
- elismerik
- csökkenteni
- Szabályozók
- marad
- jogok
- szigorú
- Kockázat
- robusztusság
- s
- szektor
- biztonság
- érzés
- szolgáltatás
- Szolgáltatások
- készlet
- alakú
- eltolódott
- rövid
- jelentősen
- Hasonlóképpen
- helyzetek
- SIX
- Hat hónap
- Megoldások
- kifinomult
- Források
- Színpad
- Még mindig
- Küzdelem
- tárgy
- ilyen
- szintetikus
- szintetikus adatok
- Systems
- szabott
- bevétel
- technikák
- Technológia
- technológiai cégek
- Technológiai szektor
- Tesztelés
- hogy
- A
- azok
- Ott.
- ezáltal
- ők
- Szerintem
- Keresztül
- Így
- nak nek
- is
- szerszám
- hagyományos
- hagyományos banki tevékenység
- Vonat
- Képzések
- Tranzakciók
- átalakító
- Átláthatóság
- kezelésére
- tendencia
- megért
- upon
- használó
- érvényesítés
- érték
- értékajánlat
- különféle
- fontos
- akar
- volt
- we
- JÓL
- ami
- míg
- forgószél
- lesz
- val vel
- nélkül
- érdemes
- év
- zephyrnet