Generatív AI – úttörő a tőkepiacok következő hullámában

Generatív AI – úttörő a tőkepiacok következő hullámában

Időbélyeg: 14. július 2023. 1:52
Forrás csomópont: 2766169

  A generatív mesterséges intelligencia az utóbbi időben előtérbe került a valóban átalakító és bomlasztó potenciálja miatt. Az evolúció a gépi tanulási technikák gyors előrehaladásával indult a prediktív analitikához és az insight generálásához, amelyet a mély tanulási modellek elfogadása követett. A modellek mára fejlettebb LLM-ekké (nagy nyelvi modellek) fejlődtek, amelyek a generatív AI modellek alapját képezik. Az LLM-ek áttörték a nyelvi összetettség korlátait azáltal, hogy lehetővé tették a hatalmas mennyiségű adat (például szöveg, kép és hang) képzését a kontextus, a szándék stb. megértéséhez a nyelveken keresztül, ami kontextuálisan és szemantikailag helyes kimeneteket eredményezhet. A generatív mesterséges intelligencia immár több felhasználási területen is felhasználható, például kérdések megválaszolására tudásbázis alapján, témák összefoglalására, kódírásra stb.

A Generative AI alkalmazások jelenlegi készlete tartalmazza a ChatGPT, a DALL-E, a Stable Diffusion, a BARD, a Midjourney, a Deepmind és más olyan alkalmazásokat, amelyek képesek feldolgozni hatalmas szervezeti adatokat, például szövegeket, e-maileket, csevegéseket, képeket, videó- ​​és hangfelvételeket. üzleti átalakulások előmozdítására használható. Az előnyök közé tartozik a jobb felhasználói élmény, a nagyobb termelékenység, a gyorsabb termékfejlesztés és a költségek csökkentése.

Felmerülő felhasználási esetek a tőkepiacokon belül

A nagy befektetési és fintech cégek már elkezdték kísérletezni a koncepciók bizonyításával a generatív mesterséges intelligencia különféle felhasználási eseteire. A felhasználási esetek többsége az ügyfélszolgálat, a működés, a kutatás és betekintés, valamint a tartalomkészítés javítására és átalakítására irányul. A generatív mesterségesintelligencia-alkalmazások könnyen használható API-kat biztosítanak a cégek számára, amelyek vagy úgy fogyaszthatják, ahogy vannak, vagy választhatják a modellek testreszabását a védett adatok felhasználásával. Ezek az API-k zökkenőmentesen integrálhatók a vállalati alkalmazásokkal, hogy összekapcsolt platformmegoldást biztosítsanak.

A mellékelt kép a nyilvánosan elérhető információk alapján bemutatja a tőkepiacokon belüli egyes üzletágak lehetséges felhasználási lehetőségeit.

  Véleményünk szerint az ügyfélszolgálat, a tartalomgenerálás és a befektetési kutatás olyan felhasználási eset, amelyet a cégek többsége vizsgál. A használati esetekről a következő bekezdések találhatók.

  Az ügyfélszolgálati használati eset magában foglalja az ügyfélszolgálati chatbotot, amely a kérdések szándékának megértésével, a válaszok megfogalmazásával és a válaszok minőségének javításával segítheti a kommunikációt. Az interakciók során rögzített adatok érdeklődési körök és érzelmek szempontjából is elemezhetők, hogy utat nyithassanak az ügyfélkapcsolatok javításához a hiperszemélyre szabás révén. A vagyonkezelő cégek a technológiát kihasználva személyre szabott befektetési tanácsokat kínálhatnak digitális csatornákon keresztül, javítva ezzel az ügyfelek élményét.

 A kapcsolati menedzserek is felhasználhatják ugyanezt a személyre szabott marketingkampányok létrehozásához az ügyfélszegmensek, földrajzi területek és demográfiai viszonyok között, így automatizálva a digitális értékesítést és marketinget. Ez potenciálisan növelheti az ügyfelek értékét, a konverziót és a megtartást hosszú időn keresztül. A jogi és megfelelési csapat is profitálhat a szabályozási és megfelelőségi jelentések készítéséből, így leküzdve a jelentéskészítés több formátumú kihívásait.

 A Generative AI kiterjedt adatelemzési képességeit a cégek használhatják nagy mennyiségű szöveges elemzői jelentések és ajánlások, hangos átiratok és közösségi médiából származó adatok, hírek, cikkek stb. elemzésére, hogy felismerjék a mintákat, trendeket, összefüggéseket, ezáltal lehetővé téve a megalapozott befektetési betekintést és hangot. befektetési döntéseket.

A Generatív AI bevezetésének jelenlegi kihívásai és kockázatai

Bár ez egy úttörő technológia, megvannak a maga kihívásai és kockázatai, amelyeket a cégeknek hatékonyan kell kezelniük a felelősségteljes használat érdekében.

A generatív AI a hype ciklus legmagasabb pontján van. Fontos, hogy a cégek feltárják a generatív mesterséges intelligencia képességeit azáltal, hogy megtalálják a megfelelő használati esetet, amely üzleti értéket kínál, és segít jobban megérteni a technológiai képességeket. A használati eset kiválasztásának egyik szempontja az adat. Mivel a modell kimenetei nagymértékben adatfüggőek, a megfelelő adatkészlet azonosítása a képzéshez, az adatminőséghez és az adatbiztonsági intézkedésekhez alaposabban meg kell vizsgálni.

Kihívások maradnak a már létező, nyilvánosan elérhető adatkészletekre oktatott modellek kihasználásával kapcsolatban, mivel ezek potenciálisan hamis és téves információkat tartalmazhatnak, ami döntési hibákhoz vezethet.

Léteznek jogi és megfelelőségi kockázatok az adatvédelemmel és az adatok bizalmas kezelésével, a számítógépes csalással kapcsolatos problémákkal, valamint a generált kimenetek és az ember által generált kimenetek magyarázhatóságával kapcsolatos kérdésekben.

Hogyan reagáljanak a cégek a generatív mesterséges intelligencia teljes potenciáljának kiaknázására? 

     A generatív mesterséges intelligencia jelentős előnyöket ígér a cégek számára. Fontos, hogy a cégek már most feltárják ezt a kialakulóban lévő technológiát, hogy versenyelőnyhöz jussanak. A cégeknek felül kell vizsgálniuk meglévő innovációs portfóliójukat, és a generatív AI-t az egyik közvetlen fókuszterületükké kell tenniük. A cégeknek külső szolgáltatókkal kell együttműködniük, hogy a technológiai lehetőségek legjavát hozzák a jobb átalakulási úthoz.

A megközelítés egy PoC végrehajtása, amely magában foglalja az üzleti felhasználási esetek azonosítását és a prioritások meghatározását a használati esetből elérhető, validált tanulás alapján. Az egyik megközelítés lehet a tervezési gondolkodás és/vagy a lean startup módszertan feltárása a maximális haszon elérése érdekében. Más AI-modellekhez hasonlóan fontos, hogy a cégek robusztus mesterségesintelligencia-keretrendszerrel és irányítási rendszerrel rendelkezzenek, az magyarázható és megbízható AI-keretrendszerekkel.

 

Következtetés 

A globális generatív mesterséges intelligencia piac 34-re várhatóan 2032%-kal fog növekedni, és várhatóan 165 milliárd USD-ra fog növekedni. A cégek egyre többet fektetnek be a kutatásba és fejlesztésbe, a POC (proof of concepts) kiépítésébe, az üzleti esetek kialakításába és a vállalati platformokba való integrációba. Azok a cégek, amelyek integrálják a képességeket az elülső, a középső és a hátsó irodai funkciók között, megszerezhetik a piac első lépésének előnyét. Mint minden feltörekvő technológia esetében, a kockázatokat irányítási és megfelelőségi keretekkel kell kezelni, és gondoskodni kell a körültekintő döntésekről, mivel ez jelentős beruházásokat igényel a technológiai infrastruktúrához és a munkaerőhöz.

Időbélyeg:

Még több Fintextra