Michael Haney, termékstratégia vezetője at Galileo Financial Technologies, mondta, hogy a gépi tanulás a generatív mesterséges intelligencia térnyerésével kombinálva a háttérirodák termelékenységének új korszakát nyitja meg, és végső soron megváltoztatja azt, hogy a pénzügyi szolgáltató szervezetek hogyan használják fel az adatokat a hiperszemélyre szabott élmények nyújtására.
A Haney és a PYMNTS közötti beszélgetés a „Mi a következő lépés a fizetéseknél: Fizetések és GenAI” sorozat része.
Még mindig abban a korszakban élünk, amikor a pénzügyi szolgáltató szervezetek alkalmazzák a gépi tanulást (az AI egy részhalmazát) – mondta. A szervezetek azonban egyre inkább a generatív mesterséges intelligencia és a gépi tanulás felé fordulnak, hogy „feltöltsék” háttérműveleteiket a termelékenység, a hatékonyság és a minőség javítása érdekében.
Míg a gépi tanulás néha manuális beavatkozást igényel, mivel a felhasználók maguk módosítják a modelleket, és megvizsgálják, hogy melyek teljesítenek a legjobban, a modellek a körülmények változásával gyorsabban tanulnak és alkalmazkodnak, magyarázta Haney.
A gépi tanulás ezen területén belül léteznek neurális hálózatoknak nevezett technikák. A neurális hálózatok „kísérletek utánozni az emberi agy működését, és gyakran több rétegből állnak” – mondta Haney. Minél több réteget használunk, annál nagyobb a kapacitás, a hatékonyság, a teljesítmény és a pontosság.
A generatív mesterséges intelligencia fejlődése továbbfejlesztette a gépi tanulásban rejlő lehetőségeket a múlt „merev és rugalmatlan szabálymotorjain” túl, amelyek bizonyos típusú tartalomra korlátozódtak. A modern módszerek transzformátorokon vagy mély tanulási modelleken alapulnak, amelyek megjósolhatják a következő szót egy mondatban, vagy azt, hogy milyen képet, videót vagy zenét kínálnak, mondta Haney.
"Emberhez hasonló reakciót hoz létre olyan szinten, amilyet korábban soha nem láttunk" - mondta.
Az adatok megjelenítése
Haney a fizetésekre helyezve a hangsúlyt, Haney elmondta, hogy a mesterséges intelligencia számos munkafolyamat és interakció – köztük az ügyfélszolgálat – révén képes átalakítani a pénzügyi szolgáltatásokat – ezzel fokozva és javítva a műveletek termelékenységét. Mivel a pénzintézetek és a fizetésfeldolgozók egyedi módon kívánják felhasználni ezeket az adatokat, a fogyasztók adatmegosztásának engedélyezése kulcsfontosságú lesz – mondta.
„Az operatív csapatok szeretik az adatokat, a jelentéseket, az irányítópultokat és az ehhez hasonló dolgokat” – mondta Haney. "Kezdnek arra a képességre, hogy természetes nyelvi lekérdezéseken keresztül adatokat vizualizáljanak."
Ezek a természetes nyelvű lekérdezések értékes betekintést nyújthatnak, például információkat arról, hogyan változnak a fizetési mennyiségek nap mint nap. Más generatív mesterséges intelligencia által vezérelt technológiák, például a virtuális asszisztensek értéket jelentenek mind az ügyfelek, mind a banki személyzet számára. Például ahelyett, hogy több száz oldalas kézikönyveket kellene áttanulmányozniuk, az alkalmazottak egyszerűen beírhatnak egy kérdést az AI-alapú alkalmazásaikba, hogy megtalálják a legjobb módot a válaszidő javítására és az ügyfelek egyéb módon történő kiszolgálására. A csalás elleni védekezés egy másik felhasználási eset, amelyet az automatizált elemzés erősít meg.
A generatív mesterséges intelligencia javíthatja a hitelekkel kapcsolatos döntéseket és más interakciókat is, támogatva a hitelek életciklusának kezelését az igényléstől a hitelbeszedésig – mondta. Több kereskedelmi környezetben az MI már segít a különböző bankok treasury menedzsereinek a cash flow és a kamatláb változásainak vizsgálatában, valamint a likviditási kockázat eligazításában.
Haney szerint a hiperperszonalizáció az MI természetes mellékterméke lesz, bár figyelmeztetett, hogy a modelleket meg kell vizsgálni az elfogultság elleni védelem érdekében. Hozzátette, hogy a fogyasztóknak hagyományosan manuálisan kellett navigálniuk a fizetési lehetőségek tárháza között, az ACH-tól a vezetékekig, és legutóbb a valós idejű opciókig. Értékes lehet, ha van egy „motor”, amely segít gyorsan átvezetni őket a lehetőségek között.
„A fogyasztókat gyakran teljesen letaglózzák a pénzmozgás különféle módjai” – mondta. „Szükségük van ezekre a motorokra, hogy átvegyék őket a sebesség, az ár és a kockázat kompromisszumán, és hogy ajánlják a legjobb fizetési síntípust, amelyet fontolóra kell venniük a végrehajtandó tranzakció alapján.”
Hasonlóképpen lehetőség van strukturált és strukturálatlan adatok, valamint valós idejű kontextus használatára a következő legjobb ajánlatok létrehozására és terjesztésére az értékesítési pontokon. Új felhasználási esetek is kialakulnak a pénzügyi szolgáltatások számos területén, beleértve az ügyfélszolgálati műveleteket, a marketing műveleteket és a termékfejlesztést.
A technológia fejlődése új lehetőségeket nyit meg.
"Az egyik dolog, amit látni fogunk, az új, vertikális és speciális, nagy nyelvi modellek" - mondta Haney, hozzátéve, hogy az elkövetkező hónapok és évek jellemzői lesznek a döntéshozó használati esetek.
„Sok új és érdekes dolog fog történni idén, nemcsak magukon a modelleken” – jósolta.
Link: https://www.pymnts.com/news/artificial-intelligence/2024/how-generative-ai-is-transforming-financial-services-through-hyper-personalization/
Forrás: https://www.pymnts.com
- 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.fintechnews.org/how-genai-is-transforming-financial-services-through-hyper-personalization/
- :is
- :ahol
- 430
- a
- képesség
- pontosság
- inden
- át
- alkalmazkodni
- hozzáadott
- hozzáadásával
- Elfogadása
- ellen
- előre
- AI
- AI-hajtású
- már
- Is
- Bár
- között
- an
- analitika
- és a
- Másik
- alkalmazások
- VANNAK
- TERÜLET
- mesterséges
- mesterséges intelligencia
- AS
- szempontok
- asszisztensek
- At
- Automatizált
- Back-end
- Bank
- Banks
- alapján
- BE
- előtt
- BEST
- között
- Túl
- előítélet
- megerősít
- mindkét
- Agy
- de
- hívott
- TUD
- Kapacitás
- eset
- esetek
- Készpénz
- pénzforgalom
- változik
- Változások
- változó
- vásárló
- gyűjtemény
- kombinált
- kereskedelmi
- teljesen
- Körülmények
- Fontolja
- fogyasztó
- Fogyasztók
- tartalom
- kontextus
- Beszélgetés
- teremt
- teremt
- hitel
- kritikai
- Ügyfelek
- műszerfalak
- dátum
- adatmegosztás
- adatmegjelenítés
- nap
- mély
- mély tanulás
- védések
- szállít
- fejlett
- Fejlesztés
- különböző
- do
- hatékonyság
- Motorok
- növelése
- fokozása
- Ez volt
- Minden
- minden nap
- minden
- fejlődik
- megvizsgálni
- létezik
- Tapasztalatok
- magyarázható
- gyorsabb
- pénzügyi
- Pénzintézetek
- pénzügyi szolgáltatások
- Találjon
- áramlási
- Összpontosít
- A
- csalás
- ból ből
- Nyereség
- genai
- nemző
- Generatív AI
- kap
- megy
- útmutató
- kellett
- fémjelzi
- történik
- Legyen
- tekintettel
- he
- fej
- segít
- segít
- Hogyan
- HTTPS
- emberi
- Több száz
- javul
- javított
- javuló
- in
- Beleértve
- egyre inkább
- meglátások
- példa
- helyette
- intézmények
- Intel
- Intelligencia
- kölcsönhatások
- kamat
- KAMATLÁB
- érdekes
- beavatkozás
- bele
- jpg
- éppen
- nyelv
- nagy
- tojók
- TANUL
- tanulás
- szintek
- életciklus
- Korlátozott
- fizetőképesség
- hitel
- néz
- Sok
- szerelem
- gép
- gépi tanulás
- vezetés
- Menedzserek
- kézikönyv
- kézzel
- sok
- Marketing
- max-width
- mód
- modellek
- modern
- pénz
- hónap
- több
- a legtöbb
- mozog
- többszörös
- zene
- kell
- Természetes
- Természetes nyelv
- Természet
- Keresse
- Szükség
- hálózatok
- ideg-
- neurális hálózatok
- soha
- Új
- következő
- szám
- of
- ajánlat
- Ajánlatok
- gyakran
- on
- azok
- nyit
- Művelet
- Opciók
- or
- szervezetek
- Más
- másképp
- túlterheltek
- oldalak
- rész
- múlt
- fizetés
- kifizetések
- teljesítmény
- előadó
- kép
- Plató
- Platón adatintelligencia
- PlatoData
- rengeteg
- pont
- értékesítési pont
- lehetőségek
- potenciális
- előre
- jósolt
- ár
- processzorok
- Termékek
- termékfejlesztés
- termelékenység
- Bizonyít
- ad
- Himnuszok
- világítás
- lekérdezések
- kérdés
- gyorsan
- sínek
- Arány
- real-time
- nemrég
- ajánl
- támaszkodnak
- Jelentések
- megköveteli,
- válasz
- Emelkedik
- Kockázat
- szabályok
- Mondott
- eladás
- lát
- látott
- mondat
- Series of
- szolgál
- szolgáltatás
- Szolgáltatások
- szervizelés
- beállítások
- számos
- megosztás
- kellene
- egyszerűen
- néha
- feszültség
- specializált
- különleges
- sebesség
- Személyzet
- kezdet
- Kezdve
- Még mindig
- Stratégia
- szerkesztett
- strukturált és strukturálatlan adatok
- dolog
- ilyen
- Támogató
- csapat
- technikák
- Technologies
- Technológia
- hogy
- A
- azok
- Őket
- maguk
- Ezek
- ők
- dolgok
- ezt
- idén
- Keresztül
- alkalommal
- nak nek
- felé
- hagyományosan
- tranzakció
- Átalakítás
- transzformerek
- transzformáló
- kincstár
- igaz
- próbál
- Turning
- csípés
- típus
- típusok
- Végül
- egyedi
- strukturálatlan
- használ
- használati eset
- használt
- Felhasználók
- jegyszedő
- Értékes
- érték
- különféle
- videó
- Tényleges
- megjelenítés
- kötetek
- Út..
- módon
- we
- voltak
- Mit
- ami
- lesz
- val vel
- belül
- szó
- munkafolyamatok
- művek
- év
- év
- zephyrnet