Come automatizzare le decisioni basate sull'intelligenza artificiale in modo responsabile e sicuro

Ripubblicato da Platone

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Con tutto il ronzio che circonda le tecnologie di intelligenza artificiale (AI) come ChatGPT, la domanda diventa "come possiamo sfruttare al meglio la potenza di questi strumenti per ottenere risultati aziendali?"

Nell'attuale incerto contesto economico, la cinghia si sta stringendo su tutta la linea e le priorità di investimento si stanno spostando da progetti inverosimili e mirati a applicazioni pratiche a breve termine. Questo approccio significa trovare opportunità in cui l'IA può essere praticamente applicata per migliorare la velocità e la qualità del processo decisionale basato sui dati.

Per le banche, queste opportunità esistono in molte aree: dall'estensione delle offerte di credito e dalla personalizzazione del trattamento dei clienti al rilevamento delle frodi e all'identificazione dei conti a rischio. Tuttavia, all'interno del settore dei servizi finanziari altamente regolamentato, sfruttare l'intelligenza artificiale per automatizzare questo tipo di decisioni aggiunge un livello di rischio e complessità.

Per mettere le decisioni basate sull'intelligenza artificiale nelle mani dell'azienda e portare avanti risultati reali e significativi, i team tecnologici devono fornire il framework giusto per sviluppare e distribuire modelli di intelligenza artificiale in modo responsabile.

Cos'è l'AI responsabile e perché è così importante?

AI responsabile è uno standard per garantire che l'IA sia sicura, affidabile e imparziale. Garantisce che i modelli di intelligenza artificiale e machine learning (ML) siano robusti, spiegabili, etici e verificabili.

Sfortunatamente, secondo l'ultimo Stato dell'IA responsabile nei servizi finanziari report, mentre la domanda di prodotti e strumenti di intelligenza artificiale è in aumento, la stragrande maggioranza (71%) non ha implementato l'IA etica e responsabile nelle proprie strategie principali. La cosa più allarmante è che solo l'8% ha riferito che le proprie strategie di intelligenza artificiale sono completamente mature con standard di sviluppo del modello costantemente ridimensionati.

Al di là delle implicazioni normative, le istituzioni finanziarie hanno la responsabilità etica di garantire che le loro decisioni siano eque e prive di pregiudizi. Si tratta di fare la cosa giusta e guadagnare la fiducia dei clienti con ogni decisione. Un primo passo importante è diventare profondamente sensibili al modo in cui gli algoritmi AI e ML avranno un impatto finale sulle persone reali a valle.

Come garantire che l'IA venga utilizzata in modo responsabile

Gli istituti finanziari devono mettere gli interessi dei loro clienti al primo posto dei loro investimenti tecnologici.

Ciò significa disporre di solide pratiche di governance del modello che garantiscano la trasparenza e la verificabilità a livello aziendale di tutte le risorse, dall'ideazione e test all'implementazione e monitoraggio delle prestazioni post-produzione, reporting e avvisi.

Significa capire come modelli e sistemi arrivano alle decisioni. La tecnologia basata sull'intelligenza artificiale deve fare di più che eseguire algoritmi: deve fornire piena trasparenza sul motivo per cui è stata presa una decisione, inclusi quali dati sono stati utilizzati, come si sono comportati i modelli e quale logica è stata applicata.

Una piattaforma aziendale unificata fornisce un luogo comune per creare, testare, distribuire e monitorare analisi e strategie decisionali. I team possono tenere traccia di come e dove vengono utilizzati i modelli e, soprattutto, quali decisioni e risultati stanno guidando. Questo ciclo di feedback fornisce una visibilità critica sugli impatti end-to-end delle decisioni basate sull'intelligenza artificiale in tutta l'azienda.

Sblocca un vantaggio segreto con la simulazione

La progettazione di solide strategie decisionali e soluzioni di intelligenza artificiale spesso richiede un certo livello di sperimentazione. Il processo di sviluppo deve includere passaggi di test e convalida adeguati per garantire che la soluzione soddisfi standard rigorosi e funzioni come previsto nel mondo reale.

Con viste aggregate e drill-down, i test decisionali possono rivelare come i dati di input si spostano all'interno della strategia per produrre un output. Ciò fornisce un'utile tracciabilità per scopi di debug, controllo e governance.

Facendo un ulteriore passo avanti, la capacità di simulare scenari end-to-end offre agli utenti la sfera di cristallo di cui hanno bisogno per esplorare in modo creativo le idee e rispondere alle tendenze emergenti. Il test dello scenario, utilizzando una combinazione di modelli, set di regole e set di dati, fornisce un'analisi "what-if" per confrontare i risultati con i risultati delle prestazioni attese. Ciò consente ai team di comprendere rapidamente gli impatti a valle e perfezionare le strategie con le migliori informazioni possibili.

La combinazione di funzionalità di test e simulazione all'interno di una piattaforma unificata per il decisioning AI aiuta i team a implementare modelli e strategie in modo rapido e sicuro.

Metti tutto insieme con l'intelligenza applicata

Con le basi giuste, i team tecnologici possono creare un ecosistema decisionale connesso con visibilità end-to-end lungo l'intero ciclo di vita analitico. Questa base accelera lo sviluppo pratico dell'IA e facilita la messa in produzione di più modelli, inaugurando una nuova era di affrontare i problemi del mondo reale con l'intelligenza applicata.

Ulteriori informazioni su come Piattaforma FICO sta dando alle banche leader la sicurezza di cui hanno bisogno per muoversi rapidamente, implementare l'IA in modo responsabile e ottenere risultati su larga scala.

– Jaron Murphy, partner per le tecnologie decisionali, FICO