Cogliere l'opportunità dell'IA nel settore FS massimizzando i tuoi dati (Steven Rackham)

Le persone e le imprese di tutto il mondo creano uno scenario sconcertante
1,145 trilioni di megabyte di dati al giorno. I dati stanno trasformando la vita di tutti noi, dall’accelerazione della diagnosi delle malattie all’ottimizzazione dei prezzi al dettaglio.

I dati alimentano le tecnologie dell’intelligenza artificiale e l’intelligenza artificiale può essere valida solo quanto le informazioni che sfrutta.

Secondo PwCL’intelligenza artificiale ha il potenziale per contribuire con 15.7 trilioni di dollari all’economia globale entro il 2030 e potrebbe aumentare il PIL fino al 26% nelle economie locali nello stesso arco di tempo. Oltre a ciò,

McKinsey prevede che l’intelligenza artificiale potrebbe fornire una spinta del 22% all’economia del Regno Unito entro il 2030. L’intelligenza artificiale ha un immenso potenziale per contribuire in modo significativo alla futura crescita economica del Regno Unito.

I
ha contribuito il settore dei servizi finanziari 173.6 miliardi di sterline all’economia del Regno Unito nel 2021 e il settore è il quarto più grande tra le economie OCSE. Rappresenta l’aumento previsto della spesa per l’intelligenza artificiale, combinato con le dimensioni del settore dei servizi finanziari del Regno Unito
un’immensa opportunità per potenziare l’innovazione e la crescita in meglio. Questo blog discuterà di come le organizzazioni possono massimizzare le opportunità dell'intelligenza artificiale adottando le giuste pratiche relative ai dati.

Non sprecare, non voglio

Sia a livello globale che nel Regno Unito, produciamo ogni giorno una quantità impressionante di dati, ma

la maggior parte viene effettivamente sprecata (68%). Ci sono due ragioni principali per cui i dati non vengono utilizzati. Il primo è dovuto alla regolamentazione. Nel settore finanziario, alcuni dati non possono essere utilizzati per le sue classificazioni e anche per ragioni di regolamentazione/governance.
La legislazione GDPR, ad esempio, non consente di conservare i dati personali più a lungo del necessario, quindi devono essere eliminati.

La seconda ragione è dovuta alla mancanza di comprensione. Molte banche non sanno di quali dati dispongono o non comprendono la tipologia di dati in loro possesso. Questo divario di conoscenze sta frenando la trasformazione digitale in molte aziende che sono ricche di dati ma
sono anche poveri di informazioni.

In molti casi i dati vengono gestiti senza la precisione e la velocità che una migliore comprensione dei dati rende possibile. L’opportunità dell’intelligenza artificiale andrà semplicemente persa se le persone non riusciranno a massimizzare i propri dati e a ottenere informazioni approfondite da ciò che hanno.

Massimizzare il tuo patrimonio di dati

Quindi, come possono le organizzazioni acquisire una migliore comprensione del proprio patrimonio di dati? È possibile implementare servizi di governance dei dati che scansionano le origini dati sia on-premise che nel cloud, per classificare i dati e identificare le informazioni private, a sua volta ciò può aiutare a ridurre la sicurezza
e rischi di conformità.

Comprendere i dati di cui si dispone non è solo una perdita in senso commerciale (in termini di opportunità mancate), ma è vantaggioso per gli altri aspetti operativi (migliorando la conformità). Quando si tratta di AI e ML, è possibile ottenere approfondimenti per migliorare
difese e servire meglio i clienti. L’intelligenza artificiale può aiutare ad affrontare le sfide comuni, dall’errore umano alla prevenzione delle frodi, quindi la tecnologia ha il potere reale di apportare cambiamenti positivi e di creare maggiore fiducia con i clienti.

Il tessuto dei dati

Sia con l’intelligenza artificiale che con il machine learning, la conformità normativa è fondamentale e i dati che circolano attraverso una pipeline dovrebbero essere conformi e preziosi in ogni fase. Le istituzioni dovrebbero cercare di implementare un data fabric, in modo che i dati possano essere raccolti ai margini e poi elaborati
utilizza potenti GPU per eseguire modelli che forniscono un valore aziendale più immediato.

Il cloud può anche aiutare a massimizzare l’intelligenza artificiale costruendo una strategia multi-cloud che offra maggiore resilienza e una piattaforma migliore per la scalabilità dei dati su più ambienti. Con l’UE che raggiungerà un accordo provvisorio a maggio sul nuovo

Legge sulla resilienza operativa digitale (DORA), le organizzazioni devono ora riflettere più attentamente sulla gestione del rischio digitale e sui quadri normativi. È probabile che il Regno Unito introdurrà una legislazione simile nel prossimo futuro e quindi ce n’è bisogno
per anticipare la curva ed essere pronti per potenziali cambiamenti normativi piuttosto che non essere all’altezza dei nuovi requisiti.

Quindi, per concludere, le organizzazioni dei servizi finanziari hanno un’enorme opportunità di cogliere le opportunità dell’intelligenza artificiale, ma per farlo devono assicurarsi che i loro dati vengano sfruttati al massimo potenziale, utilizzati in modo conforme e archiviati in modo flessibile.
maniera. Oggi, le organizzazioni siedono su masse di dati e il loro potenziale non sfruttato può accelerare la crescita del FS sia ora che, in futuro, non è un'opportunità da perdere.