AI גנרטיבי בבנקאות: הבטחת עתיד או הייפ הווה?

הפוטנציאל הטרנספורמטיבי של בינה מלאכותית גנרטיבית עבור מגזר הבנקאות היה נושא שחקרנו בקפידה מוקדם יותר השנה. עם ההתקדמות הסוערת במגזר הטכנולוגיה, שישה חודשים יכולים להרגיש כמו חיים שלמים. שווה להקדיש רגע להסתכל
לחזור ולהעריך כיצד AI גנרטיבי עיצב והשפיע על תעשיית הבנקאות. 

עיקר ההבטחה של AI גנרטיבי טמון ביכולת המולדת שלו לדמות שיחות דמויות אדם, לייצר תשובות ופתרונות המבוססים על קלט הקשרי ושיח מהמשתמש. היישום שלה נע בין שירות לקוחות משופר ועד
היצע מוצרים מותאם, לסיוע באיתור מוקדם ומניעה של עסקאות הונאה. הרעיון המרכזי הוא עדיין להעלות את חוויית הבנקאות המסורתית, להחדיר לה היענות, התאמה אישית ואבטחה. 

אבל עכשיו עלינו לשאול את השאלה - האם בינה מלאכותית גנרטיבית בבנקאות היא משנה משחק או סתם באז בתעשייה? בקיצור, אני חושב שאני מסכים עם ה-Hype Cycle של גרטנר שאנחנו כרגע קרובים לשיא הציפיות המנופחות. ככזה, התוצאה העסקית ובסך הכל
מקרה עסקי הוא קריטי ליישום של AI גנרטיבי. 

ככל שהשנה התקדמה, היו המון דוגמאות לאימוץ בשלבים מוקדמים בבנקים וכן בחברות טכנולוגיה המשלבות יכולת AI גנרטיבית בתחומי הבנקאות השונים. התוצאה האופטימלית, והאפשרית מדי, עברה מ-a
צ'טבוט רק עונה לשאילתה של לקוח; כעת ניתן להגדיר את הצ'אטבוט כדי להבין את הניואנסים של סנטימנט הלקוחות, להציע פתרונות בזמן אמת, ובמקרים רבים, להקדים שאילתות עוד לפני שהן מוצגות. היכולת של הטכנולוגיה ל
הבנת ההקשר השתפר באופן משמעותי, ובכך הוביל לאפשרויות להפחתת מקרים של תקשורת שגויה. 

יש גם הצעת ערך של גילוי ומניעת הונאה. מערכות מסורתיות לגילוי הונאה פועלות על סמך דפוסים ידועים. AI גנרטיבי יכול ליצור מערכי נתונים סינתטיים כדי לאמן מודלים לזהות טכניקות הונאה חדשות ומתפתחות, ובכך
שיפור החוסן של מערכות גילוי הונאה. 

בסיכון אשראי, היכולת של הטכנולוגיה לייצר נתונים סינתטיים המשקפים מצבי אשראי בעולם האמיתי יכולה לספק לבנקים תובנה עמוקה יותר, ולטפח תהליך קבלת החלטות מתוחכם יותר. יתרה מכך, על ידי הדמיית התנהגויות מגוונות של לקוחות,
בנקים יכולים לצפות את צרכי הלקוחות בדיוק רב יותר, לכוונן את השירותים שלהם בתהליך, אבל הכי חשוב לייעל את החלטות האשראי שלהם. 

עם זאת, AI גנרטיבי מגיע עם מערך חששות משלו. בעוד נתונים סינתטיים יכולים להיות כלי רב עוצמה, הסתמכות יתרה עליהם ללא אימות קפדני עלולה להוביל לתוצאות מטעות. לנתונים מהעולם האמיתי יש את הניואנסים שלהם, שאולי לא תמיד נלכדים במלואם
לפי מודלים גנרטיביים. 

בנוסף, יצירת נתונים פיננסיים אישיים סינתטיים, גם אם אינם מזוהים, עלולה לעורר חששות אתיים. יש קו דק בין הדמיית נתונים מציאותיים להכשרת מודלים לבין הפרה של זכויות נתונים אישיים. שקיפות מקורות ו
בקרות על נתונים יהפכו קריטיות יותר. יתרה מכך, הרגולטורים יזהרו ממודלים פיננסיים המבוססים ברובם על נתונים סינתטיים, ורוצים להבין בקרות ובדיקות כדי להבטיח הימנעות מהטיה, בדומה לאופן שבו הם מתייחסים להערכת מדיניות האשראי
יישום. הם ידרשו שקיפות רבה יותר לגבי אופן הפעולה של מודלים של בינה מלאכותית, מה שיציב אתגרים בפני בנקים שעשויים להתקשה להסביר החלטות בינה מלאכותית מורכבות. 

לסיכום, AI גנרטיבי בבנקאות לא הולך להיות טרנד חולף - זה כלי עם פוטנציאל עצום. אבל, כמו בכל כלי, ערכו נמדד לפי מידת היעילות שלו והתוצאה העסקית והשיפורים שהושגו. זה
לא יהיה הכל וסיים הכל, ולעתים קרובות יהיה צורך לשלב אותו עם דגמי AI וטכנולוגיה אחרים כדי להשיג את התוצאות הרצויות. אמנם אין להפריך את הערך הפוטנציאלי שהוא יכול לספק, אבל חיוני למתן את הציפיות ולהישאר ערניים למלכודות.

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• מקור: https://www.finextra.com/blogposting/25368/generative-ai-in-banking-future-promise-or-present-hype?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs