אנשים ועסקים ברחבי העולם יוצרים תופעה מדהימה
1,145 טריליון מגה-בייט של נתונים ליום. הנתונים משתנים כל חיינו, מהאצת האבחון של מחלות ועד לאופטימיזציה של התמחור הקמעונאי.
נתונים מתדלקים טכנולוגיות AI ובינה מלאכותית יכולה להיות טובה רק כמו המידע שהוא רותם.
לפי PwC, לבינה מלאכותית יש פוטנציאל לתרום 15.7 טריליון דולר לכלכלה העולמית עד 2030 ויכולה להגביר את התמ"ג בשיעור של עד 26% בכלכלות מקומיות באותה מסגרת זמן. בהמשך לכך,
מקינזי צופה שבינה מלאכותית יכולה לספק דחיפה של 22% לכלכלת בריטניה עד 2030. לבינה מלאכותית יש פוטנציאל עצום להיות תורם משמעותי לצמיחה הכלכלית העתידית של בריטניה.
השמיים
מגזר השירותים הפיננסיים תרם 173.6 מיליארד ליש"ט לכלכלת בריטניה בשנת 2021 והמגזר הוא הרביעי בגודלו מבין כלכלות ה-OECD. הגידול החזוי בהוצאות AI בשילוב עם גודל תעשיית השירותים הפיננסיים בבריטניה מייצג
הזדמנות עצומה להגביר טורבו חדשנות וצמיחה לטובה. בלוג זה ידון כיצד ארגונים יכולים למקסם את ההזדמנות בינה מלאכותית על ידי ביצוע נכון של שיטות הנתונים שלהם.
לבזבז לא, לא רוצה
הן בעולם והן בבריטניה, אנו מייצרים כמות מדהימה של נתונים בכל יום, אבל
רוב זה בעצם מבוזבז (68%). ישנן שתי סיבות עיקריות מדוע לא נעשה שימוש בנתונים. הראשון נובע מהרגולציה. בתעשיית הפיננסים, חלק מהנתונים אינם מותרים לשימוש לסיווגים שלו וגם מסיבות רגולטוריות/ממשל.
חקיקת ה-GDPR, למשל, אינה מאפשרת לשמור נתונים אישיים למשך זמן רב יותר מהדרוש, ולכן יש להיפטר מהם.
הסיבה השנייה נובעת מחוסר הבנה. בנקים רבים אינם יודעים אילו נתונים יש להם או שאין להם הבנה של סוגי הנתונים שיש להם. פער הידע הזה מעכב את הטרנספורמציה הדיגיטלית בעסקים רבים שהם עשירים בנתונים אבל
הם גם דלים במידע.
במקרים רבים הנתונים מטופלים ללא הדיוק והמהירות שמאפשרים הבנה טובה יותר של הנתונים. ההזדמנות של AI פשוט הולכת להחמיץ אם אנשים לא מצליחים למקסם את הנתונים שלהם ולא מצליחים להשיג את התובנות ממה שיש להם.
מקסום את נכסי הנתונים שלך
אז איך ארגונים יכולים לקבל הבנה טובה יותר של נכסי הנתונים שלהם? ניתן ליישם שירותי ממשל נתונים הסורקים מקורות נתונים הן במקום והן בענן, כדי לסווג נתונים ולזהות מידע פרטי - בתורו זה יכול לעזור להפחית את האבטחה
וסיכוני ציות.
הבנת הנתונים שבידך אינה רק הפסד במובן מסחרי (במונחים של החמצת הזדמנויות) אלא מועילה להיבטים התפעוליים האחרים (על ידי שיפור הציות). כשמדובר ב-AI ו-ML, ניתן לקבל תובנות לשיפור
הגנות ולשרת טוב יותר את הלקוחות. בינה מלאכותית יכולה לעזור להתמודד עם אתגרים נפוצים מטעויות אנוש ועד למניעת הונאה, כך שלטכנולוגיה יש כוח אמיתי לחולל שינוי חיובי ולבנות אמון רב יותר עם הלקוחות.
מארג הנתונים
גם עם AI וגם עם ML, עמידה ברגולציה היא קריטית ונתונים שעוברים דרך צינור צריכים להיות תואמים ובעלי ערך בכל שלב. מוסדות צריכים לחפש ליישם מארג נתונים, כך שניתן יהיה לאסוף נתונים בקצה ולאחר מכן לעבד אותם
זה משתמש במעבדי GPU חזקים כדי להפעיל מודלים המספקים ערך עסקי מיידי יותר.
הענן יכול גם לעזור למקסם את הבינה המלאכותית על ידי בניית אסטרטגיית ריבוי עננים המציעה חוסן מוגברת ופלטפורמה טובה יותר להגדלת נתונים על פני מספר סביבות. עם האיחוד האירופי הגיע להסכמה זמנית במאי על החדש
חוק חוסן תפעולי דיגיטלי (DORA), ארגונים צריכים כעת לחשוב טוב יותר על ניהול הסיכונים הדיגיטליים ועל מסגרות הרגולציה שלהם. סביר להניח שבריטניה תציג חקיקה דומה בעתיד הקרוב ולכן יש צורך
כדי להקדים את העקומה ולהיות מוכנים לשינויים רגולטוריים פוטנציאליים במקום להיכשל בדרישות חדשות.
אז, לסיכום, לארגוני FS יש הזדמנות עצומה לנצל את ההזדמנויות של AI, אבל כדי לעשות זאת הם צריכים לוודא שהנתונים שלהם מנוצלים במלוא הפוטנציאל, משתמשים בהם בצורה תואמת ומאוחסנים בצורה גמישה
דֶרֶך. כיום, ארגונים יושבים על המוני נתונים והפוטנציאל הבלתי מנוצל שלו יכול להאיץ את צמיחת ה-FS גם עכשיו וגם, בעתיד, זו לא הזדמנות לפספס.
