AI を活用した意思決定を責任を持って自信を持って自動化する方法

プラトン再発行

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などの人工知能 (AI) テクノロジを取り巻くすべての話題で AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、の場合、問題は「これらのツールの力をどのように活用してビジネスの成果を促進するのが最善か」ということになります。

今日の不確実な経済環境では、ベルトは全面的に引き締められており、投資の優先順位は、とてつもないムーンショットプロジェクトから、実用的で短期的なアプリケーション. このアプローチは、データ駆動型の意思決定の速度と品質を向上させるために AI を実際に適用できる機会を見つけることを意味します。

銀行にとって、これらの機会は、クレジットの提供の拡大や顧客対応のパーソナライズから、詐欺の検出やリスクのあるアカウントの特定まで、さまざまな分野に存在します。しかし、規制の厳しい金融サービス業界では、AI を活用してこの種の意思決定を自動化すると、リスクと複雑さが増します。

AI を活用した意思決定をビジネスの手に委ね、実際の有意義な結果を推進するために、テクノロジチームは AI モデルを責任を持って開発および展開するための適切なフレームワークを提供する必要があります。

責任ある AI とは何ですか? なぜ重要なのですか?

責任あるAI AI が安全で、信頼でき、偏りがないことを保証するための標準です。 AI と機械学習 (ML) モデルが堅牢で、説明可能で、倫理的で、監査可能であることを保証します。

残念ながら最新情報によると金融サービスにおける責任ある AI の現状レポートによると、AI 製品とツールの需要が増加している一方で、大多数 (71%) は、コア戦略に倫理的で責任ある AI を実装していません。最も驚くべきことに、AI 戦略が完全に成熟しており、モデル開発標準が一貫してスケーリングされていると報告したのはわずか 8% でした。

規制への影響を超えて、金融機関には、決定が公正で偏見のないものであることを保証する倫理的責任があります。それは、正しいことを行い、すべての決定で顧客の信頼を獲得することです。重要な最初のステップは、AI および ML アルゴリズムが最終的に下流の人々にどのように影響するかについて深く敏感になることです。

AI が責任を持って使用されるようにする方法

金融機関は、顧客の最善の利益をテクノロジへの投資の最前線に置く必要があります。

これは、構想とテストから展開と運用後のパフォーマンスの監視、レポート、アラートに至るまで、企業全体の透明性とすべての資産の監査可能性を確保する堅牢なモデルガバナンスプラクティスを持つことを意味します。

それは、モデルとシステムがどのように意思決定に到達するかを理解することを意味します。 AI を活用したテクノロジーは、アルゴリズムを実行するだけでなく、どのデータが使用されたか、モデルがどのように動作したか、どのロジックが適用されたかなど、決定が下された理由について完全な透明性を提供する必要があります。

統合されたエンタープライズプラットフォームは、分析および意思決定戦略を作成、テスト、展開、および監視するための共通の場所を提供します。チームは、モデルがどこでどのように使用されているか、そして最も重要なこととして、モデルが推進している決定と結果を追跡できます。このフィードバックループは、企業全体で AI を活用した意思決定のエンドツーエンドの影響に対する重要な可視性を提供します。

シミュレーションで秘密の利点を解き放つ

堅牢な意思決定戦略と AI ソリューションを設計するには、多くの場合、ある程度の実験が必要です。開発プロセスには、ソリューションが厳格な基準を満たし、現実の世界で期待どおりに機能することを保証するために、適切なテストと検証の手順を含める必要があります。

集約ビューとドリルダウンビューの両方を使用して、意思決定テストにより、入力データが戦略全体でどのように移動して出力を生成するかを明らかにできます。これにより、デバッグ、監査、およびガバナンスの目的で役立つ追跡可能性が提供されます。

これをさらに一歩進めて、エンドツーエンドのシナリオをシミュレートする機能により、ユーザーはアイデアを創造的に探求し、新たなトレンドに対応するために必要な水晶玉を手に入れることができます。モデル、ルールセット、およびデータセットの組み合わせを使用したシナリオテストは、結果を期待されるパフォーマンス結果と比較するための "what-if" 分析を提供します。これにより、チームはダウンストリームの影響をすばやく理解し、可能な限り最良の情報を使用して戦略を微調整できます。

AI 意思決定のための統合プラットフォーム内でテスト機能とシミュレーション機能を組み合わせることで、チームはモデルと戦略を迅速かつ自信を持って展開できます。

応用インテリジェンスですべてをまとめる

適切な基盤があれば、テクノロジーチームは、分析ライフサイクル全体にわたってエンドツーエンドの可視性を備えた、接続された意思決定エコシステムを作成できます。この基盤は、実用的な AI 開発を加速し、より多くのモデルを本番環境に導入することを容易にし、応用インテリジェンスで現実世界の問題に取り組む新時代を先導します。

方法の詳細 FICOプラットフォーム大手銀行は、迅速に行動し、責任を持って AI を導入し、大規模な成果をもたらすために必要な自信を得ることができます。

– Jaron Murphy 氏、意思決定テクノロジパートナー、FICO