Jak odpowiedzialnie i pewnie automatyzować decyzje oparte na sztucznej inteligencji

Opublikowane ponownie przez Plato

Obserwuje: 0

Przy całym szumie wokół technologii sztucznej inteligencji (AI), takich jak ChatGPT, pojawia się pytanie: „Jak najlepiej wykorzystać moc tych narzędzi do osiągania wyników biznesowych?”

W dzisiejszym niepewnym środowisku gospodarczym we wszystkich dziedzinach zaciskają się pasa, a priorytety inwestycyjne przesuwają się z dalekosiężnych, księżycowych projektów na praktyczne, krótkoterminowe zastosowania. Takie podejście oznacza znalezienie możliwości praktycznego zastosowania sztucznej inteligencji w celu poprawy szybkości i jakości podejmowania decyzji w oparciu o dane.

W przypadku banków możliwości te istnieją w wielu obszarach — od rozszerzania ofert kredytowych i personalizacji obsługi klientów po wykrywanie oszustw i identyfikowanie kont zagrożonych. Jednak w wysoce regulowanej branży usług finansowych wykorzystywanie sztucznej inteligencji do automatyzacji tego typu decyzji zwiększa ryzyko i złożoność.

Aby firma mogła podejmować decyzje oparte na sztucznej inteligencji i osiągać rzeczywiste, znaczące wyniki, zespoły technologiczne muszą zapewnić odpowiednie ramy do odpowiedzialnego opracowywania i wdrażania modeli AI.

Czym jest Odpowiedzialna sztuczna inteligencja i dlaczego jest taka ważna?

Odpowiedzialna sztuczna inteligencja to standard gwarantujący, że sztuczna inteligencja jest bezpieczna, godna zaufania i bezstronna. Zapewnia, że modele sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego (ML) są solidne, możliwe do wyjaśnienia, etyczne i podlegają audytowi.

Niestety, według najnowszych Stan odpowiedzialnej sztucznej inteligencji w usługach finansowych raportu, podczas gdy popyt na produkty i narzędzia sztucznej inteligencji rośnie, zdecydowana większość (71%) nie wdrożyła etycznej i odpowiedzialnej sztucznej inteligencji w swoich podstawowych strategiach. Co najbardziej niepokojące, tylko 8% zgłosiło, że ich strategie sztucznej inteligencji są w pełni dojrzałe, a standardy rozwoju modeli są konsekwentnie skalowane.

Poza implikacjami regulacyjnymi, instytucje finansowe mają etyczny obowiązek zapewnienia, że ich decyzje są sprawiedliwe i wolne od uprzedzeń. Chodzi o robienie właściwych rzeczy i zdobywanie zaufania klientów przy każdej decyzji. Ważnym pierwszym krokiem jest uzyskanie głębokiej wrażliwości na to, w jaki sposób algorytmy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego ostatecznie wpłyną na rzeczywistych ludzi na dalszych etapach.

Jak zapewnić odpowiedzialne korzystanie ze sztucznej inteligencji

Instytucje finansowe muszą stawiać dobro klienta na pierwszym miejscu w swoich inwestycjach technologicznych.

Oznacza to stosowanie solidnych praktyk zarządzania modelami, które zapewniają przejrzystość i możliwość audytu wszystkich zasobów w całym przedsiębiorstwie — od tworzenia pomysłów i testowania po wdrażanie i monitorowanie wydajności postprodukcji, raportowanie i ostrzeganie.

Oznacza to zrozumienie, w jaki sposób modele i systemy podejmują decyzje. Technologia oparta na sztucznej inteligencji musi robić więcej niż wykonywać algorytmy – musi zapewniać pełną przejrzystość przyczyn podjęcia decyzji, w tym jakie dane zostały wykorzystane, jak zachowywały się modele i jaka logika została zastosowana.

Zunifikowana platforma korporacyjna zapewnia wspólne miejsce do tworzenia, testowania, wdrażania i monitorowania analiz i strategii decyzyjnych. Zespoły mogą śledzić, w jaki sposób i gdzie modele są używane, a co najważniejsze, jakie decyzje i wyniki prowadzą. Ta pętla informacji zwrotnych zapewnia krytyczny wgląd w kompleksowe skutki decyzji opartych na sztucznej inteligencji w całym przedsiębiorstwie.

Odblokuj sekretną przewagę dzięki symulacji

Projektowanie solidnych strategii decyzyjnych i rozwiązań AI często wymaga pewnego poziomu eksperymentowania. Proces rozwoju musi obejmować odpowiednie etapy testowania i walidacji, aby zapewnić, że rozwiązanie spełnia rygorystyczne standardy i będzie działać zgodnie z oczekiwaniami w rzeczywistym świecie.

Dzięki widokom zagregowanym i szczegółowym testowanie decyzji może ujawnić, w jaki sposób dane wejściowe przemieszczają się w ramach strategii, aby wytworzyć dane wyjściowe. Zapewnia to użyteczną identyfikowalność do celów debugowania, inspekcji i zarządzania.

Idąc o krok dalej, możliwość symulacji kompleksowych scenariuszy daje użytkownikom kryształową kulę, której potrzebują do kreatywnego odkrywania pomysłów i reagowania na pojawiające się trendy. Testowanie scenariuszy, wykorzystujące kombinację modeli, zestawów reguł i zestawów danych, zapewnia analizę „co by było, gdyby” w celu porównania wyników z oczekiwanymi wynikami wydajności. Pozwala to zespołom na szybkie zrozumienie skutków dalszych działań i dopracowanie strategii przy użyciu najlepszych możliwych informacji.

Połączenie możliwości testowania i symulacji w ramach ujednoliconej platformy do podejmowania decyzji przez sztuczną inteligencję pomaga zespołom szybko i pewnie wdrażać modele i strategie.

Połącz to wszystko z zastosowaną inteligencją

Dzięki odpowiednim podstawom zespoły technologiczne mogą stworzyć połączony ekosystem decyzyjny z kompleksową widocznością w całym cyklu życia analitycznego. Ta podstawa przyspiesza rozwój praktycznej sztucznej inteligencji i ułatwia wprowadzanie większej liczby modeli do produkcji, zapoczątkowując nową erę rozwiązywania rzeczywistych problemów za pomocą inteligencji stosowanej.

Dowiedz się więcej o tym, jak Platforma FICO daje wiodącym bankom pewność, której potrzebują, aby działać szybko, odpowiedzialnie wdrażać sztuczną inteligencję i osiągać wyniki na dużą skalę.

— Jaron Murphy, partner ds. technologii decyzyjnych, FICO