Wykorzystanie możliwości sztucznej inteligencji w sektorze FS poprzez maksymalizację danych (Steven Rackham)

Ludzie i firmy na całym świecie tworzą oszałamiającą
1,145 bilionów megabajtów danych na dzień. Dane zmieniają całe nasze życie, od przyspieszenia diagnozy chorób po optymalizację cen detalicznych.

Dane napędzają technologie sztucznej inteligencji, a sztuczna inteligencja może być tylko tak dobra, jak informacje, które wykorzystuje.

Według PwC, sztuczna inteligencja może wnieść do światowej gospodarki 15.7 biliona dolarów do 2030 r. i może w tym samym czasie zwiększyć PKB nawet o 26% w gospodarkach lokalnych. W związku z tym

McKinsey prognozy, że sztuczna inteligencja może zapewnić 22% wzrost brytyjskiej gospodarce do 2030 r. AI ma ogromny potencjał, by wnieść znaczący wkład w przyszły wzrost gospodarczy Wielkiej Brytanii.

Połączenia
udział sektora usług finansowych 173.6 miliarda funtów dla gospodarki Wielkiej Brytanii w 2021 roku, a sektor jest czwartą co do wielkości spośród gospodarek OECD. Prognozowany wzrost wydatków na sztuczną inteligencję w połączeniu z rozmiarem brytyjskiego sektora usług finansowych reprezentuje
ogromna szansa na przyspieszenie innowacji i rozwoju na lepsze. Na tym blogu omówimy, w jaki sposób organizacje mogą zmaksymalizować możliwości sztucznej inteligencji, wprowadzając właściwe praktyki dotyczące danych.

Nie marnuj nie chcij

Zarówno na całym świecie, jak i w Wielkiej Brytanii każdego dnia produkujemy oszałamiającą ilość danych, ale

większość z tego jest faktycznie marnowana (68%). Istnieją dwa główne powody, dla których dane nie są wykorzystywane. Pierwszy wynika z regulacji. W branży finansowej niektóre dane nie mogą być wykorzystywane do jego klasyfikacji, a także ze względów regulacyjnych/zarządczych.
Na przykład przepisy RODO nie pozwalają na przechowywanie danych osobowych dłużej, niż jest to potrzebne, więc należy je następnie usunąć.

Drugi powód to brak zrozumienia. Wiele banków nie wie, jakie dane posiada lub nie rozumie, jakie rodzaje danych posiadają. Ta luka w wiedzy powstrzymuje cyfrową transformację w wielu firmach, które są bogate w dane, ale
są również ubogie w informacje.

W wielu przypadkach dane są przetwarzane bez dokładności i szybkości, co umożliwia lepsze zrozumienie danych. Szansa AI zostanie po prostu zmarnowana, jeśli ludzie nie zmaksymalizują swoich danych i nie uzyskają wglądu w to, co mają.

Maksymalizacja zasobów danych

Jak więc organizacje mogą lepiej zrozumieć swoje zasoby danych? Można wdrożyć usługi zarządzania danymi, które skanują źródła danych zarówno lokalnie, jak i w chmurze, aby klasyfikować dane i identyfikować prywatne informacje – to z kolei może pomóc w zmniejszeniu bezpieczeństwa
i ryzyka braku zgodności.

Zrozumienie posiadanych danych jest nie tylko stratą w sensie komercyjnym (w sensie straconych szans), ale jest korzystne dla innych aspektów operacyjnych (poprzez poprawę zgodności). Jeśli chodzi o sztuczną inteligencję i ML, można uzyskać spostrzeżenia w celu poprawy
obrony i lepiej służyć klientom. Sztuczna inteligencja może pomóc w rozwiązywaniu typowych problemów, od błędów ludzkich po zapobieganie oszustwom, dzięki czemu technologia ma realną moc wprowadzania pozytywnych zmian i budowania większego zaufania wśród klientów.

Tkanina danych

Zarówno w przypadku sztucznej inteligencji, jak i uczenia maszynowego zgodność z przepisami ma kluczowe znaczenie, a dane przechodzące przez potok powinny być zarówno zgodne, jak i wartościowe na każdym etapie. Instytucje powinny dążyć do wdrożenia struktury danych, aby dane mogły być zbierane na brzegu, a następnie przetwarzane
wykorzystuje wydajne procesory graficzne do uruchamiania modeli, które zapewniają natychmiastową wartość biznesową.

Chmura może również pomóc zmaksymalizować sztuczną inteligencję, tworząc strategię wielu chmur, która oferuje zwiększoną odporność i lepszą platformę do skalowania danych w wielu środowiskach. Wraz z osiągnięciem przez UE w maju wstępnego porozumienia w sprawie nowego

Ustawa o cyfrowej odporności operacyjnej (DORA), organizacje muszą teraz bardziej uważnie przemyśleć swoje cyfrowe zarządzanie ryzykiem i ramy regulacyjne. Jest prawdopodobne, że Wielka Brytania wprowadzi podobne przepisy w najbliższej przyszłości, więc istnieje potrzeba
wyprzedzić krzywą i być gotowym na potencjalne zmiany regulacyjne, zamiast nie spełniać nowych wymagań.

Podsumowując, organizacje FS mają ogromną szansę na wykorzystanie możliwości sztucznej inteligencji, ale aby to zrobić, muszą mieć pewność, że ich dane są w pełni wykorzystywane, wykorzystywane w sposób zgodny i przechowywane w elastyczny sposób.
sposób. Dziś organizacje korzystają z ogromnych ilości danych, a ich niewykorzystany potencjał może przyspieszyć rozwój FS zarówno teraz, jak iw przyszłości, nie jest to okazja do zmarnowania.