AI generativă – pionier în următorul val pe piețele de capital

AI generativă – pionier în următorul val pe piețele de capital

Marca temporală: 14 iulie 2023, ora 1:52
Nodul sursă: 2766169

  Inteligența artificială generativă a câștigat proeminență în ultimul timp datorită potențialului său cu adevărat transformator și perturbator. Evoluția a început cu progrese rapide în tehnicile de învățare automată pentru analiza predictivă și generarea de informații, urmate de adoptarea modelelor de învățare profundă. Modelele au evoluat acum în LLM-uri (modele mari de limbaj) mai avansate, care formează baza modelelor AI generative. LLM-urile au spart barierele din complexitatea limbii, permițând instruire pe o cantitate mare de date, inclusiv text, imagini și audio, pentru înțelegerea contextului, intenției etc. în diferite limbi, ceea ce poate duce la rezultate corecte din punct de vedere contextual și semantic. AI generativă poate fi acum valorificată în mai multe cazuri de utilizare, cum ar fi răspunsul la întrebări pe baza unei baze de cunoștințe, rezumatul subiectelor, scrierea codului etc.

Setul actual de aplicații Generative AI includ ChatGPT, DALL-E, Stable Diffusion, BARD, Midjourney, Deepmind și altele care pot procesa date organizaționale uriașe, cum ar fi text, e-mailuri, chat-uri, imagini, înregistrări video și audio care pot să fie folosit pentru a conduce transformări de afaceri. Unele dintre beneficii includ experiență îmbunătățită a clienților, productivitate sporită, dezvoltare mai rapidă a produselor și costuri reduse.

Cazuri de utilizare emergente pe piețele de capital

Firmele majore de investiții și fintech au început deja să experimenteze cu dovezi de concepte pentru diferite cazuri de utilizare în inteligența artificială generativă. Majoritatea cazurilor de utilizare se concentrează pe îmbunătățirea și transformarea serviciului pentru clienți, operațiunilor, cercetării și perspectivelor și creării de conținut. Aplicațiile AI generative oferă API-uri ușor de utilizat pentru ca firmele fie să le consume ca atare, fie să opteze pentru personalizarea modelelor folosind date proprietare. Aceste API-uri pot fi integrate perfect cu aplicațiile de întreprindere pentru a oferi o soluție de platformă interconectată.

Imaginea atașată oferă o perspectivă asupra unor posibile cazuri de utilizare pentru diferitele linii de activitate din cadrul piețelor de capital, pe baza informațiilor disponibile publicului.

  În opinia noastră, serviciul pentru clienți, generarea de conținut și cercetarea investițiilor sunt cazuri de utilizare pe care majoritatea firmelor le explorează. Un scurt despre cazurile de utilizare este oferit în paragrafele următoare.

  Cazul de utilizare al serviciului pentru clienți include chatbot de serviciu pentru clienți care poate ajuta la comunicare prin înțelegerea intenției întrebărilor, formularea răspunsurilor și îmbunătățirea calității răspunsurilor. Datele capturate din interacțiuni pot fi, de asemenea, analizate pentru interese și sentimente, pentru a deschide calea pentru o relație îmbunătățită cu clienții prin hiperpersonalizare. Firmele de administrare a patrimoniului ar putea folosi tehnologia pentru a oferi consultanță personalizată de investiții prin canale digitale, îmbunătățind astfel experiența clienților.

 Managerii de relații ar putea, de asemenea, să folosească același lucru pentru a crea campanii de marketing personalizate pe segmente de clienți, zone geografice și date demografice, automatizează astfel vânzările și marketingul digital. Acest lucru ar putea crește valoarea clienților, conversia și păstrarea pe o perioadă lungă de timp. Echipa juridică și de conformitate ar putea beneficia, de asemenea, prin generarea de rapoarte de reglementare și de conformitate, depășind astfel provocările cu mai multe format ale raportării.

 Capacitățile extinse de analiză a datelor ale IA generativă pot fi utilizate de companii pentru a analiza volume mari de rapoarte și recomandări analiștilor textuali, transcrieri vocale și date din rețelele sociale, știri, articole etc. decizii de investiții.

Provocările și riscurile actuale în adoptarea IA generativă

Deși aceasta este o tehnologie revoluționară, aceasta vine cu propriile provocări și riscuri care trebuie gestionate eficient de către firme pentru utilizarea responsabilă.

AI generativă se află în cel mai înalt punct al ciclului de hype. Este important ca firmele să exploreze capacitățile AI generative prin identificarea unui caz de utilizare adecvat care oferă valoare pentru afaceri și ajută la înțelegerea mai bună a capacităților tehnologice. Unul dintre considerente pentru selectarea cazului de utilizare este datele. Deoarece rezultatele modelului sunt foarte dependente de date, identificarea setului potrivit de date pentru instruire, calitatea datelor și măsurile de securitate a datelor necesită o privire mai atentă.

Rămân provocări în ceea ce privește valorificarea modelelor preexistente care sunt deja instruite pe seturi de date disponibile public, deoarece acestea ar putea conține informații false și greșite care să conducă la erori de decizie.

Există riscuri legale și de conformitate legate de confidențialitatea și confidențialitatea datelor, probleme de fraudă cibernetică și probleme legate de explicabilitatea rezultatelor generate față de cele generate de oameni.

Cum ar trebui să răspundă firmele pentru a realiza întregul potențial al IA generativă? 

     AI generativă promite să ofere beneficii semnificative pentru firme. Este important ca firmele să exploreze acum această tehnologie emergentă pentru a obține un avantaj competitiv. Firmele trebuie să-și revizuiască portofoliul de inovare existent și să facă din IA generativă unul dintre domeniile lor de interes imediat. Firmele trebuie să colaboreze cu furnizori externi pentru a aduce cele mai bune capacități tehnologice pentru o călătorie îmbunătățită de transformare.

Abordarea este de a executa un PoC care ar implica identificarea cazurilor de utilizare în afaceri și prioritizarea pe baza învățării validate care poate fi obținută din cazul de utilizare. Una dintre abordări ar putea fi explorarea gândirii de design și/sau a metodologiilor lean startup pentru a obține beneficii maxime. Similar altor modele AI, este important ca firmele să aibă un cadru AI robust și o guvernanță în vigoare cu cadre AI explicabile și de încredere.

 

Concluzie 

Piața globală de IA generativă va crește cu 34% până în 2032 și este de așteptat să crească la 165 de miliarde USD. Firmele investesc din ce în ce mai mult în cercetare și dezvoltare, construind POC (dovada de concepte), stabilind cazuri de afaceri și integrarea în platformele de întreprindere. Firmele care integrează capabilitățile în funcțiile lor de front, middle și back-office vor câștiga avantajul de primă schimbare pe piață. Ca și în cazul oricăror tehnologii emergente, riscurile trebuie gestionate cu cadre de guvernanță și conformitate și să asigure luarea unor decizii atente, deoarece necesită investiții semnificative asociate cu infrastructura tehnologică și forța de muncă.

Timestamp-ul:

Mai mult de la Fintextra