Provocări de implementare a GenAI în serviciile financiare

Capacitatea unui computer de a genera text în proză a devenit recent suficient de bună pentru a fi luată în considerare pentru utilizarea practică în afaceri. Deci, de ce majoritatea companiilor nu îl folosesc încă? Să ne uităm la câteva provocări în implementarea acestor metode. În timp ce IA generativă (GenAI)
poate genera și imagini, audio sau video, ne vom concentra pe capacitatea sa de a genera text aici.

În centrul GenAI se află un model, care transformă o bucată de text în alta. Textul introdus este adesea o întrebare adresată sau o comandă dată de un utilizator uman. Textul de ieșire este, sperăm, un răspuns corect și semnificativ. Majoritatea dintre noi ne-am jucat
unul sau mai multe dintre aceste modele online într-un mediu de mesaje text care amintește de o conversație. În ciuda faptului că par a fi o conversație, apar fisuri care ne semnalează că nu vorbim cu o ființă umană.

Primul grup de provocări constă în modul în care au fost realizate aceste modele. Ele se bazează pe colecții uriașe de texte de pe internet. O mare parte din acest text este fictiv sau conține un discurs inadecvat, cum ar fi discriminarea. Multe din acest text sunt, de asemenea, supuse dreptului de autor
lege, ceea ce face ca legalitatea modelelor să fie oarecum neclară.

Următorul grup de provocări are de-a face cu însăși natura acestor modele. Ele reprezintă o matrice de probabilitate gigantică a cuvântului care este cel mai probabil să urmeze o anumită secvență de început de cuvinte. Ca atare, ele nu sunt capabile de raționament logic, cauzal
argumentare sau bun simț. Rezultatul practic este că ocazional dau răspunsuri incorecte sau imposibile - ceva numit halucinație.

În plus, în practica de afaceri, aceste modele nu pot trăi singure, ci trebuie integrate într-o varietate de alte instrumente software, adesea realizate de alți furnizori. Modelele GenAI pot reprezenta apoi o interfață lingvistică pentru aceste instrumente software pentru a eficientiza
multe sarcini. Cu toate acestea, munca de integrare a modelelor GenAI cu software-ul moștenit abia a început și devine complexă de peisajul divers și în schimbare rapidă al furnizorilor înșiși.

Presupunând că GenAI ar fi pe deplin integrat în utilitățile software comune utilizate în industria serviciilor financiare, ne-am confrunta în continuare cu provocarea de a forma și de a gestiona schimbarea în forța de muncă dintr-o industrie care se mândrește cu inteligența umană.

Toate acestea sunt provocări în principiu. Să le lăsăm deoparte deocamdată și să ne întrebăm ce am angaja GenAI pentru a face în serviciile financiare.

Unele utilizări sunt comune în alte industrii, cum ar fi automatizarea serviciului pentru clienți pentru a răspunde la întrebări sau pentru a efectua sarcini de rutină, cum ar fi o linie telefonică automată inteligentă. Se pot trimite e-mailuri de marketing către mulți clienți, adaptate în mod complex la comportamentul fiecărui individ
model pentru a face publicitate unor produse și servicii specifice cu adevărat potrivite acelei persoane. 

Devine mai interesant când ne dăm seama că GenAI nu vorbește doar limbi umane, ci și limbaje computerizate. Poate traduce o întrebare pusă în limba engleză în SQL, limba bazelor de date, sau în JavaScript, limba paginilor web. Un financiar
analistul poate pune o întrebare în engleză, pune aceasta într-o bază de date în SQL perfect și răspunsul poate fi transformat într-o pagină JavaScript care se afișează ca o diagramă de analiză. Pentru analistul financiar, graficul apare instantaneu cu date numerice de încredere.
Este de încredere, deoarece GenAI nu a creat conținutul numeric, ci l-a preluat dintr-o bază de date bine formată. Răspunsul instantaneu este un câștig semnificativ, deoarece toată munca umană și întârzierea sunt salvate.

GenAI este capabil să scrie text în proză în mod nativ și, astfel, poate oferi o primă schiță a unei analize financiare sau a unui raport care să fie corectat de un om. Este bine documentat că automatizarea primului proiect poate economisi până la 40% din efortul total de muncă umană.
pentru raport.

În concluzie, principalele provocări constă în modelele în sine și integrarea lor în alte instrumente. Odată integrate, acestea trebuie să fie utilizate corect de către o forță de muncă dispusă și instruită să facă acest lucru.

Acest lucru ne duce la obstacolul final în calea adoptării în serviciile financiare: încrederea. Profesioniștii din domeniul finanțelor, directorii de corporații și autoritățile de reglementare guvernamentale deopotrivă nu prea au încredere în aceste tehnologii pentru a fi la fel de fiabile pe cât ne-am dori să fie ele.
o industrie reglementată în care sume mari de bani pot fi pierdute într-o clipă. Acest lucru trebuie îndeplinit cu integrări precum cea menționată mai sus pentru a controla GenAI cu baze de date precise și, de asemenea, cu o mai bună susținere a industriei AI în sine, astfel încât înțelegerea
învinge lipsa de încredere.

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://www.finextra.com/blogposting/25582/implementation-challenges-of-genai-in-financial-services?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs