Генеративный ИИ в банковском деле: обещания будущего или настоящий ажиотаж?

Преобразовательный потенциал генеративного искусственного интеллекта для банковского сектора был темой, которую мы внимательно изучали ранее в этом году. Благодаря бурному развитию технологического сектора шесть месяцев могут показаться целой жизнью. Стоит потратить минутку и посмотреть
Вернитесь назад и оцените, как генеративный искусственный интеллект сформировал и повлиял на банковскую отрасль. 

Суть перспектив генеративного ИИ заключается в его врожденной способности имитировать человеческие разговоры, выдавая ответы и решения на основе контекстных и диалоговых данных пользователя. Его применение варьируется от расширенного обслуживания клиентов до
индивидуальные предложения продуктов, которые помогают в раннем обнаружении и предотвращении мошеннических транзакций. Основная идея по-прежнему заключается в том, чтобы улучшить традиционный банковский опыт, наполнив его оперативностью, персонализацией и безопасностью. 

Но теперь мы должны задаться вопросом: является ли генеративный искусственный интеллект в банковской сфере переломным моментом или просто ажиотажем в отрасли? Короче говоря, я думаю, что согласен с «Циклом хайпа» Gartner в том, что в настоящее время мы находимся вблизи пика завышенных ожиданий. Таким образом, результаты бизнеса и в целом
экономическое обоснование имеет решающее значение для внедрения генеративного ИИ. 

В течение года было множество примеров раннего внедрения в банках, а также в технологических компаниях, интегрирующих возможности генеративного искусственного интеллекта в различные области банковского дела. Оптимальный и вполне возможный результат сместился с
чат-бот просто отвечает на вопрос клиента; теперь этого чат-бота можно настроить так, чтобы он понимал нюансы настроений клиентов, предлагал решения в режиме реального времени и во многих случаях упреждал запросы еще до того, как они будут заданы. Способность технологии
понимание контекста значительно улучшилось, что дает возможность уменьшить количество случаев недопонимания. 

Существует также ценное предложение по обнаружению и предотвращению мошенничества. Традиционные системы обнаружения мошенничества работают по известным закономерностям. Генеративный ИИ может создавать синтетические наборы данных для обучения моделей распознаванию новых и развивающихся методов мошенничества, таким образом
повышение надежности систем обнаружения мошенничества. 

В отношении кредитного риска способность технологии генерировать синтетические данные, отражающие реальные кредитные ситуации, может предоставить банкам более глубокое понимание, способствуя более сложному процессу принятия решений. Более того, моделируя разнообразное поведение клиентов,
банки могут предвидеть потребности клиентов с большей точностью, оптимизируя при этом свои услуги, но, что наиболее важно, оптимизируя свои кредитные решения. 

Однако генеративный ИИ имеет свои проблемы. Хотя синтетические данные могут быть мощным инструментом, чрезмерное доверие к ним без тщательной проверки может привести к ошибочным результатам. Реальные данные имеют свои нюансы, которые не всегда могут быть учтены полностью.
по генеративным моделям. 

Кроме того, создание синтетических личных финансовых данных, даже если они обезличены, может вызвать этические проблемы. Существует тонкая грань между моделированием реалистичных данных для обучения моделей и нарушением прав на персональные данные. Прозрачность источников и
контроль над данными станет более важным. Более того, регулирующие органы будут с осторожностью относиться к финансовым моделям, основанным в основном на синтетических данных, и захотят понять механизмы контроля и тестирования, чтобы избежать предвзятости, аналогично тому, как они относятся к оценке кредитной политики.
приложение. Они потребуют большей прозрачности в том, как работают модели ИИ, создавая проблемы для банков, которым может быть сложно объяснить сложные решения ИИ. 

В заключение, генеративный ИИ в банковском деле явно не станет преходящей тенденцией — это инструмент с огромным потенциалом. Но, как и в случае с любым другим инструментом, его ценность измеряется тем, насколько эффективно он используется, а также достигнутыми бизнес-результатами и улучшениями. Это
Это не все и не все, и зачастую их необходимо комбинировать с другими моделями и технологиями ИИ для достижения желаемых результатов. Хотя невозможно опровергнуть потенциальную ценность, которую он может принести, очень важно умерить ожидания и сохранять бдительность в отношении подводных камней.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://www.finextra.com/blogposting/25368/generative-ai-in-banking-future-promise-or-present-hype?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs