Как ответственно и уверенно автоматизировать решения на основе ИИ

Переиздано Платоном

Читают: 0

Со всем шумом вокруг технологий искусственного интеллекта (ИИ), таких как ChatGPT, возникает вопрос: «Как нам лучше всего использовать возможности этих инструментов для достижения результатов в бизнесе?»

В сегодняшней неопределенной экономической среде пояса затягиваются по всем направлениям, а инвестиционные приоритеты смещаются от надуманных, самодельных проектов к практические, краткосрочные приложения. Этот подход означает поиск возможностей практического применения ИИ для повышения скорости и качества принятия решений на основе данных.

Для банков эти возможности существуют во многих областях — от предоставления кредитных предложений и персонализации обслуживания клиентов до выявления мошенничества и выявления подверженных риску счетов. Однако в строго регулируемой отрасли финансовых услуг использование ИИ для автоматизации принятия таких решений добавляет уровень риска и сложности.

Чтобы передать решения на основе ИИ в руки бизнеса и добиться реальных, значимых результатов, технологические группы должны предоставить правильную основу для ответственной разработки и развертывания моделей ИИ.

Что такое ответственный ИИ и почему он так важен?

Ответственный AI — это стандарт, гарантирующий безопасность, надежность и беспристрастность ИИ. Это гарантирует, что модели искусственного интеллекта и машинного обучения (ML) будут надежными, объяснимыми, этичными и поддающимися аудиту.

К сожалению, согласно последним Состояние ответственного ИИ в финансовых услугах отчет, в то время как спрос на продукты и инструменты ИИ растет, подавляющее большинство (71%) не внедрили этический и ответственный ИИ в свои основные стратегии. Самое тревожное, что только 8% сообщили, что их стратегии ИИ полностью отработаны, а стандарты разработки моделей постоянно масштабируются.

Помимо последствий для регулирования, финансовые учреждения несут этическую ответственность за то, чтобы их решения были справедливыми и непредвзятыми. Речь идет о том, чтобы поступать правильно и завоевывать доверие клиентов каждым своим решением. Важным первым шагом является глубокое понимание того, как алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения в конечном итоге повлияют на реальных людей.

Как обеспечить ответственное использование ИИ

Финансовые учреждения должны ставить интересы своих клиентов во главу угла своих инвестиций в технологии.

Это означает наличие надежных методов управления моделями, которые обеспечивают прозрачность и возможность аудита всех активов в масштабах всего предприятия — от идеи и тестирования до развертывания и постпроизводственного мониторинга производительности, отчетности и предупреждений.

Это означает понимание того, как модели и системы приходят к решениям. Технологии на основе искусственного интеллекта должны не только выполнять алгоритмы, но и обеспечивать полную прозрачность того, почему было принято решение, в том числе какие данные использовались, как вели себя модели и какая логика применялась.

Единая корпоративная платформа предоставляет общее место для разработки, тестирования, развертывания и мониторинга аналитики и стратегий принятия решений. Команды могут отслеживать, как и где используются модели и, что наиболее важно, какие решения и результаты они определяют. Эта петля обратной связи обеспечивает критическое представление о сквозном влиянии решений на основе ИИ на предприятие.

Откройте секретное преимущество с помощью симуляции

Разработка надежных стратегий принятия решений и решений ИИ часто требует некоторого уровня экспериментирования. Процесс разработки должен включать адекватные этапы тестирования и валидации, чтобы убедиться, что решение соответствует строгим стандартам и будет работать так, как ожидается в реальном мире.

Как с агрегированными, так и с детализированными представлениями тестирование решений может показать, как входные данные перемещаются по стратегии для получения выходных данных. Это обеспечивает полезную отслеживаемость для целей отладки, аудита и управления.

Сделав еще один шаг вперед, возможность моделирования сквозных сценариев дает пользователям хрустальный шар, необходимый им для творческого изучения идей и реагирования на возникающие тенденции. Сценарное тестирование с использованием комбинации моделей, наборов правил и наборов данных обеспечивает анализ «что, если» для сравнения результатов с ожидаемыми результатами производительности. Это позволяет командам быстро понять последующие воздействия и точно настроить стратегии с максимально возможной информацией.

Объединение возможностей тестирования и моделирования в единой платформе для принятия решений с помощью ИИ помогает командам быстро и уверенно развертывать модели и стратегии.

Объедините все это с помощью прикладного интеллекта

Имея правильную основу, технологические группы могут создать связанную экосистему принятия решений со сквозной прозрачностью на протяжении всего жизненного цикла аналитики. Эта основа ускоряет практическую разработку ИИ и облегчает выпуск большего количества моделей, открывая новую эру решения реальных проблем с помощью прикладного интеллекта.

Узнайте больше о том, как Платформа ФИКО дает ведущим банкам уверенность, необходимую им для быстрого развития, ответственного развертывания ИИ и достижения масштабных результатов.

– Джарон Мерфи, партнер по технологиям принятия решений, FICO