Generativna umetna inteligenca v bančništvu: obljuba prihodnosti ali sedanji hype?

Transformacijski potencial generativne umetne inteligence za bančni sektor je bila tema, ki smo jo podrobno raziskovali v začetku leta. Zaradi vrtinčastega napredka v tehnološkem sektorju se lahko šest mesecev zdi kot celo življenje. Vredno si je vzeti trenutek in si ogledati
nazaj in oceniti, kako je generativna umetna inteligenca oblikovala in vplivala na bančno industrijo. 

Bistvo obljub generativne umetne inteligence je v njeni prirojeni zmožnosti simulacije pogovorov, podobnih človeškim, pri čemer proizvaja odgovore in rešitve na podlagi kontekstualnih in pogovornih vnosov uporabnika. Njegova uporaba sega od izboljšane storitve za stranke do
prilagojene ponudbe izdelkov za pomoč pri zgodnjem odkrivanju in preprečevanju goljufivih transakcij. Osrednja ideja je še vedno dvigniti tradicionalno bančno izkušnjo in ji dodati odzivnost, personalizacijo in varnost. 

Zdaj pa si moramo zastaviti vprašanje – Ali generativna umetna inteligenca v bančništvu spreminja igro ali le panogo? Skratka, mislim, da se strinjam z Gartnerjevim Hype Cycle, da smo trenutno blizu vrhunca napihnjenih pričakovanj. Kot tak poslovni rezultat in na splošno
poslovni primer je ključnega pomena za izvajanje generativne umetne inteligence. 

Ko je leto napredovalo, je bilo veliko primerov zgodnjega sprejemanja v bankah in tehnoloških podjetjih, ki integrirajo generativno zmogljivost AI na različna področja bančništva. Optimalen in preveč možen rezultat se je premaknil iz a
chatbot samo odgovarja na strankino poizvedbo; ta klepetalni robot je zdaj mogoče nastaviti tako, da razume nianse razpoloženja strank, ponuja rešitve v realnem času in v mnogih primerih vnaprej izloči poizvedbe, še preden so zastavljene. Sposobnost tehnologije, da
razumevanje konteksta se je znatno izboljšalo, kar vodi do možnosti za zmanjšanje primerov napačne komunikacije. 

Obstaja tudi vrednost odkrivanja in preprečevanja goljufij. Tradicionalni sistemi za odkrivanje goljufij delujejo na podlagi znanih vzorcev. Generativni AI lahko ustvari sintetične nize podatkov za usposabljanje modelov za prepoznavanje novih in razvijajočih se goljufivih tehnik, tako
izboljšanje robustnosti sistemov za odkrivanje goljufij. 

Pri kreditnem tveganju lahko zmožnost tehnologije za ustvarjanje sintetičnih podatkov, ki odražajo kreditne situacije v resničnem svetu, bankam zagotovi globlji vpogled, kar spodbuja bolj sofisticiran proces odločanja. Poleg tega s simulacijo različnih vedenj strank,
banke lahko z večjo natančnostjo predvidijo potrebe strank in med tem izpopolnijo svoje storitve, predvsem pa optimizirajo svoje kreditne odločitve. 

Vendar ima generativna umetna inteligenca svoje pomisleke. Čeprav so sintetični podatki lahko močno orodje, lahko pretirano zanašanje nanje brez strogega preverjanja vodi do zavajajočih rezultatov. Podatki iz resničnega sveta imajo svoje nianse, ki jih ni vedno mogoče v celoti zajeti
po generativnih modelih. 

Poleg tega lahko ustvarjanje sintetičnih osebnih finančnih podatkov, tudi če so deidentificirani, povzroči etične pomisleke. Tanka je meja med simulacijo realističnih podatkov za usposabljanje modelov in kršitvijo pravic do osebnih podatkov. Preglednost virov in
nadzor nad podatki bo postal bolj kritičen. Poleg tega bodo regulatorji previdni glede finančnih modelov, ki v veliki meri temeljijo na sintetičnih podatkih, in bodo želeli razumeti nadzor in testiranje, da bi se izognili pristranskosti, podobno kot obravnavajo oceno kreditne politike
aplikacija. Zahtevali bodo večjo preglednost delovanja modelov umetne inteligence, kar bo predstavljalo izziv za banke, ki se bodo morda trudile razložiti zapletene odločitve umetne inteligence. 

Skratka, generativna umetna inteligenca v bančništvu očitno ne bo mimobežni trend – je orodje z ogromnim potencialom. Toda, tako kot pri vsakem orodju, se njegova vrednost meri glede na to, kako učinkovito je uporabljeno ter dosežene poslovne rezultate in izboljšave. je
ni vse in konec vsega in ga bo pogosto treba kombinirati z drugimi modeli in tehnologijo umetne inteligence, da bi dosegli želene rezultate. Čeprav ni mogoče ovreči potencialne vrednosti, ki jo lahko zagotovi, je ključnega pomena ublažiti pričakovanja in ostati pozoren na pasti.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.finextra.com/blogposting/25368/generative-ai-in-banking-future-promise-or-present-hype?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs