Generative AI – pionir v naslednjem valu na kapitalskih trgih

Generative AI – pionir v naslednjem valu na kapitalskih trgih

Časovni žig: 14. julij 2023 1
Izvorno vozlišče: 2766169

  Generativna umetna inteligenca je v zadnjem času pridobila na pomenu zaradi svojega resnično transformativnega in motečega potenciala. Evolucija se je začela s hitrim napredkom tehnik strojnega učenja za napovedno analitiko in ustvarjanje vpogledov, čemur je sledilo sprejetje modelov globokega učenja. Modeli so se zdaj razvili v naprednejše LLM (velike jezikovne modele), ki tvorijo osnovo za generativne modele AI. Študentje LLM so premagali ovire jezikovne zapletenosti z omogočanjem usposabljanja na ogromni količini podatkov, vključno z besedilom, slikami in zvokom, za razumevanje konteksta, namere itd. v različnih jezikih, kar lahko povzroči kontekstualno in pomensko pravilne rezultate. Generativno umetno inteligenco je zdaj mogoče uporabiti v več primerih uporabe, kot je odgovarjanje na vprašanja na podlagi baze znanja, povzemanje tem, pisanje kode itd.

Trenutni nabor aplikacij Generative AI vključuje ChatGPT, DALL-E, Stable Diffusion, BARD, Midjourney, Deepmind in druge, ki lahko obdelujejo ogromno organizacijskih podatkov, kot so besedilo, e-pošta, klepeti, slike, video in zvočni posnetki, ki lahko uporabiti za spodbujanje poslovnih transformacij. Nekatere prednosti vključujejo izboljšano uporabniško izkušnjo, večjo produktivnost, hitrejši razvoj izdelkov in nižje stroške.

Nastajajoči primeri uporabe na kapitalskih trgih

Večja investicijska in fintech podjetja so že začela eksperimentirati z dokazi konceptov za različne primere uporabe v generativni umetni inteligenci. Večina primerov uporabe je osredotočena na izboljšanje in preoblikovanje storitev za stranke, operacij, raziskav in vpogledov ter ustvarjanje vsebine. Generativne aplikacije umetne inteligence zagotavljajo API-je, ki so enostavni za uporabo in jih lahko podjetja uporabijo tako, kot so, ali pa se odločijo za prilagoditev modelov z uporabo lastniških podatkov. Te API-je je mogoče neopazno integrirati z aplikacijami podjetja, da zagotovijo medsebojno povezano rešitev platforme.

Priložena slika prikazuje nekatere možne primere uporabe za različne vrste poslovanja na kapitalskih trgih na podlagi javno dostopnih informacij.

  Po našem mnenju so storitve za stranke, ustvarjanje vsebine in investicijske raziskave primeri uporabe, ki jih raziskuje večina podjetij. Kratek opis primerov uporabe je naveden v naslednjih odstavkih.

  Primer uporabe storitve za stranke vključuje chatbot storitve za stranke, ki lahko pomaga pri komunikaciji z razumevanjem namena vprašanj, oblikovanjem odgovorov in izboljšanjem kakovosti odgovorov. Podatke, zajete med interakcijami, je mogoče analizirati tudi glede interesov in čustev, da se s hiperpersonalizacijo utre pot izboljšanemu odnosu s strankami. Podjetja za upravljanje premoženja bi lahko izkoristila tehnologijo za ponudbo prilagojenih investicijskih nasvetov prek digitalnih kanalov in tako izboljšala izkušnjo strank.

 Upravljavci odnosov bi lahko enako izkoristili tudi za ustvarjanje prilagojenih trženjskih kampanj v segmentih strank, geografskih in demografskih podatkih, s čimer bi avtomatizirali digitalno prodajo in trženje. To bi lahko potencialno povečalo vrednost stranke, konverzijo in ohranitev v daljšem časovnem obdobju. Pravna ekipa in skupina za skladnost bi lahko imela koristi tudi od ustvarjanja regulativnih poročil in poročil o skladnosti, s čimer bi premagala izzive poročanja v različnih formatih.

 Podjetja lahko uporabijo obsežne zmožnosti analize podatkov Generative AI za analizo velikih količin besedilnih analitičnih poročil in priporočil, glasovnih prepisov in podatkov iz družbenih medijev, novic, člankov itd., da odkrijejo vzorce, trende, korelacije in tako omogočijo informirane naložbene vpoglede in zvok. investicijske odločitve.

Trenutni izzivi in ​​tveganja pri sprejemanju generativne umetne inteligence

Čeprav je to prelomna tehnologija, prihaja s svojimi izzivi in ​​tveganji, ki jih morajo podjetja učinkovito obvladovati za njeno odgovorno uporabo.

Generativni AI je na najvišji točki cikla navdušenja. Za podjetja je pomembno, da raziščejo zmogljivosti generativne umetne inteligence z opredelitvijo primernega primera uporabe, ki nudi poslovno vrednost in pomaga bolje razumeti tehnološke zmogljivosti. Eden od dejavnikov pri izbiri primera uporabe so podatki. Ker so rezultati modela zelo odvisni od podatkov, je treba podrobneje preučiti identifikacijo pravega nabora podatkov za usposabljanje, kakovost podatkov in ukrepe za varnost podatkov.

Izzivi ostajajo pri izkoriščanju že obstoječih modelov, ki so že usposobljeni na javno dostopnih nizih podatkov, saj bi lahko vsebovali napačne in zgrešene informacije, ki vodijo do napak pri odločanju.

Obstajajo pravna tveganja in tveganja skladnosti v zvezi z zasebnostjo in zaupnostjo podatkov, vprašanji kibernetske goljufije in vprašanja v zvezi z razložljivostjo ustvarjenih rezultatov v primerjavi s tistimi, ki jih ustvari človek

Kako naj se podjetja odzovejo, da izkoristijo celoten potencial generativne umetne inteligence? 

     Generativna umetna inteligenca obljublja, da bo podjetjem zagotovila pomembne koristi. Za podjetja je pomembno, da zdaj raziščejo to nastajajočo tehnologijo, da pridobijo konkurenčno prednost. Podjetja morajo pregledati svoj obstoječi portfelj inovacij in generativno umetno inteligenco vključiti v svoje neposredno osredotočeno področje. Podjetja morajo sodelovati z zunanjimi ponudniki, da zagotovijo najboljše tehnološke zmogljivosti za izboljšano preobrazbo.

Pristop je izvedba PoC, ki bi vključevala prepoznavanje primerov poslovne uporabe in določanje prednosti na podlagi potrjenega učenja, ki ga je mogoče doseči iz primera uporabe. Eden od pristopov bi lahko bil raziskovanje oblikovalskega razmišljanja in/ali metodologij vitkega zagona za doseganje največje koristi. Podobno kot pri drugih modelih umetne inteligence je tudi za podjetja pomembno, da imajo vzpostavljen robusten okvir umetne inteligence in upravljanje z razložljivimi in zaupanja vrednimi okviri umetne inteligence.

 

zaključek 

Globalni trg Generative AI naj bi do leta 34 zrasel za 2032 % in naj bi se povečal na 165 milijard USD. Podjetja vedno bolj vlagajo v raziskave in razvoj, gradnjo POC (dokaz konceptov), ​​vzpostavljanje poslovnih primerov in integracijo v poslovne platforme. Podjetja, ki integrirajo zmogljivosti v svojih sprednjih, srednjih in zalednih funkcijah, bodo pridobila prednost prvega koraka na trgu. Kot pri vseh nastajajočih tehnologijah je treba tveganja obvladovati z okviri upravljanja in skladnosti ter zagotoviti previdne odločitve, saj zahteva znatne naložbe, povezane s tehnološko infrastrukturo in delovno silo.

Časovni žig:

Več od Fintextra