How To Automate AI-powered Decisions Responsibly And With Confidence

Ponovno objavil Platon

Spremljevalci: 0

Z vsem hrupom okoli tehnologij umetne inteligence (AI), kot je npr ChatGPT, postane vprašanje "kako najbolje izkoristimo moč teh orodij za doseganje poslovnih rezultatov?"

V današnjem negotovem gospodarskem okolju se pasovi zategujejo povsod, naložbene prednostne naloge pa se odmikajo od namišljenih, nenavadnih projektov k praktične, kratkoročne uporabe. Ta pristop pomeni iskanje priložnosti, kjer je umetno inteligenco mogoče praktično uporabiti za izboljšanje hitrosti in kakovosti odločanja na podlagi podatkov.

Za banke te priložnosti obstajajo na številnih področjih – od razširitve kreditnih ponudb in prilagajanja obravnave strank do odkrivanja goljufij in prepoznavanja ogroženih računov. Vendar znotraj visoko regulirane industrije finančnih storitev uporaba umetne inteligence za avtomatizacijo tovrstnih odločitev dodaja raven tveganja in zapletenosti.

Da bi podjetjem prevzelo odločanje, ki ga poganja AI, in spodbudilo resnične, pomembne rezultate, morajo tehnološke ekipe zagotoviti pravi okvir za odgovoren razvoj in uvajanje modelov AI.

Kaj je odgovorna umetna inteligenca in zakaj je tako pomembna?

Odgovorni AI je standard za zagotavljanje, da je umetna inteligenca varna, zaupanja vredna in nepristranska. Zagotavlja, da so modeli umetne inteligence in strojnega učenja (ML) robustni, razložljivi, etični in revizijski.

Na žalost po najnovejšem Stanje odgovorne umetne inteligence v finančnih storitvah poročila, čeprav povpraševanje po izdelkih in orodjih umetne inteligence narašča, velika večina (71 %) ni uvedla etičnega in odgovornega umetne inteligence v svojih temeljnih strategijah. Najbolj zaskrbljujoče je, da jih je samo 8 % poročalo, da so njihove strategije umetne inteligence popolnoma zrele z dosledno prilagojenimi standardi za razvoj modelov.

Poleg regulativnih posledic imajo finančne institucije etično odgovornost, da zagotovijo, da so njihove odločitve poštene in nepristranske. Gre za pravilno ravnanje in pridobitev zaupanja strank z vsako odločitvijo. Pomemben prvi korak je postati zelo občutljiv na to, kako bodo algoritmi AI in ML na koncu vplivali na resnične ljudi na nižji stopnji.

Kako zagotoviti, da se AI uporablja odgovorno

Finančne institucije morajo pri svojih tehnoloških naložbah v ospredje postaviti najboljše interese svojih strank.

To pomeni imeti robustne modelne prakse upravljanja, ki zagotavljajo preglednost celotnega podjetja in možnost revizije vseh sredstev – od zamisli in testiranja do uvajanja in spremljanja uspešnosti po proizvodnji, poročanja in opozarjanja.

Pomeni razumevanje, kako modeli in sistemi prihajajo do odločitev. Tehnologija, ki jo poganja AI, mora narediti več kot samo izvajanje algoritmov – zagotoviti mora popolno preglednost, zakaj je bila sprejeta odločitev, vključno s tem, kateri podatki so bili uporabljeni, kako so se modeli obnašali in kakšna logika je bila uporabljena.

Enotna podjetniška platforma zagotavlja skupno mesto za ustvarjanje, testiranje, uvajanje in spremljanje analitike in strategij odločanja. Ekipe lahko spremljajo, kako in kje se modeli uporabljajo, in kar je najpomembnejše, kakšne odločitve in rezultate vodijo. Ta povratna zanka zagotavlja kritično preglednost vplivov odločitev, ki jih poganja AI, v celotnem podjetju.

Odklenite skrivno prednost s simulacijo

Oblikovanje robustnih strategij odločanja in rešitev AI pogosto zahteva določeno raven eksperimentiranja. Razvojni proces mora vključevati ustrezne korake testiranja in potrjevanja, da se zagotovi, da rešitev izpolnjuje stroge standarde in bo delovala po pričakovanjih v resničnem svetu.

Z zbirnimi in podrobnimi pogledi lahko testiranje odločitev razkrije, kako se vhodni podatki premikajo skozi celotno strategijo, da ustvarijo izhod. To zagotavlja uporabno sledljivost za namene odpravljanja napak, revizije in upravljanja.

Zmožnost simulacije scenarijev od konca do konca daje uporabnikom kristalno kroglo, ki jo potrebujejo za kreativno raziskovanje idej in odzivanje na nastajajoče trende. Testiranje scenarijev z uporabo kombinacije modelov, naborov pravil in naborov podatkov zagotavlja analizo »kaj če« za primerjavo rezultatov s pričakovanimi rezultati delovanja. To ekipam omogoča, da hitro razumejo vplive na nižji stopnji in natančno prilagodijo strategije z najboljšimi možnimi informacijami.

Združevanje zmogljivosti testiranja in simulacije znotraj enotne platforme za odločanje na področju umetne inteligence pomaga ekipam hitro in samozavestno uvesti modele in strategije.

Združite vse skupaj z uporabno inteligenco

S pravo podlago lahko tehnološke ekipe ustvarijo povezan ekosistem odločanja z preglednostjo od konca do konca v celotnem analitičnem življenjskem ciklu. Ta osnova pospešuje praktični razvoj umetne inteligence in omogoča uvedbo več modelov v proizvodnjo, kar uvaja novo dobo reševanja problemov v resničnem svetu z uporabno inteligenco.

Več o tem, kako Platforma FICO daje vodilnim bankam samozavest, ki jo potrebujejo za hitro ukrepanje, odgovorno uvajanje umetne inteligence in zagotavljanje rezultatov v velikem obsegu.

– Jaron Murphy, partner pri tehnologijah odločanja, FICO