Izkoristite priložnost umetne inteligence v sektorju FS z maksimiziranjem svojih podatkov (Steven Rackham)

Ljudje in podjetja po vsem svetu ustvarjajo osupljive stvari
1,145 bilijonov megabajtov podatkov na dan. Podatki spreminjajo vsa naša življenja, od pospeševanja diagnosticiranja bolezni do optimizacije maloprodajnih cen.

Podatki spodbujajo tehnologije umetne inteligence in umetna inteligenca je lahko le tako dobra, kot so informacije, ki jih uporablja.

Po podatkih PwC, lahko umetna inteligenca do leta 15.7 svetovnemu gospodarstvu prispeva 2030 bilijona dolarjev in bi lahko v istem časovnem okviru povečala BDP za do 26 % v lokalnih gospodarstvih. Poleg tega,

McKinsey napoveduje, da bi lahko umetna inteligenca do leta 22 zagotovila 2030-odstotno spodbudo gospodarstvu Združenega kraljestva. Umetna inteligenca ima ogromen potencial, da pomembno prispeva k prihodnji gospodarski rasti Združenega kraljestva.

O
sektor finančnih storitev 173.6 milijarde funtov za gospodarstvo Združenega kraljestva leta 2021 in sektor je četrti največji med gospodarstvi OECD. Napovedano povečanje izdatkov za umetno inteligenco v kombinaciji z velikostjo industrije finančnih storitev v Združenem kraljestvu predstavlja
neizmerna priložnost za spodbujanje inovacij in rasti na bolje. Ta blog bo razpravljal o tem, kako lahko organizacije čim bolj povečajo priložnosti umetne inteligence s pravilno obdelavo podatkov.

Ne zapravljaj, ne želiš

Tako po svetu kot v Združenem kraljestvu vsak dan ustvarimo osupljivo količino podatkov, vendar

večina tega je dejansko zapravljena (68 %). Obstajata dva glavna razloga, zakaj se podatki ne uporabljajo. Prvi je posledica regulacije. V finančni panogi nekaterih podatkov ni dovoljeno uporabljati za njihove klasifikacije in tudi zaradi regulativnih/upravnih razlogov.
Zakonodaja GDPR na primer ne dovoljuje hrambe osebnih podatkov dlje, kot je potrebno, zato jih je treba potem odstraniti.

Drugi razlog je pomanjkanje razumevanja. Mnoge banke ne vedo, katere podatke imajo, ali pa ne razumejo vrst podatkov, ki jih imajo. Ta vrzel v znanju zavira digitalno preobrazbo v številnih podjetjih, ki so bogata s podatki, vendar
so tudi informacijsko slabi.

V mnogih primerih se podatki obravnavajo brez natančnosti in hitrosti, ki ju omogoča boljše razumevanje podatkov. Priložnost umetne inteligence bo preprosto zamujena, če ljudem ne bo uspelo maksimizirati svojih podatkov in pridobiti vpogledov iz tega, kar imajo.

Povečanje vaših podatkovnih sredstev

Kako lahko torej organizacije pridobijo boljše razumevanje svojih podatkovnih sredstev? Storitve upravljanja podatkov, ki skenirajo vire podatkov tako na mestu uporabe kot v oblaku, se lahko izvajajo za klasifikacijo podatkov in prepoznavanje zasebnih informacij – to pa lahko pomaga zmanjšati varnost
in tveganja skladnosti.

Razumevanje podatkov, ki jih imate, ni le izguba v komercialnem smislu (v smislu zamujenih priložnosti), ampak je koristno za druge operativne vidike (z izboljšanjem skladnosti). Ko gre za AI in ML, je mogoče pridobiti vpoglede za izboljšave
obrambo in bolje služi strankam. Umetna inteligenca lahko pomaga pri reševanju pogostih izzivov, od človeških napak do preprečevanja goljufij, zato ima tehnologija resnično moč, da povzroči pozitivne spremembe in zgradi večje zaupanje strank.

Tkanina podatkov

Pri AI in ML je skladnost s predpisi ključnega pomena, podatki, ki potekajo po cevovodu, pa morajo biti skladni in dragoceni na vsaki stopnji. Institucije bi si morale prizadevati za implementacijo podatkovne strukture, tako da je mogoče podatke zbirati na robu in nato obdelati
uporablja zmogljive grafične procesorje za izvajanje modelov, ki zagotavljajo takojšnjo poslovno vrednost.

Oblak lahko pomaga tudi povečati umetno inteligenco z izgradnjo strategije več oblakov, ki ponuja večjo odpornost in boljšo platformo za podatke, ki jih je mogoče razširiti v več okoljih. Ker je EU maja dosegla začasni dogovor o novem

Zakon o digitalni operativni odpornosti (DORA), morajo organizacije zdaj bolj skrbno razmisliti o svojem upravljanju digitalnih tveganj in regulativnih okvirih. Verjetno bo Združeno kraljestvo v bližnji prihodnosti uvedlo podobno zakonodajo, zato obstaja potreba
prehiteti krivuljo in biti pripravljen na morebitne regulativne spremembe, namesto da bi zaostajali za novimi zahtevami.

Torej, če zaključimo, imajo organizacije FS ogromno priložnosti, da izkoristijo priložnosti umetne inteligence, vendar morajo za to poskrbeti, da bodo njihovi podatki izkoriščeni v največji možni meri, uporabljeni na skladen način in shranjeni v prilagodljivem
način. Danes se organizacije zadržujejo na množici podatkov in njegov neizkoriščen potencial lahko pospeši rast FS tako zdaj kot v prihodnosti, to ni priložnost, ki bi jo smeli zamuditi.