Generativ AI – banbrytande för nästa våg på kapitalmarknaderna

Generativ AI – banbrytande för nästa våg på kapitalmarknaderna

Tidsstämpel: 14 juli 2023 1:52
Källnod: 2766169

  Generativ AI har blivit framträdande under den senaste tiden på grund av dess verkligt transformativa och störande potential. Utvecklingen började med snabba framsteg inom maskininlärningstekniker för prediktiv analys och generering av insikter följt av antagandet av modeller för djupinlärning. Modellerna har nu utvecklats till mer avancerade LLMs (Large language models) som ligger till grund för de generativa AI-modellerna. LLM:erna har brutit barriärerna för språkkomplexitet genom att möjliggöra utbildning i stora mängder data inklusive text, bilder och ljud för att förstå sammanhanget, avsikten etc. över språk, vilket kan resultera i kontextuellt och semantiskt korrekta utdata. Generativ AI kan nu utnyttjas i flera användningsfall som att svara på frågor baserade på en kunskapsbas, sammanfatta ämnen, skriva kod etc.

Den nuvarande uppsättningen av generativa AI-applikationer inkluderar ChatGPT, DALL-E, Stable Diffusion, BARD, Midjourney, Deepmind och andra som kan bearbeta enorma organisationsdata som text, e-post, chattar, bilder, video och ljudinspelningar som kan användas för att driva affärstransformationer. Några av fördelarna inkluderar förbättrad kundupplevelse, ökad produktivitet, snabbare produktutveckling och minskade kostnader.

Nya användningsfall inom kapitalmarknader

Stora investerings- och fintechföretag har redan börjat experimentera med proof of concepts för olika användningsfall inom generativ artificiell intelligens. Majoriteten av användningsfallen är fokuserade på att förbättra och transformera kundservice, verksamhet, forskning och insikter och skapande av innehåll. Generativa AI-applikationer tillhandahåller lättanvända API:er för företag att antingen konsumera som de är eller välja att anpassa modellerna med hjälp av egen data. Dessa API:er kan integreras sömlöst med företagsapplikationerna för att tillhandahålla en sammankopplad plattformslösning.

Bifogad bild ger en syn på några av de potentiella användningsfallen för de olika verksamhetsgrenarna inom kapitalmarknaderna baserat på allmänt tillgänglig information.

  Enligt vår uppfattning är kundservice, innehållsgenerering och investeringsundersökning användningsfall som majoriteten av företagen undersöker. En kortfattad information om användningsfallen ges i de efterföljande styckena.

  Användningsfall för kundtjänst inkluderar chatbot för kundtjänst som kan hjälpa till i kommunikationen genom att förstå syftet med frågorna, formulera svar och förbättra svarskvaliteten. Data som fångas från interaktionerna kan också analyseras för intressen och känslor för att bana väg för förbättrade kundrelationer genom hyperpersonalisering. Förmögenhetsförvaltningsföretag skulle kunna utnyttja tekniken för att erbjuda personlig investeringsrådgivning via digitala kanaler och på så sätt förbättra kundupplevelsen.

 Relationsansvariga kan också utnyttja samma sak för att skapa personliga marknadsföringskampanjer över kundsegment, geografier och demografi och på så sätt automatisera den digitala försäljningen och marknadsföringen. Detta kan potentiellt öka kundvärde, konvertering och retention under en lång tidsperiod. Juridik- och efterlevnadsteamet skulle också kunna dra nytta av att generera regel- och efterlevnadsrapporter och därmed övervinna rapporteringsutmaningarna i flera format.

 Generativ AI:s omfattande dataanalysfunktioner kan användas av företag för att analysera stora volymer av textanalytikerrapporter och rekommendationer, röstutskrifter och data från sociala medier, nyheter, artiklar etc. för att upptäcka mönster, trender, korrelationer, vilket möjliggör välgrundad investeringsinsikt och ljud investeringsbeslut.

Aktuella utmaningar och risker med att anta Generativ AI

Även om detta är en banbrytande teknik, kommer den med sina egna utmaningar och risker som måste hanteras effektivt av företagen för att den ska kunna användas på ett ansvarsfullt sätt.

Generativ AI är på den högsta punkten i hypecykeln. Det är viktigt för företagen att utforska Generativ AI-kapacitet genom att identifiera ett lämpligt användningsfall som erbjuder affärsvärde och hjälper till att förstå teknikens kapacitet bättre. En av övervägandena för att välja användningsfall är data. Eftersom modellens utdata är mycket databeroende, måste man titta närmare på att identifiera rätt uppsättning data för utbildning, datakvalitet och datasäkerhet.

Utmaningar kvarstår med att utnyttja de redan existerande modellerna som redan är utbildade på allmänt tillgängliga datamängder, eftersom de potentiellt kan innehålla falsk och missriktad information som leder till beslutsfel.

Det finns juridiska och efterlevnadsrisker som hänför sig till datasekretess och konfidentialitet, cyberbedrägerifrågor och frågor som rör förklaringsbarheten för de genererade utdata kontra mänskliga genererade.

Hur ska företag reagera för att realisera den fulla potentialen hos Generativ AI? 

     Generativ AI lovar att ge betydande fördelar för företagen. Det är viktigt för företag att utforska denna framväxande teknik nu för att få konkurrensfördelar. Företag måste se över sin befintliga innovationsportfölj och göra generativ AI till ett av sina omedelbara fokusområden. Företag måste samarbeta med externa leverantörer för att ta fram det bästa av tekniska möjligheter för en förbättrad transformationsresa.

Tillvägagångssättet är att utföra en PoC som skulle innebära att identifiera affärsanvändningsfall och prioritera baserat på validerat lärande som kan uppnås från användningsfallet. Ett av tillvägagångssätten kan vara att utforska designtänkande och/eller metoder för lean startup för att uppnå maximal nytta. I likhet med andra AI-modeller är det viktigt för företag att ha ett robust AI-ramverk och styrning på plats med förklarliga och pålitliga AI-ramverk.

 

Slutsats 

Den globala marknaden för generativ AI förväntas växa med 34 % till 2032 och förväntas öka till 165 miljarder USD. Företag investerar alltmer i forskning och utveckling, bygger POC (proof of concepts), upprättar affärscase och integrering i företagsplattformar. Företag som integrerar kapaciteten över sina front-, middle- och back-office-funktioner kommer att få den första fördelen på marknaden. Som med all ny teknik måste riskerna hanteras med ramar för styrning och efterlevnad och säkerställa noggranna beslut eftersom det kräver betydande investeringar i samband med teknisk infrastruktur och arbetskraft.

Tidsstämpel:

Mer från Fintextra