Hur man automatiserar AI-drivna beslut ansvarsfullt och med förtroende

Återutgiven av Platon

anhängare: 0

Med allt surr kring artificiell intelligens (AI)-teknologier som t.ex ChatGPT, frågan blir "hur utnyttjar vi på bästa sätt kraften i dessa verktyg för att driva affärsresultat?"

I dagens osäkra ekonomiska miljö dras bälten åt över hela linjen, och investeringsprioriteringarna flyttas bort från långsökta, månskådade projekt till praktiska tillämpningar på kort sikt. Detta tillvägagångssätt innebär att hitta möjligheter där AI praktiskt kan tillämpas för att förbättra hastigheten och kvaliteten på datadrivet beslutsfattande.

För banker finns dessa möjligheter inom många områden – från att utöka krediterbjudanden och anpassa kundbehandlingar till att upptäcka bedrägerier och identifiera riskkonton. Inom den starkt reglerade finansiella tjänstesektorn tillför dock ett lager av risk och komplexitet att utnyttja AI för att automatisera dessa typer av beslut.

För att få AI-drivna beslut i händerna på verksamheten och driva framåt verkliga, meningsfulla resultat, måste teknikteam tillhandahålla rätt ramverk för att utveckla och distribuera AI-modeller på ett ansvarsfullt sätt.

Vad är Responsible AI och varför är det så viktigt?

Ansvarig AI är en standard för att säkerställa att AI är säker, pålitlig och opartisk. Det säkerställer att AI- och maskininlärningsmodeller (ML) är robusta, förklarliga, etiska och kan granskas.

Tyvärr enligt det senaste State of Responsible AI in Financial Services rapporterar, medan efterfrågan på AI-produkter och verktyg ökar, har de allra flesta (71%) inte implementerat etisk och ansvarsfull AI i sina kärnstrategier. Mest oroväckande rapporterade endast 8% att deras AI-strategier är helt mogna med modellutvecklingsstandarder konsekvent skalade.

Utöver de regulatoriska konsekvenserna har finansiella institutioner ett etiskt ansvar för att säkerställa att deras beslut är rättvisa och fria från partiskhet. Det handlar om att göra rätt och vinna kundernas förtroende med varje beslut. Ett viktigt första steg är att bli djupt känslig för hur AI- och ML-algoritmer i slutändan kommer att påverka verkliga människor nedströms.

Hur man säkerställer att AI används på ett ansvarsfullt sätt

Finansiella institutioner måste sätta sina kunders bästa framför sina teknologiinvesteringar.

Detta innebär att ha robusta modellstyrningsmetoder som säkerställer företagsomfattande transparens och granskning av alla tillgångar – från idéer och tester till driftsättning och prestandaövervakning efter produktion, rapportering och varning.

Det innebär att förstå hur modeller och system kommer fram till beslut. AI-driven teknik behöver göra mer än att exekvera algoritmer – den måste ge full insyn i varför ett beslut togs, inklusive vilken data som användes, hur modeller betedde sig och vilken logik som tillämpades.

En enhetlig företagsplattform ger en gemensam plats för att skriva, testa, distribuera och övervaka analyser och beslutsstrategier. Team kan spåra hur och var modeller används, och viktigast av allt, vilka beslut och resultat de driver. Den här återkopplingsslingan ger en kritisk insyn i effekterna av AI-drivna beslut i hela företaget.

Lås upp en hemlig fördel med simulering

Att utforma robusta beslutsstrategier och AI-lösningar kräver ofta en viss nivå av experiment. Utvecklingsprocessen måste innefatta adekvata test- och valideringssteg för att säkerställa att lösningen uppfyller rigorösa standarder och kommer att fungera som förväntat i den verkliga världen.

Med både aggregerade och detaljerade vyer kan beslutstestning avslöja hur indata rör sig genom hela strategin för att producera en utdata. Detta ger användbar spårbarhet för felsökning, revision och styrning.

För att ta detta ett steg längre ger möjligheten att simulera scenarier från slut till ände användarna den kristallkula de behöver för att kreativt utforska idéer och svara på nya trender. Scenariotester, med en kombination av modeller, regeluppsättningar och datauppsättningar, ger en "vad-om"-analys för att jämföra resultat med förväntade prestandaresultat. Detta gör det möjligt för team att snabbt förstå nedströms effekter och finjustera strategier med bästa möjliga information.

Genom att kombinera test- och simuleringsfunktioner inom en enhetlig plattform för AI-beslut hjälper teamen att implementera modeller och strategier snabbt och med tillförsikt.

Få ihop det hela med tillämpad intelligens

Med rätt grund kan teknikteam skapa ett anslutet beslutsekosystem med synlighet från början till slut över hela den analytiska livscykeln. Denna grund påskyndar praktisk AI-utveckling och underlättar att få fler modeller i produktion, vilket inleder en ny tidsålder för att tackla verkliga problem med tillämpad intelligens.

Läs mer om hur FICO-plattform ger ledande banker det förtroende de behöver för att röra sig snabbt, implementera AI på ett ansvarsfullt sätt och leverera resultat i stor skala.

– Jaron Murphy, Decisioning Technologies Partner, FICO