Генеративний штучний інтелект у банківській справі: перспективи майбутнього чи нинішній ажіотаж?

Трансформаційний потенціал генеративного штучного інтелекту для банківського сектора був темою, яку ми активно досліджували на початку року. Зважаючи на бурхливий прогрес у технологічному секторі, шість місяців може здатися цілим життям. Варто приділити хвилинку, щоб подивитися
повернутися та оцінити, як генеративний ШІ сформував і вплинув на банківську галузь. 

Суть перспектив генеративного штучного інтелекту полягає в його вродженій здатності імітувати людські розмови, створюючи відповіді та рішення на основі контекстуального та розмовного введення користувача. Його застосування варіюється від покращеного обслуговування клієнтів до
індивідуальні пропозиції продуктів, щоб допомогти з раннім виявленням і запобіганням шахрайським транзакціям. Основна ідея все ще полягає в тому, щоб покращити традиційний банківський досвід, наповнивши його чуйністю, персоналізацією та безпекою. 

Але тепер ми маємо поставити запитання: генеративний штучний інтелект у банківській справі змінює правила гри чи це просто галузь? Коротше кажучи, я думаю, що я згоден із циклом ажіотажу Gartner, що зараз ми близькі до піку завищених очікувань. Таким чином, бізнес-результат і в цілому
бізнес-кейс є критичним для впровадження генеративного ШІ. 

Упродовж року з’явилося багато прикладів раннього впровадження в банках, а також у технологічних компаніях, які інтегрували можливості генеративного штучного інтелекту в різні сфери банківської діяльності. Оптимальний і надто можливий результат змінився з a
чат-бот просто відповідає на запит клієнта; тепер цей чат-бот можна налаштувати так, щоб він розумів нюанси настроїв клієнтів, пропонував рішення в режимі реального часу та, у багатьох випадках, випереджаючи запити ще до їх надсилання. Здатність технології до
розуміння контексту значно покращилося, що призвело до варіантів зменшення випадків неправильного спілкування. 

Існує також цінна пропозиція щодо виявлення та запобігання шахрайству. Традиційні системи виявлення шахрайства працюють на основі відомих шаблонів. Generative AI може створювати синтетичні набори даних, щоб навчити моделі розпізнавати нові та нові шахрайські методи, таким чином
підвищення надійності систем виявлення шахрайства. 

У сфері кредитного ризику здатність технології генерувати синтетичні дані, які відображають реальні кредитні ситуації, може надати банкам глибше розуміння, сприяючи більш складному процесу прийняття рішень. Крім того, імітуючи різноманітну поведінку клієнтів,
банки можуть передбачати потреби клієнтів з більшою точністю, точно налаштовуючи свої послуги в процесі, але, що найважливіше, оптимізуючи свої кредитні рішення. 

Однак генеративний ШІ має свої проблеми. Хоча синтетичні дані можуть бути потужним інструментом, надмірне покладення на них без суворої перевірки може призвести до оманливих результатів. Дані реального світу мають свої нюанси, які не завжди можна охопити повністю
за генеративними моделями. 

Крім того, створення синтетичних особистих фінансових даних, навіть якщо вони не ідентифіковані, може викликати етичні проблеми. Існує тонка грань між імітацією реалістичних даних для навчання моделі та порушенням прав на персональні дані. Прозорість джерел і
контроль над даними стане більш критичним. Крім того, регулюючі органи будуть обережно ставитися до фінансових моделей, заснованих переважно на синтетичних даних, і бажають зрозуміти засоби контролю та тестування, щоб уникнути упередженості, подібно до того, як вони ставляться до оцінки кредитної політики
додаток. Вони вимагатимуть більшої прозорості щодо роботи моделей штучного інтелекту, створюючи проблеми для банків, яким може бути важко пояснити складні рішення штучного інтелекту. 

Підводячи підсумок, можна сказати, що генеративний штучний інтелект у банківській справі явно не буде минущою тенденцією – це інструмент із величезним потенціалом. Але, як і з будь-яким інструментом, його цінність оцінюється тим, наскільки ефективно він використовується, а також досягнутими результатами та вдосконаленнями. Це є
не все і кінець усьому, і часто потрібно буде поєднувати його з іншими моделями та технологіями ШІ для досягнення бажаних результатів. Хоча неможливо спростувати потенційну цінність, яку він може принести, життєво важливо стримувати очікування та залишатися пильним щодо пасток.

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
• джерело: https://www.finextra.com/blogposting/25368/generative-ai-in-banking-future-promise-or-present-hype?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs