Використовуйте можливості штучного інтелекту в секторі FS, максимізуючи свої дані (Стівен Рекхем)

Люди та компанії в усьому світі створюють приголомшливий результат
1,145 трильйонів мегабайт даних на день. Дані змінюють усе наше життя: від прискорення діагностики захворювань до оптимізації роздрібних цін.

Дані підживлюють технології штучного інтелекту, і штучний інтелект може бути настільки ж хорошим, як і інформація, яку він використовує.

За даними PwC, штучний інтелект може внести 15.7 трлн доларів у світову економіку до 2030 року та може збільшити ВВП до 26% у місцевих економіках за той самий проміжок часу. На додаток до цього,

McKinsey прогнозує, що до 22 року штучний інтелект може підвищити економіку Великобританії на 2030%. ШІ має величезний потенціал, щоб зробити значний внесок у майбутнє економічне зростання Великобританії.

Команда
сприяв сектор фінансових послуг 173.6 мільярда фунтів стерлінгів в економіку Великобританії у 2021 році, і цей сектор є четвертим за розміром серед економік ОЕСР. Прогнозоване збільшення витрат на штучний інтелект у поєднанні з розміром індустрії фінансових послуг Великобританії представляє
величезна можливість стимулювати інновації та зростання на краще. У цьому блозі буде обговорено, як організації можуть максимізувати можливості штучного інтелекту шляхом правильного використання даних.

Не марнуй, не хоче

Як у всьому світі, так і у Великій Британії ми щодня створюємо приголомшливу кількість даних, але

більшість з них фактично витрачається даремно (68%). Є дві основні причини, чому дані не використовуються. Перший – через регулювання. У фінансовій галузі деякі дані не можна використовувати для їх класифікації, а також з міркувань регулювання/керування.
Законодавство GDPR, наприклад, не дозволяє зберігати персональні дані довше, ніж це необхідно, тому їх потрібно утилізувати.

Друга причина – нерозуміння. Багато банків не знають, які дані вони мають, або не мають уявлення про типи даних, які вони мають. Ця прогалина в знаннях стримує цифрову трансформацію в багатьох компаніях, які мають багато даних
також бідні на інформацію.

У багатьох випадках дані обробляються без точності та швидкості, які дає змогу краще розуміння даних. Можливість штучного інтелекту просто буде втрачена, якщо люди не зможуть максимізувати свої дані та не зможуть отримати інформацію з того, що вони мають.

Максимальне використання ресурсів даних

Отже, як організації можуть краще зрозуміти свої активи даних? Можуть бути реалізовані служби керування даними, які сканують джерела даних як локальні, так і хмарні, щоб класифікувати дані та ідентифікувати конфіденційну інформацію – у свою чергу, це може допомогти знизити безпеку
і ризики відповідності.

Розуміння даних, якими ви володієте, є не лише втратою в комерційному сенсі (з точки зору втрачених можливостей), але й корисним для інших операційних аспектів (через покращення відповідності). Що стосується штучного інтелекту та машинного навчання, можна отримати інформацію для вдосконалення
захист і краще обслуговування клієнтів. Штучний інтелект може допомогти у вирішенні поширених проблем, починаючи від людських помилок і закінчуючи запобіганням шахрайству, тому технології мають реальну силу вносити позитивні зміни та зміцнювати довіру клієнтів.

Тканина даних

Як для штучного інтелекту, так і для ML відповідність нормативним вимогам має вирішальне значення, а дані, що проходять через конвеєр, мають бути сумісними та цінними на кожному етапі. Інституції повинні прагнути запровадити структуру даних, щоб дані можна було збирати на межі, а потім обробляти
він використовує потужні графічні процесори для запуску моделей, які забезпечують миттєву ефективність для бізнесу.

Хмара також може допомогти максимізувати ШІ, побудувавши багатохмарну стратегію, яка пропонує підвищену стійкість і кращу платформу для масштабування даних у багатьох середовищах. Оскільки в травні ЄС досягне попередньої згоди щодо нового

Закон про цифрову операційну стійкість (DORA), організаціям тепер потрібно ретельніше думати про управління цифровими ризиками та нормативно-правову базу. Цілком ймовірно, що Сполучене Королівство запровадить подібне законодавство найближчим часом, і тому є потреба
випереджати ринок і бути готовим до потенційних нормативних змін, а не відставати від нових вимог.

Отже, підводячи підсумок, організації FS мають величезну можливість скористатися можливостями штучного інтелекту, але для цього їм потрібно переконатися, що їхні дані використовуються в повній мірі, використовуються у відповідний спосіб і зберігаються в гнучкому
спосіб. Сьогодні організації сидять на масиві даних, і його невикористаний потенціал може прискорити зростання FS як зараз, так і в майбутньому, це можливість, яку не можна втрачати.