Nắm bắt cơ hội AI trong lĩnh vực FS bằng cách tối đa hóa dữ liệu của bạn (Steven Rackham)

Mọi người và doanh nghiệp trên khắp thế giới tạo ra một
1,145 nghìn tỷ megabyte dữ liệu mỗi ngày. Dữ liệu đang thay đổi tất cả cuộc sống của chúng ta, từ việc tăng tốc chẩn đoán bệnh tật đến việc tối ưu hóa giá bán lẻ.

Dữ liệu cung cấp năng lượng cho các công nghệ AI và AI chỉ có thể tốt như thông tin mà nó khai thác.

Theo PwC, AI có tiềm năng đóng góp 15.7 nghìn tỷ đô la cho nền kinh tế toàn cầu vào năm 2030 và có thể thúc đẩy GDP lên tới 26% ở các nền kinh tế địa phương trong cùng khung thời gian. Hơn nữa,

McKinsey dự báo rằng AI có thể mang lại sự thúc đẩy 22% cho nền kinh tế Vương quốc Anh vào năm 2030. AI có tiềm năng to lớn để đóng góp đáng kể vào tăng trưởng kinh tế Vương quốc Anh trong tương lai.

Sản phẩm
lĩnh vực dịch vụ tài chính đóng góp 173.6 tỷ bảng Anh cho nền kinh tế Vương quốc Anh vào năm 2021 và đây là lĩnh vực lớn thứ tư trong số các nền kinh tế OECD. Sự gia tăng chi tiêu AI được dự báo kết hợp với quy mô của ngành dịch vụ tài chính của Vương quốc Anh thể hiện
một cơ hội to lớn để thúc đẩy sự đổi mới và tăng trưởng tốt hơn. Blog này sẽ thảo luận về cách các tổ chức có thể tối đa hóa cơ hội AI bằng cách thực hiện đúng cách dữ liệu của họ.

Không lãng phí, không muốn

Cả trên toàn cầu và ở Vương quốc Anh, chúng tôi tạo ra một lượng dữ liệu đáng kinh ngạc mỗi ngày, nhưng

phần lớn trong số đó thực sự bị lãng phí (68%). Có hai lý do chính khiến dữ liệu không được sử dụng. Đầu tiên là do quy định. Trong ngành tài chính, một số dữ liệu không được phép sử dụng để phân loại và vì các lý do quản lý/quản lý.
Ví dụ: luật GDPR không cho phép lưu giữ dữ liệu cá nhân lâu hơn mức cần thiết, do đó dữ liệu đó phải được xử lý.

Nguyên nhân thứ hai là do thiếu hiểu biết. Nhiều ngân hàng không biết họ có dữ liệu gì hoặc thiếu hiểu biết về loại dữ liệu họ có. Khoảng cách kiến ​​thức này đang cản trở quá trình chuyển đổi kỹ thuật số ở nhiều doanh nghiệp giàu dữ liệu nhưng
cũng là những người nghèo thông tin.

Trong nhiều trường hợp, dữ liệu đang được xử lý mà không có độ chính xác và tốc độ để có thể hiểu rõ hơn về dữ liệu. Cơ hội AI chỉ đơn giản là sẽ bị bỏ lỡ nếu mọi người không tối đa hóa dữ liệu của họ và không thu được những hiểu biết sâu sắc từ những gì họ có.

Tối đa hóa nội dung dữ liệu của bạn

Vậy làm thế nào các tổ chức có thể hiểu rõ hơn về tài sản dữ liệu của họ? Có thể triển khai các dịch vụ quản trị dữ liệu quét các nguồn dữ liệu cả tại chỗ và trên đám mây để phân loại dữ liệu và xác định thông tin cá nhân – điều này có thể giúp giảm tính bảo mật
và rủi ro tuân thủ.

Hiểu được dữ liệu bạn có không chỉ là sự mất mát về mặt thương mại (về mặt cơ hội bị bỏ lỡ) mà còn có lợi cho các khía cạnh hoạt động khác (bằng cách cải thiện sự tuân thủ). Khi nói đến AI và ML, bạn có thể thu thập thông tin chi tiết để cải thiện
bảo vệ và phục vụ khách hàng tốt hơn. AI có thể giúp giải quyết những thách thức phổ biến từ lỗi của con người đến phòng chống gian lận, vì vậy công nghệ có sức mạnh thực sự để mang lại sự thay đổi tích cực và tạo dựng niềm tin lớn hơn với khách hàng.

Kết cấu dữ liệu

Với cả AI và ML, việc tuân thủ quy định là rất quan trọng và dữ liệu chạy qua quy trình phải vừa tuân thủ vừa có giá trị ở từng giai đoạn. Các tổ chức nên tìm cách triển khai kết cấu dữ liệu để dữ liệu có thể được thu thập ở biên và sau đó xử lý
nó sử dụng GPU mạnh mẽ để chạy các mô hình mang lại giá trị kinh doanh tức thời hơn.

Đám mây cũng có thể giúp tối đa hóa AI bằng cách xây dựng chiến lược đa đám mây nhằm tăng khả năng phục hồi và nền tảng tốt hơn để dữ liệu được mở rộng trên nhiều môi trường. Với việc EU đạt được thỏa thuận tạm thời vào tháng XNUMX về

Đạo luật về khả năng phục hồi hoạt động kỹ thuật số (DORA), các tổ chức hiện cần suy nghĩ cẩn thận hơn về khung pháp lý và quản lý rủi ro kỹ thuật số của mình. Có khả năng là Vương quốc Anh sẽ đưa ra luật tương tự trong tương lai gần và do đó cần có
để đón đầu xu hướng và sẵn sàng cho những thay đổi về quy định có thể xảy ra thay vì không đáp ứng được các yêu cầu mới.

Vì vậy, để kết luận, các tổ chức FS có cơ hội to lớn để nắm bắt các cơ hội của AI, nhưng để làm được điều đó, họ cần đảm bảo rằng dữ liệu của họ được khai thác tối đa tiềm năng, được sử dụng theo cách tuân thủ và được lưu trữ linh hoạt.
thái độ. Ngày nay, các tổ chức đang nắm giữ khối lượng dữ liệu khổng lồ và tiềm năng chưa được khai thác của nó có thể thúc đẩy sự phát triển của FS cả hiện tại và trong tương lai, đó là một cơ hội không thể bỏ qua.