„Enterprise AI“: ar mes prie keteros, ar prie lovio?

Per pastarąjį dešimtmetį finansinių paslaugų pramonė patyrė keletą panašių momentų, tačiau ne visi jie lėmė tikrą transformaciją. Pavyzdžiui, blokų grandinė 2017 m. paskatino daugelį manyti, kad ji visiškai pakeis bankininkystę, tačiau praėjus beveik dešimtmečiui, tai tebėra teorinis interesas.

Naujausias pavyzdys yra metaversa, kuri taip pat sukėlė didelį jaudulį, bet dar nebuvo iš esmės pritaikyta. „Infosys Bank Tech Index“ atliktas tyrimas: 3 tomas rodo, kad abi šios technologijos sudaro mažiau nei 5 % bankų technologijų biudžeto ir įdarbinimo.

AI: ažiotažas arba realybė

Pradėjus naudoti dirbtinį intelektą, naudojant tokius kaip ChatGPT, žmonės pradėjo patirti dirbtinį intelektą asmeniniu lygmeniu, o tai primena mobiliųjų telefonų revoliuciją. Didelius fiksuotojo ryšio telefonus pakeitė funkciniai telefonai, o jie užleido vietą išmaniesiems telefonams. Tikėtina, kad dirbtinis intelektas turės tą pačią kelionę, bet daug spartesniu tempu. Be to, AI išaugo įmonėse. Pagal „Infosys Bank Tech Index“ technologija dabar sudaro 31% banko technologijų biudžeto, palyginti su 20% anksčiau.

Bet kaip žinoti, kad pastaruoju metu DI spaudimas nėra tik ažiotažas? Yra trys veiksniai, į kuriuos reikia atsižvelgti, jei technologijos kibirkštis yra trumpalaikė arba artėja prie naujos eros.

1. Atsiranda verslo vertė

Nauji tyrimai rodo, kad dirbtinis intelektas galėtų padidinti pajamas bankų sektoriuje, o Infosys žinių instituto tyrimai taip pat rodo, kad finansų institucijos lenkia kreivę, kai kalbama apie verslo vertės kūrimą iš AI – 16 proc. iki kitų pramonės šakų vidurkio – 13 proc.

Tačiau dar anksti, o didžioji pramonės dalis vis dar eksperimentuoja. Naudojimo atvejai svyruoja nuo programinės įrangos kūrimo ir nepalankių žiniasklaidos priemonių valdymo (Deutsche Bank) iki Federalinių rezervų banko kalbų analizės ir sukčiavimo nustatymo (JPMorgan) ir net asmeninių finansinių patarimų ir rekomendacijų (Morgan Stanley).

Šie naudojimo atvejai prikausto investuotojų dėmesį: 2024 m. finansinių institucijų generuojamos dirbtinio intelekto išlaidos turėtų padidėti 164 %. Iki 2026 m. pasaulinės AI išlaidos sistemoms, paslaugoms ir platformoms sudarys 300 mlrd. USD, IDC ir finansinių paslaugų sektoriaus duomenimis. tikimasi, kad jai priklausys liūto dalis.

2. Teigiamas visuomenės poveikis

Pavyzdžiui, skaitmeninė transformacija Indijoje padidino finansinę įtrauktį, nes beveik 78 % gyventojų turi prieigą prie bankininkystės – prieš dešimtmetį jų buvo tik 35 %.

Tačiau čia dar yra ką nuveikti. Daugeliui žmonių vis dar sunku naudotis mobiliosios bankininkystės programomis dėl raštingumo problemų, kalbos barjerų, amžiaus ar fizinių sutrikimų. AI gali padėti šioms grupėms balsu suaktyvinama bankininkyste ir asmeniniais finansiniais patarimais. AI taip pat gali būti naudojamas nustatant nebankuojančių gyventojų kreditingumą, analizuojant alternatyvius kredito balų duomenis, ypač tiems, kurių kredito istorija yra ribota arba jos nėra. Tai padės paskatinti mikrokreditus ir kartu didinti finansinę įtrauktį.

3. Nuostatai vejasi

Finansų įstaigoms, norinčioms įdarbinti dirbtinį intelektą ir pirmiausia imtis dirbtinio intelekto, labai svarbu laikytis teisės aktų. Tačiau technologijos vystosi taip sparčiai, kad dauguma reguliatorių vis dar pasivijo. Nors tai kelia nerimą, stengiamasi reaguoti į susirūpinimą dėl šališkumo, diskriminacijos ir kitų etinių košmarų, kylančių dėl netinkamo technologijos naudojimo. Nors dirbtinio intelekto reguliavimo aplinka vis dar vystosi, vyriausybės ir reguliavimo institucijos pradėjo įvesti taisykles – JAV vyriausybės vykdomasis įsakymas, ES AI aktasir JK Saugios AI sistemos kūrimo gairės – kad įmonės galėtų kurti etišką ir atsakingą DI.

Institucijos, savo ruožtu, turi integruoti etinius aspektus į dizainą ir architektūrą, sukurdamos atsakingo etiško AI naudojimo projektavimo sistemą. Pavyzdžiui, hipotekos ar kredito pasirašymo procese reguliavimo institucijos reikalauja audito sekos ir turi būti registruojama informacija, kodėl buvo priimtas sprendimas, į kokius parametrus buvo atsižvelgta ir ar sprendimai buvo priimti be šališkumo. Turėdamas tinkamas sistemas, AI gali priimti geresnius, greitesnius ir mažiau klaidingus sprendimus nei žmogus. Dirbtinis intelektas gali pašalinti įgimtą žmogaus šališkumą, priimti sprendimus etiškai ir atsakingai.

Iššūkiai, stabdantys technologijas

Įdiegdamos dirbtinį intelektą įmonės susiduria su įvairiomis kliūtimis. Technologijos, dėl kurių dirbtinis intelektas toks galingas, yra debesys ir duomenys. Debesis suteikia dinamišką ir veiksmingą pagrindą, nes suteikia prieigą prie skaičiavimo išteklių, saugyklos ir naujoviškų paslaugų. Duomenys yra labai svarbūs finansų įstaigoms mokant dirbtinio intelekto modelius. Tačiau institucijos susiduria su kliūtimis, susijusiomis su duomenų kokybe, prieinamumu ir valdymu. Užtikrinant, kad jų AI sistemos nepažeistų privatumo, neleistų įsiskverbti šališkumui ir būtų saugios, įmonės CXO nemiega naktį.

Tvarus energijos suvartojimas, sąnaudos ir taisyklės taip pat yra iššūkiai, kai kalbama apie generatyvųjį AI. Tai buvo tarp daugelio iššūkių, dėl kurių „blockchain“ ir „metaverse“ tapo neperspektyvūs.

Su generatyviuoju AI yra kitaip. Reguliatoriai, nors ir lėti, yra labiau linkę į reglamentus. Dideli kalbiniai modeliai užleido vietą sutelktų ir specifinių siaurų transformatorių atsiradimui, todėl energija ir sąnaudos tapo tvarios. Tinkamas talentas yra pagrindas kuriant atsparias, suderinamas ir saugias AI sistemas. Tačiau, „Infosys Bank“ techninis indeksas nustatė, kad dirbtinio intelekto ir kibernetinio saugumo talentai yra sunkiausiai įdarbinami įgūdžiai įmonėms.

Kokia AI ateitis?

Įdomi dirbtinio intelekto dichotomija yra ta, kad jis gali automatizuoti įsilaužimą, apeinant tradicinį saugumą, tačiau jis taip pat gali sustiprinti saugumą aptikdamas anomalijas, numatydamas grėsmes ir stebėdamas realiuoju laiku. Institucijos turi nuolat prisitaikyti, kad išvengtų rizikos, kuri gali paveikti pramonės ateitį, sprendžiant duomenų privatumo, vientisumo ir sąžiningumo klausimus.

Nors žiuri vis dar nenusprendžia, kas nugalės tarp skeptikų ir ateitininkų, mes tikime, kad per penkerius metus AI išspręs sudėtingas verslo problemas ir padarys tai dideliu mastu. daug iššūkių. Dirbtinis intelektas dar neteikia išankstinių įspėjimų apie riziką, o sukčiavimas ir kibernetinės grėsmės ir toliau didėja. Jis taip pat turi pagerinti sprendimų priėmimą atliekant portfelio analizę ir priimant sprendimus dėl kredito. Nors šios technologijos taps pagrindinės finansų institucijose, dabar pats laikas sukurti integruotą DI, pirmiausia vadovaujamą strategiją, eksperimentuoti ir tobulėti, kad būtų sukurta konkurencinė diferenciacija ir įgyvendinami banko verslo tikslai.

Denisas Gada
Vykdomasis viceprezidentas ir pasaulinis bankininkystės ir finansinių paslaugų vadovas | Infosys

Kaip pasaulinis Infosys bankininkystės ir finansinių paslaugų vadovas, Dennis vadovauja didžiausiam Infosys verslo padaliniui kartu su savo pasaulinių finansinių paslaugų vadovų komanda. Jis yra „EdgeVerve Systems Limited“, „Infosys“ ir „Infosys Compaz Pte“ produktų ir platformų dukterinės įmonės, valdybos narys. Ltd (iCompaz) bendra įmonė tarp Infosys Limited ir Temasek Holdings. Eidamas dabartines pareigas, Dennisas yra atsakingas už strateginę kryptį, augimą, veiklos meistriškumą ir visą komercinį bei fiskalinį pasaulinės bankininkystės ir finansinių paslaugų verslo valdymą. Daugiau nei du dešimtmečius sukaupęs profesinę patirtį, gyvenantis ir dirbantis APAC, Europoje ir JAV, Dennisas šiuo metu gyvena Šarlotėje, Šiaurės Karolinoje su savo šeima.