Dirbtinė intelektas (DI) tapo svarbiu daugelio pramonės šakų, įskaitant bankininkystę, dalimi. Tačiau kelias nuo DI taikymo atvejo ar idėjos iki sėkmingo įgyvendinimo ir konkrečių rezultatų dažnai būna iššūkis. Eric Siegelis, prognozių analitikos ir DI ekspertas, savo knygoje „The AI Playbook” dalinasi įžvalgomis, kaip peržengti spragą ir pasiekti praktinius rezultatus.
Siegelis pabrėžia poreikį išeiti už abstrakčių žodžių ir papūgų, apimančių DI, ribų. Jis mano, kad verslo profesionalams svarbu pateikti konkrečią ir suprantamą informaciją, kad jie galėtų išmokti ir pasipriešinti. Išnaudojus mašininį mokymą ir prognozių analitiką, įmonės gali pagerinti tokius veiksmus kaip rinkodara, sukčių aptikimas, kredito įvertinimas ir kita. Galimybė daryti tikslų prognozes yra svarbi, norint pagerinti sprendimų priėmimą ir įgyti konkurencinį pranašumą šiandieninėje sparčiai kintančioje rinkoje.
Tačiau, nepaisant galimų naudos, daugelis įmonių mašinų mokymosi projektų neįgyvendina. Tai daugiausia susiję su bendradarbiavimo ir supratimo trūkumu tarp techninių ir verslo organizacijų pusių. Siegelis tvirtina, kad verslo profesionalai privalo įgyti pagrindinių DI žinių, kad galėtų veiksmingai prisidėti prie įgyvendinimo planavimo proceso. Dalyvavimu ir tikslų derinimu su techninėmis komandomis suinteresuotos šalys gali užtikrinti sklandų DI projektų įgyvendinimą.
Vienas iš pagrindinių iššūkių yra įveikti baimę, biurokratiją ir pasipriešinimą pokyčiams. Daugelis organizacijų nenori visiškai priimti DI dėl neapibrėžtumo ar supratimo apie potencialius rizikos faktorius. Be to, supratimo apie technologiją ir jos potencialią vertę trūkumas dažnai trukdo pažangai. Sėkmingam įgyvendinimui reikia plačaus planavimo, susijusių šalių įtraukimo ir fokuso į praktinius aspektus, susijusius su DI taikymu realių verslo problemų sprendimui.
Išvadose aišku, kad DI įgyvendinimas reikalauja ne tik technologijų, bet ir bendradarbiavimo tarp techninių ir verslo ekspertų pastangų. Peržengiant spragą ir siekiant praktinių rezultatų, organizacijos gali pasinaudoti DI galia, skatinti inovacijas, gerinti veiklą ir būti aktualios vis labiau konkurencinėje rinkoje.
DUK skyrius:
K: Kokį vaidmenį atlieka DI bankininkystės pramonėje?
A: DI tapo svarbiu bankininkystės pramonės dalimi, padedančia įvairioms veikloms, pvz., rinkodarai, sukčių aptikimui ir kredito įvertinimui.
K: Apie ką kalba knyga „The AI Playbook”?
A: „The AI Playbook” autorius Eric Siegelis suteikia įžvalgas, kaip peržengti spragą tarp DI idėjų ir sėkmingo įgyvendinimo, su akcentu į praktinius rezultatus ir verslo profesionalų švietimą.
K: Kaip įmonės gali gerinti savo veiklą naudodamos DI?
A: Išnaudojus mašininį mokymą ir prognozių analitiką, įmonės gali daryti tikslias prognozes, tobulinti sprendimų priėmimą ir gauti konkurencinį pranašumą.
K: Kodėl daugelis įmonių mašinų mokymosi projektų nepasiekia įgyvendinimo etapo?
A: Vienas pagrindinių priežasčių yra bendradarbiavimo ir supratimo trūkumas tarp techninių ir verslo organizacijų pusių.
K: Ką reikia padaryti, norint užtikrinti sėkmingą DI projektų įgyvendinimą?
A: Sėkmingam projektų įgyvendinimui reikalingas išsamus planavimas, susijusių šalių įtraukimas ir tikslų derinimas tarp verslo ir techninių komandų.
Apibrėžimai:
– Dirbtinė intelektas (DI): Žmogaus intelekto imitacija mašinose, kurios yra programuotos mąstyti ir mokytis kaip žmonės.
– Mašininis mokymas: Dalis DI, leidžianti mašinoms mokytis iš duomenų ir daryti prognozes ar imtis veiksmų be išankstinės programavimo.
– Prognozių analitika: Duomenų, statistinių algoritmų ir mašininio mokymosi technikų naudojimas, siekiant nustatyti modelius ir daryti prognozes apie ateities rezultatus.
– Įgyvendinimas: DI technologijos ar sprendimų diegimo ar naudojimo procesas įmonėje ar organizacijoje.
Rekomenduojami susiję nuorodų šaltiniai:
– Bank of America
– J.P. Morgan
– Wells Fargo
The source of the article is from the blog dk1250.com