Strojno učenje in napredna umetna inteligenca sta postala ključni pojmi v bančni industriji. Banke vse bolj eksperimentirajo z različnimi oblikami umetne inteligence, vključno s strojnim učenjem, globokim učenjem in generativno umetno inteligenco. Kljub potencialnim koristim večina projektov umetne inteligence ne doseže faze implementacije.
Po besedah Erica Siegla, nekdanjega profesorja na Kolumbijski univerzi in podatkovnega znanstvenika, obstaja velika vrzel med navdušenjem nad umetno inteligenco in doseženimi praktičnimi rezultati. V svoji knjigi “The AI Playbook” Siegel poudarja, da je ključno, da strokovnjaki z mostom premostijo to vrzel ter skupaj izkoristijo moč umetne inteligence za konkretno izboljšanje.
Siegelova strast do napovedne analitike in umetne inteligence ga je pripeljala do ustvarjanja glasbenega videospota o temi. Verjame, da je širjenje ozaveščenosti in izobraževanje o potencialu umetne inteligence ključno. Napovedna analitika, ki temelji na umetni inteligenci, lahko revolucionira operacije v velikem obsegu v različnih sektorjih, vključno s trženjem, odkrivanjem goljufij, ocenjevanjem kreditnega tveganja, zavarovalništvom in oblikovanjem cen.
Strojno učenje ni le opcija za podjetja; Siegel trdi, da je obvezno, da podjetja spoznajo in izkoristijo to tehnologijo, da ostanejo konkurenčna in relevantna. Ko se podjetja soočajo s komoditizacijo in podobnostjo izdelkov ter procesov, postane sposobnost napovedovanja in sprejemanja informiranih odločitev ključni dejavnik razlikovanja. S pomočjo podatkov in učenja iz njih lahko podjetja izboljšajo usmerjanje, natančno ovrednotijo kreditna tveganja ter učinkovito odkrijejo goljufije.
Izziv leži v implementaciji projektov strojnega učenja. Mnogi projekti ne dosežejo faze implementacije zaradi pomanjkljivega načrtovanja in sodelovanja med tehničnimi in poslovnimi deležniki. Čeprav se pogosto osredotočamo na tehnološke vidike, se prava vrednost skriva v izvedbi in operacionalizaciji modelov umetne inteligence. Upravljanje sprememb, strah, birokracija in pomanjkanje razumevanja prispevajo k tem izzivom pri implementaciji.
Da bi premagali te ovire, morajo podjetja prepoznati, da so projekti umetne inteligence predvsem poslovni projekti, ne zgolj tehnološki. Pomembno je upravljanje sprememb, pri čemer morajo deležniki aktivno sodelovati pri načrtovanju in implementaciji. Potencialna vrednost umetne inteligence se lahko uresniči le, ko se operacije spremenijo na podlagi napovedi, ki jih generirajo modeli strojnega učenja.
V sektorju finančnih storitev se strojno učenje uporablja pri sprejemanju posojilnih odločitev, odkrivanju goljufij, analizi kibernetske varnosti, trženju in še več. Vendar je za uspešno implementacijo potrebno nasloviti tveganja in zagotoviti, da se odločitve sprejemajo na podlagi jasno opredeljenih zahtev.
Odklepanje potenciala strojnega učenja zahteva strateški pristop, ki presega navdušenje. Z osredotočanjem na sodelovanje, upravljanje sprememb in celovito razumevanje poslovnih ciljev lahko banke in druge industrije izkoristijo pravo moč umetne inteligence ter se usmerijo proti uspešni in konkurenčni prihodnosti.
Pogosta vprašanja o strojnem učenju in umetni inteligenci v bančni industriji
V: S katerimi oblikami umetne inteligence eksperimentirajo banke v bančni industriji?
O: Banke eksperimentirajo s strojnim učenjem, globokim učenjem in generativno umetno inteligenco.
V: Zakaj večina projektov umetne inteligence ne doseže faze implementacije?
O: Večina projektov umetne inteligence ne doseže faze implementacije zaradi pomanjkljivega načrtovanja in sodelovanja med tehničnimi in poslovnimi deležniki, pa tudi zaradi izzivov upravljanja sprememb in pomanjkanja razumevanja.
V: Kakšna je vloga napovedne analitike v različnih sektorjih?
O: Napovedna analitika, poganjana z umetno inteligenco, lahko revolucionira operacije v sektorjih, kot so trženje, odkrivanje goljufij, ocenjevanje kreditnega tveganja, zavarovalništvo in oblikovanje cen.
V: Zakaj je strojno učenje obvezno za podjetja?
O: Strojno učenje je obvezno za podjetja, da ostanejo konkurenčna in relevantna, saj jim omogoča napovedovanje in sprejemanje informiranih odločitev, izboljšanje usmerjanja, natančno ovrednotenje kreditnega tveganja ter odkrivanje goljufij.
V: Kakšni so izzivi pri implementaciji projektov strojnega učenja?
O: Izzivi pri implementaciji vključujejo pomanjkljivo načrtovanje in sodelovanje, upravljanje sprememb, strah, birokracijo ter pomanjkanje razumevanja.
V: Kako podjetja premagajo ovire pri implementaciji?
O: Podjetja lahko premagajo ovire pri implementaciji tako, da prepoznajo, da so projekti umetne inteligence predvsem poslovni projekti, aktivno sodelujejo pri načrtovanju in implementaciji ter sprejmejo upravljanje sprememb.
V: Na katerih področjih v sektorju finančnih storitev se uporablja strojno učenje?
O: Strojno učenje se uporablja pri sprejemanju posojilnih odločitev, odkrivanju goljufij, analizi kibernetske varnosti, trženju in še več v sektorju finančnih storitev.
V: Kakšen pristop je potreben za odklepanje potenciala strojnega učenja?
O: Odklepanje potenciala strojnega učenja zahteva strateški pristop, ki se osredotoča na sodelovanje, upravljanje sprememb in celovito razumevanje poslovnih ciljev.
Opredelitve:
– Strojno učenje: Podmnožica umetne inteligence, ki se nanaša na sposobnost strojev, da se učijo iz podatkov in izboljšujejo svojo uspešnost brez eksplicitnega programiranja.
– Globoko učenje: Napredna oblika strojnega učenja, ki uporablja umetne nevronske mreže za analizo in razlaganje kompleksnih vzorcev in podatkov.
– Generativna umetna inteligenca: Umetna inteligenca, ki je sposobna ustvarjati nove vsebine, kot so slike, besedilo in glasba, na podlagi vzorcev in podatkov, ki jih je naučila.
Sorodne povezave:
– Kolumbijska univerza
– Predictive Analytics World
– IBM Watson: Kaj je umetna inteligenca?
The source of the article is from the blog radardovalemg.com