Strojové učení a pokročilá umělá inteligence (AI) se staly módními pojmy v bankovním průmyslu. Banky stále více experimentují s různými formami AI, včetně strojového učení, hlubokého učení a generativní AI. Nicméně, navzdory potenciálním výhodám, většina projektů AI selhává v dosažení nasazení.
Podle Erica Siegela, bývalého profesora na Kolumbijské univerzitě a datového vědce, existuje významná propast mezi hype kolem AI a praktickými výsledky dosaženými v praxi. Ve své knize „The AI Playbook“ Siegel zdůrazňuje potřebu obchodních profesionálů, aby tuto propast překlenuli a společně využili sílu AI pro hmatatelné výsledky.
Siegelova vášeň pro prediktivní analýzu a AI ho přivedla k vytvoření hudebního videa na toto téma. Věří, že šířením povědomí a vzděláváním světa o potenciálu AI je nezbytné. Prediktivní analýza, poháněná AI, může revolučně změnit velké provozní procesy v různých odvětvích, včetně marketingu, detekce podvodů, hodnocení kreditů, pojištění a ceny.
Strojové učení není pouhá možnost pro podniky; Siegel tvrdí, že je pro společnosti povinností se o této technologii dozvědět a využívat ji, aby zůstaly konkurenceschopné a relevantní. Jak podniky čelí komoditizaci a podobnosti v produktech a procesech, schopnost předpovídat a rozhodovat se na základě informovanosti se stává klíčovým odlišujícím faktorem. Využitím dat a učením se z nich mohou společnosti zlepšit cílení, přesně hodnotit kreditní rizika a účinně detekovat podvody.
Výzvou je nasazení projektů strojového učení. Mnoho projektů selhává v dosažení nasazení kvůli nedostatečnému plánování a spolupráci mezi technickými a obchodními zainteresovanými stranami. Zatímco často zůstává důraz na technologických aspektech, konečná hodnota spočívá v implementaci a provozování modelů AI. Řízení změny, strach, byrokracie a nedostatek porozumění přispívají k těmto výzvám nasazení.
Abychom tyto překážky překonali, podniky musí uznat, že projekty AI nejsou pouze technologickými úsilími. Jsou především obchodními projekty zaměřenými na zlepšení provozu. Řízení změny se stává klíčovým a zúčastněné strany musí aktivně přispívat k plánování a implementaci. Potenciální hodnota AI může být realizována pouze tehdy, pokud se provoz změní na základě předpovědí generovaných strojovými učícími se modely.
Ve finančním sektoru se strojové učení využívá v rozhodování o půjčkách, detekci podvodů, analýze kybernetické bezpečnosti, marketingu a dalších oblastech. Úspěšné nasazení vyžaduje řešení vnitřních rizik a zajištění, že rozhodnutí jsou založena na jasně definovaných a pochopených požadavcích.
Zpřístupnění potenciálu strojového učení vyžaduje strategický přístup, který překonává hype. Zaměřením na spolupráci, řízení změny a komplexní pochopení obchodních cílů mohou banky a další odvětví využít opravdovou sílu AI a posunout se směrem k úspěšnější a konkurenceschopné budoucnosti.
Často kladené otázky o strojovém učení a AI v bankovním průmyslu:
Otázka: S jakými formami AI experimentují banky v bankovním průmyslu?
Odpověď: Banky experimentují se strojovým učením, hlubokým učením a generativní AI.
Otázka: Proč většina projektů AI nedosáhne nasazení?
Odpověď: Většina projektů AI nedosáhne nasazení kvůli nedostatečnému plánování a spolupráci mezi technickými a obchodními zainteresovanými stranami, stejně jako výzvám s řízením změny a nedostatku porozumění.
Otázka: Jaká je role prediktivní analýzy v různých odvětvích?
Odpověď: Prediktivní analýza, poháněná AI, může revolučně změnit provoz v odvětvích, jako je marketing, detekce podvodů, hodnocení kreditů, pojištění a ceny.
Otázka: Proč je strojové učení povinností pro podniky?
Odpověď: Strojové učení je povinností pro podniky, aby zůstaly konkurenceschopné a relevantní, umožňuje jim předpovídat a rozhodovat na základě informovanosti, zlepšovat cílení, přesně hodnotit kreditní rizika a detekovat podvody.
Otázka: Jaké jsou výzvy nasazení projektů strojového učení?
Odpověď: Výzvy nasazení zahrnují nedostatečné plánování a spolupráci, řízení změny, strach, byrokracii a nedostatečné porozumění.
Otázka: Jak mohou podniky překonat nasazovací překážky?
Odpověď: Podniky mohou překonat nasazovací překážky uznáním, že projekty AI jsou především obchodními projekty, aktivní účastí na plánování a implementaci a přijetím řízení změny.
Otázka: V jakých oblastech finančního sektoru najde strojové učení využití?
Odpověď: Strojové učení najde využití v rozhodování o půjčkách, detekci podvodů, analýze kybernetické bezpečnosti, marketingu a dalších oblastech v finančním sektoru.
Otázka: Jaký přístup je zapotřebí pro zpřístupnění potenciálu strojového učení?
Odpověď: Zpřístupnění potenciálu strojového učení vyžaduje strategický přístup zaměřený na spolupráci, řízení změny a komplexní pochopení obchodních cílů.
Definice:
– Strojové učení: Podmnožina AI, která odkazuje na schopnost strojů učit se z dat a zlepšovat svůj výkon bez explicitního programování.
– Hluboké učení: Pokročilá forma strojového učení, která využívá umělých neuronových sítí k analýze a interpretaci složitých vzorů a dat.
– Generativní AI: AI, která je schopna vytvářet nový obsah, jako jsou obrázky, text a hudba, na základě naučených vzorů a dat.
Související odkazy:
– Kolumbijská univerzita
– Predictive Analytics World
– IBM Watson: Co je AI?
The source of the article is from the blog revistatenerife.com