Akbank Technology’ inseneride poolt loodud ‘suur keelemudel’ on loodud muutma seda, kuidas ametiasutused, äripartnerid ja tuhandeid kliendikäske ning märgukirju automaatselt loevad, tõlgendavad ja töötlevad. See edasiviiv areng lubab kiirendada keerukaid protsesse, nagu rahaülekande korraldused, mis tavaliselt esitatakse pangakontoritele.
Akbank Tehnoloogia viimane innovatsioon kunstlikus intelligentsis uhkeldab muljetavaldava tõhususega kliendifunktsioonide haldamisel, saavutades kõrgeid täpsusmäärasid. Mudelit on treenitud muljetavaldavate 56 miljardi märgi ja 100 000 pangandussektorile spetsiifilise proovdokumendiga. Rangetest testidest saadud tulemused näitavad suure keelemudeli intelligentse kunstliku intelligentsuse ja otsingoptimeerimistehnikate tõttu märkimisväärset 35% täpsuse suurenemist traditsiooniliste loomuliku keele töötlemise lahendustega võrreldes.
Selle süsteemiga võivad kliendid oodata, et nende pangatehingud ei ole mitte ainult kiiremad, vaid ka tõhusamad, kuna uus keelemudel tagab, et detailseid ülesandeid mõistetakse ja täidetakse täpsusega. Panganduse töövoogude automatiseerimise ajastu on saabunud, tuues kaasa parema kliendirahulolu ja operatiivtõhususe.
Suurte keelemudelite tähtsus finantsasutustes
Suured keelemudelid (LLM-id), nagu Akbank Tehnoloogia poolt tutvustatud, võivad finantsasutustes olla olulised alljärgnevatel põhjustel:
– Nad suudavad töödelda ja mõista loomulikku keelt, mis on oluline kliendipäringute ja juhiste puhul.
– LLM-id aitavad vähendada vastusteaega kliendipäringutele, parandades seeläbi klienditeenindust.
– Nad suudavad pidevalt ja täpselt töödelda suurt andmemahtu, mis viib suurema operatiivtõhususeni.
Põhiküsimused ja vastused
K: Kuidas uus keelemudel parandab juhiste töötlemise täpsust?
V: Suur keelemudel kasutab arendatud kunstliku intelligentsuse ja otsingoptimeerimistehnikaid, võimaldades tal mõista ja töödelda keerukaid pangandusjuhiseid täpsemalt.
K: Millised võivad olla klienditel kasutada olevate panku, kes rakendavad sellist tehnoloogiat, potentsiaalsed eelised?
V: Kliendid võivad oodata kiiremat töötlemisaega nende taotlustele ja täpsemat nende pangatehingute täitmist, mis toob kaasa parema rahulolu.
Peamised väljakutsed ja vastuolud
LLM-id ei ole ilma väljakutseteta finantsasutustes:
– Andmekaitse: Need mudelid vajavad suures koguses andmeid treenimiseks, mis võib tekitada muret tundlike finantsandmete kaitse pärast.
– Algoritmiline kallutatus: Kui neid mudeleid ei hooldata hoolikalt, võivad nad arendada andmetele tuginedes kalleid, mis viivad ebaõiglaste või diskrimineerivate tulemusteni.
– Veavigad: On keeruline kindlaks teha vastutust, kui automatiseeritud süsteem teeb vea, mis mõjutab kliente.
Eelised ja puudused
Eelised:
– Tõhustatud efektiivsus: LLM saab automatiseerida tavaliselt aeganõudvaid ülesandeid, vabastades inimtöötajad keerukamate probleemide jaoks.
– Suurem täpsus: Keele keeruka mõistmisega väheneb vigade võimalus ülesande täitmisel.
– Skaleeritavus: Suudab hallata kasvavat kliendiinteraktsioonide mahtu ilma vajaduseta personali suurendada.
Puudused:
– Kõrged rakenduskulud: Keelte mudeli arendamine ja integreerimine olemasolevatesse süsteemidesse võib olla kallis.
– Töökoha asendamise risk: Automatiseerimine võib viia nõudluse vähenemiseni teatud rollide järele pangandussektoris.
– Usaldusväärsuse mured: Raskendav AI-l tuginev raskused, kui süsteem kogeb seisakuid või ebatäpsusi.
Neile, kes soovivad finantsvaldkonnas suurte keelemudelite laiemate tagajärgede uurimist lähemalt uurida, pakuvad järgnevad asutused ja organisatsioonid väärtuslikke ressursse:
– Föderaalreserv
– Ameerika Pankurite Ühing
– SWIFT
Iga link on valideeritud peamise domeenina ja on seotud aruteluga finantstehnoloogia edusammude ümber ning AI kasutamisest panganduses.