Tekoäly (AI) on tullut oleelliseksi osaksi monia teollisuudenaloja, mukaan lukien pankkiala. Kuitenkin matka tekoälyn käyttötarkoituksen tai idean ja onnistuneen käyttöönoton ja todellisten tulosten välillä on usein haastava. Eric Siegel, ennustavan analytiikan ja tekoälyn asiantuntija, tarjoaa oivalluksia siitä, miten tämä kuilu voidaan ylittää ja saavuttaa käytännön tuloksia kirjassaan ”The AI Playbook”.
Siegel korostaa abstraktien muotisanojen ja hypejen ylittämisen tärkeyttä tekoälyn ympärillä. Hän uskoo tarjoavansa konkreettista ja ymmärrettävää tietoa yritysammattilaisille koulutusta ja valtaa varten. Hyödyntämällä koneoppimista ja ennustavaa analytiikkaa yritykset voivat tehostaa erilaisia toimintoja, kuten markkinointia, petosten havaitsemista, luottoluokituksia ja paljon muuta. Tarkkojen ennusteiden tekeminen on ratkaisevaa päätöksenteon parantamiseksi ja kilpailuedun saavuttamiseksi nykypäivän nopeatempoisilla markkinoilla.
Kuitenkin monista potentiaalisista eduista huolimatta monet koneoppimishankkeet eivät pääse käyttöönoton vaiheeseen. Tämä johtuu pääasiassa yhteistyön ja ymmärryksen puutteesta organisaatioiden teknisen ja liiketoiminnan puolen välillä. Siegel väittää, että liiketoimintaosaajien on hankittava perustiedot tekoälystä voidakseen osallistua tehokkaasti käyttöönoton suunnitteluprosessiin. Osallistumalla aktiivisesti ja linjaamalla tavoitteet teknisten tiimien kanssa sidosryhmät voivat varmistaa tekoälyprojektien saumattoman toteutuksen.
Yksi keskeisistä haasteista on pelon, byrokratian ja muutokseen vastustamisen voittaminen. Monet organisaatiot epäröivät täysin omaksua tekoälyä epävarmuuden tai koettujen riskien vuoksi. Lisäksi teknologian ja sen mahdollisen arvon puutteellinen ymmärtäminen usein hidastaa edistymistä. Onnistunut käyttöönotto vaatii kattavaa suunnittelua, osallistamista sidosryhmien keskuudessa ja keskittymistä tekoälyn soveltamisen käytännön näkökohtiin todellisiin liiketoimintapulmiin.
Yhteenvetona tekoälyn käyttöönotto ulottuu teknologian yli; se vaatii yhteistyöponnistusta teknisten ja liiketoimintaosaajien välillä. Ylittämällä kuilu ja omaksumalla käytännön tulokset organisaatiot voivat hyödyntää tekoälyn voimaa edistämään innovaatiota, parantamaan toimintojaan ja pysymään kilpailukykyisinä yhä kilpaillummilla markkinoilla.
UKK-osio:
K: Mikä on tekoälyn rooli pankkialalla?
V: Tekoäly on tullut oleelliseksi osaksi pankkialaa, auttaen erilaisissa toiminnoissa kuten markkinoinnissa, petosten havaitsemisessa ja luottoluokitusten teossa.
K: Mistä kirjassa ”The AI Playbook” on kyse?
V: ”The AI Playbook” kirjoittanut Eric Siegel tarjoaa oivalluksia siitä, miten ylittää kuilu tekoälyideoiden ja onnistuneen käyttöönoton välillä, keskittyen käytännön tuloksiin ja liiketoimintaosaajien koulutukseen.
K: Miten yritykset voivat tehostaa toimintojaan käyttäen tekoälyä?
V: Hyödyntämällä koneoppimista ja ennustavaa analytiikkaa, yritykset voivat tehdä tarkkoja ennusteita, parantaa päätöksentekoa ja saavuttaa kilpailuetua.
K: Miksi monet yrityksen koneoppimishankkeet eivät saavuta käyttöönoton vaihetta?
V: Yksi tärkeimmistä syistä on yhteistyön ja ymmärryksen puute organisaatioiden teknisen ja liiketoiminnan puolen välillä.
K: Mitä vaaditaan tekoälyprojektien onnistuneeseen käyttöönottoon?
V: Onnistunut käyttöönotto vaatii kattavaa suunnittelua, sidosryhmien osallistamista ja tavoitteiden linjaamista liiketoiminta- ja teknisten tiimien välillä.
Määritelmiä:
– Tekoäly (AI): Ihmisälyn simuloiminen koneissa, jotka on ohjelmoitu ajattelemaan ja oppimaan kuin ihmiset.
– Koneoppiminen: AI: n osa-alue, joka mahdollistaa koneiden oppimisen tiedon avulla ja ennusteiden tekemisen tai toimien suorittamisen ilman nimenomaista ohjelmointia.
– Ennustava analytiikka: Datan, tilastollisten algoritmien ja koneoppimistekniikoiden käyttö kuvioiden tunnistamiseen ja ennusteiden tekemiseen tulevista tuloksista.
– Käyttöönotto: AI-teknologian tai ratkaisujen toteuttamisen tai käyttämisen prosessi yrityksessä tai organisaatiossa.
Ehdotetut liittyvät linkit:
– Bank of America
– J.P. Morgan
– Wells Fargo
The source of the article is from the blog mgz.com.tw