Mašīnmācība un attīstīta mākslīgā intelekta (AI) ir kļuvuši par modes vārdiem banku nozarē. Bankas arvien vairāk eksperimentē ar dažādiem AI veidiem, tostarp mašīnmācību, dziļo mācīšanos un radnieciskās AI. Tomēr, neskatoties uz potenciālo labumu, lielākā daļa AI projektu neizdodas ieviest.
Pēc Eric Siegela, bijušā Kolumbijas universitātes profesora un datu zinātnieka, ir būtiska atšķirība starp AI apkārtējā troksnim un sasniegtajiem praktiskajiem rezultātiem. Savi grāmatā “AI spēļu plāns” Siegels uzsvēra biznesa profesionāļu vajadzību savienot šo plaisu un sadarboties, lai izmantotu AI potenciālu konkrētām rezultātiem.
Siegelam aizraušanās ar prognostisko analītiku un AI lika viņam radīt mūzikas video par šo tēmu. Viņš uzskata, ka svarīgs ir informēšanas izplatīšana un pasaules izglītošana par AI potenciālu. Prognostiskā analītika, kas darbojas ar AI atbalstu, var revolucionizēt plaša mēroga darbības dažādās nozarēs, tostarp mārketingā, krāpšanas atklāšanā, kredītreitings, apdrošināšana un cennoņu noteikšana.
Mašīnmācība nav tikai uzņēmumu iespēja; Siegels apgalvo, ka uzņēmumiem ir pienākums uzzināt par šo tehnoloģiju un to izmantot, lai būtu konkurētspējīgi un aktualitātē. Kad uzņēmumi saskaras ar produktu un procesu kategorizāciju un līdzību, spēja prognozēt un pieņemt pamatotas lēmumus kļūst par galveno atšķirošo faktoru. Izmantojot datus un mācoties no tiem, uzņēmumi var uzlabot mērķēšanu, precīzi novērtēt kredītriska faktorus un efektīvi atklāt krāpšanu.
Ieviešanas izaicinājums rada šķēršļus mašīnmācības projektu ieviešanai. Daudzi projekti neizdodas tāpēc, ka nav stingras plānošanas un sadarbības starp tehniskajiem un biznesa interesentiem. Lielākā uzmanība bieži vēršas uz tehnoloģiskajiem aspektiem, bet patiesā vērtība slēpjas AI modeļu ieviešanā un darbībasnodrošināšanā. Izmaiņu vadība, bailes, birokrātija un neizpratne veicina šos ieviešanas izaicinājumus.
Lai pārvarētu šos šķēršļus, uzņēmumiem jāatzīst, ka AI projekti nav tikai tehnoloģiski centieni. Tie ir vispirms un galvenokārt biznesa projekti, kuru mērķis ir uzlabot darbību. Izmaiņu vadība kļūst par būtisku faktoru, un interesentiem jāaktīvi piedalās plānošanā un ieviešanā. AI potenciālā vērtība var tikt atklāta tikai tad, kad darbības mainās, pamatojoties uz mašīnmācības modeļu radītajām prognozēm.
Finanšu pakalpojumu sektorā mašīnmācība atrodamas izmantojuma jomās, piemēram, aizdevumu piešķiršanas lēmumos, krāpšanas atklāšanā, cibertīkla analīzē, mārketingā un citur. Tomēr veiksmīga ieviešana prasa sākt ar iedzimtām risku novēršanas pasākumiem un nodrošināt, ka lēmumi balstās uz labi definētu un saprotamu prasību kopumu.
Mašīnmācības potenciāla atklāšana prasa stratēģisku pieeju, kas pārsniedz troksni. Fokusējoties uz sadarbību, izmaiņu vadību un rūpīgu biznesa mērķu izpratni, bankas un citas nozares var izmantot īsto AI spēku un virzīties uz veiksmīgu un konkurētspējīgu nākotni.
Biežāk uzdotie jautājumi par mašīnmācību un AI banku nozarē
J: Ar kādiem AI veidiem bankas eksperimentē banku nozarē?
A: Bankas eksperimentē ar mašīnmācību, dziļo mācīšanos un radniecisko AI.
J: Kāpēc lielākā daļa AI projektu neizdodas ieviest?
A: Lielākā daļa AI projektu neizdodas ieviest sakarā ar trūcīgu plānošanu un sadarbību starp tehniskajiem un biznesa interesentiem, kā arī ar problēmām saistībā ar izmaiņu vadību un saprašanai.
J: Kāda ir prognozējošās analītikas loma dažādās nozarēs?
A: Prognozējošā analītika, kas darbojas ar AI atbalstu, var revolucionizēt darbības jomās, piemēram, mārketingā, krāpšanas atklāšanā, kredītreitingā, apdrošināšanā un cennoņu noteikšanā.
J: Kādēļ mašīnmācība ir obligāta uzņēmumiem?
A: Mašīnmācība ir obligāta uzņēmumiem, lai saglabātu konkurētspēju un aktualitāti, jo tas ļauj prognozēt un pieņemt informētus lēmumus, uzlabojot mērķēšanu, precīzu kredītriska novērtēšanu un krāpšanas atklāšanu.
J: Kādas ir mašīnmācības ieviešanas izaicinājumi?
A: Ieviešanas izaicinājumi ietver trūcīgu plānošanu un sadarbību, izmaiņu vadību, bailības, birokrātiju un neizpratni.
J: Kā uzņēmumi var pārvarēt ieviešanas šķēršļus?
A: Uzņēmumi var pārvarēt ieviešanas šķēršļus, atzīstot, ka AI projektu galvenokārt ir biznesa projekti un aktivizējoties plānošanā un ieviešanā, kā arī pieņemot izmaiņu vadību.
J: Kuros finanšu pakalpojumu sektora apgabalos mašīnmācība atradīs pielietojumu?
A: Mašīnmācība atradīs pielietojumu aizdevumu piešķiršanas lēmumos, krāpšanas atklāšanā, cibertīkla analīzē, mārketingā un citur finanšu pakalpojumu sektorā.
J: Kāda pieeja nepieciešama, lai atklātu mašīnmācības potenciālu?
A: Mašīnmācības potenciāla atklāšanai nepieciešama stratēģiska pieeja, kas fokusējas uz sadarbību, izmaiņu vadību un rūpīgu biznesa mērķu izpratni.
Definīcijas:
– Mašīnmācība: AI apakškategorija, kas apzīmē mašīnu spēju mācīties no datiem un uzlabot savu veiktspēju bez skaidriem programmatūras norādījumiem.
– Dziļā mācīšanās: Attīstīta mašīnmācības forma, kas izmanto mākslīgos neironu tīklus, lai analizētu un interpretētu sarežģītus raksturiezīmes un datus.
– Radnieciskā AI: AI, kas spēj radīt jaunu saturu, piemēram, attēlus, tekstu un mūziku, balstoties uz apgūto raksturlielumu un datiem.
Saistītie saites:
– Kolumbijas universitāte
– Prognozējošās analītikas pasaule
– IBM Watson: Kas ir AI?
The source of the article is from the blog krama.net