Nesenā pasākumā, kurā tika apspriestas progresīvās mākslīgās intelekta (AI) attīstības banku nozarē, eksperti pulcējās, lai izpētītu Ģeneratīvās AI pārveidojošo spēku. Šī jaunākā tehnoloģija ir revolucionizējusi dažādas nozares, ģenerējot jaunus datus, balstoties uz esošajiem apmācības datiem, analizējot paraugus un veicot prognozes. Pēc McKinsey ziņojuma, Ģeneratīvās AI vērtība banku nozarē potenciāli var sagādāt jaunu vērtību apmēram 340 miljardu dolāru apmērā salīdzinājumā ar tradicionālajiem AI metodēm.
Pasākuma laikā diskusijas bija vērstas uz pielāgotiem tematiem, kas izstrādāti, lai apmierinātu finanšu organizāciju vjetnamiešu vajadzības, sniedzot ieskatu jaunākajās tehnoloģiju infrastruktūrās, kas sekmē Ģeneratīvās AI attīstību. Uzņēmumi kā Microsoft jau ir sadarbojušies ar OpenAI, lai izmantotu šo tehnoloģiju vairākās jomās. Šādas iniciatīvas mērķus ir optimizēt uzņēmuma procesus, uzlabot klientu pieredzi, un nodrošināt drošību un efektivitāti organizācijās.
Uzsverot klientu pieredzes personalizācijas nozīmi banku un finanšu nozarē, Google pārstāvis atzīmēja, kā Ģeneratīvā AI var nodrošināt izcilas personalizētas pieredzes individuālajiem klientiem. Lai atvieglotu Ģeneratīvās AI lietojumu ieviešanu un veicinātu bezšuvju integrāciju uzņēmējdarbības operācijās, pasākumā tika ieviesti risinājumi, piemēram, NVIDIA Inference Microservice (NIM).
Experti no Viettel iegāja praktiskās Ģeneratīvās AI tehnoloģijas piemērošanā finansēs, sniedzot iespējas vērtēšanai un ilgtermiņa uzņēmējdarbības izvietošanas stratēģijām. Viettel Solutions arī dalījās atziņās par savu plašo AI ekosistēmu, kas integrēti ar mašīnmācību un GPU procesoriem uz mūsdienīgas zaļas datu centra infrastruktūras. Šī infrastruktūra ir sertificēta ar Tier III standartiem un demonstrē gatavību risināt uzplaukumu prasības BFSI sektorā.
Pasākumā klātesošie, ieskaitot augstākā līmeņa vadītājus no finanšu organizācijām, ieguva izklaidējošus zināšanu par efektīvu Ģeneratīvās AI pieņemšanu un izmantošanu organizācijās operācijās. Pasākuma mērķis bija veicināt redzējumu par finanšu nozares nākotni, izmantojot AI tehnoloģiju spēku, lai pielāgotos tirgus pārmaiņām, uzlabotu klientu apkalpošanas specializāciju un nodrošinātu operatīvo efektivitāti. Tā kā nozare turpina attīstīties, sadarbība un inovācijas ir galvenie virzītājspēki, kas nodrošina organizāciju virzīšanu uz digitālo transformāciju un izcilību mainīgajā ainavā.
Izpētot tālāku priekšu frontes AI attīstību finanšu iestādēm
Revolucionizējot banku nozari ar inovatīvām AI tehnoloģijām, daudzas interesantas attīstības un apsvērumi parādās ārpus pašreizējo diskusiju ietvariem. Šeit ir daži galvenie jautājumi un atziņas, lai dziļāk iedziļinātos šajā pārveidojošajā ainavā:
1. Kādas jaunas AI lietojumprogrammas parādās banku nozarē, kas ir ārpus Ģeneratīvā AI?
Kopā ar Ģeneratīvo AI, bankas arvien vairāk izpēta dabiskās valodas apstrādes (NLP) jomas klientu mijiedarbībai, pastiprinātās mācīšanās risku pārvaldībai un datorredzes jomas krāpšanas atklāšanai. Šie dažādie AI rīki pārveido dažādas banku darbības un klientu pieredzes aspektus.
2. Kādas ir galvenās problēmas, kas kavē plašu AI pieņemšanu bankās?
Viena būtiska problēma ir AI algoritmu etiskās ietekmes, it īpaši lēmumu pieņemšanas procesos, piemēram, aizdevumu apstiprināšanai vai ieguldījumu ieteikumiem. Pārredzamība, atbildība un tendenču mazināšana ir būtiski aspekti, ko finanšu iestādēm jārisina, lai veicinātu uzticību un regulatorisku atbilstību.
3. Vai rodas kontroverses saistībā ar AI tehnoloģiju izmantošanu banku nozarē?
Kontroverses bieži rodas saistībā ar datu konfidencialitāti un drošību, it īpaši tādēļ, ka AI sistēmas apstrādā milzīgus daudzumus jutīgu klientu informācijas. Ieguvumu no personalizētajiem pakalpojumiem līdz atsevišķu datu konfidencialitātes aizsardzības nodrošināšanai ir sarežģīta dilema bankām, kas izmanto AI ainavu.
Viensējumi un trūkumi AI integrācijā bankās:
– Viensējumi: Uzlabotas klientu pieredzes, personalizēti pakalpojumi, operatīvā efektivitāte, izmaksu ietaupījumi caur automatizāciju, uzlabota krāpšanas atklāšana un risku pārvaldība.
– Trūkumi: Risks saistīts ar algoritmisku tendenču, potenciālu darbaspēka pārvietojumu sakarā ar automatizāciju, datu drošības ievainojamības, regulatoriskās atbilstības sarežģītība un izaicinājumi AI vadītu lēmumu skaidrošanā klientiem un regulatoriem.
Tā kā banku nozare turpina apņemties AI tehnoloģijas, līdzsvara saglabāšana starp inovāciju un risku mazināšanu paliek būtiska ilgtspējīgai izaugsmei un konkurences priekšrocībai. Sadarbība starp finanšu tehnoloģiju uzņēmumiem, regulatoriem un tradicionālām finanšu iestādēm ir būtiska, lai atrisinātu mainīgo ainavu, kurā darbojas AI vadītās banku pakalpojumi.
Lai iegūtu plašākas atziņas un atjauninājumus par AI attīstību banku nozarē, apmeklējiet McKinsey un OpenAI tīmekļa vietnes. Šie resursi piedāvā vērtīgus resursus un ziņojumus par jaunākajiem trendiem, kas veido finanšu pakalpojumu nākotni.