Machine learning en geavanceerde kunstmatige intelligentie (AI) zijn buzzwoorden geworden in de bankindustrie. Banken experimenteren steeds meer met verschillende vormen van AI, waaronder machine learning, deep learning en generatieve AI. Ondanks de potentiële voordelen slagen de meeste AI-projecten er echter niet in om geïmplementeerd te worden.
Volgens Eric Siegel, voormalig hoogleraar aan de Columbia University en datawetenschapper, bestaat er een aanzienlijke kloof tussen de hype rondom AI en de concrete resultaten die worden behaald. In zijn boek “The AI Playbook” benadrukt Siegel de noodzaak voor zakelijke professionals om deze kloof te overbruggen en gezamenlijk de kracht van AI te benutten voor tastbare resultaten.
Siegel’s passie voor voorspellende analyse en AI heeft hem ertoe gebracht een muziekvideo over het onderwerp te maken. Hij gelooft dat bewustwording verspreiden en de wereld informeren over het potentieel van AI essentieel is. Voorspellende analyse, mogelijk gemaakt door AI, kan grootschalige operaties in verschillende sectoren revolutioneren, waaronder marketing, fraudeopsporing, kredietbeoordeling, verzekeringen en prijsbepaling.
Machine learning is niet alleen een optie voor bedrijven; Siegel betoogt dat het verplicht is voor bedrijven om kennis te nemen van en gebruik te maken van deze technologie om competitief en relevant te blijven. Terwijl ondernemingen te maken krijgen met commoditisatie en gelijkheid in producten en processen, wordt het vermogen om te voorspellen en geïnformeerde beslissingen te nemen een belangrijke differentiërende factor. Door gebruik te maken van data en ervan te leren, kunnen bedrijven de doelgroep beter bereiken, creditrisico’s nauwkeurig beoordelen en fraude effectief detecteren.
De uitdaging ligt in de implementatie van machine learning-projecten. Veel projecten komen niet tot implementatie vanwege een gebrek aan grondige planning en samenwerking tussen technische en zakelijke belanghebbenden. Hoewel de focus vaak ligt op de technologische aspecten, ligt de uiteindelijke waarde in de implementatie en operationalisatie van AI-modellen. Verandermanagement, angst, bureaucratie en een gebrek aan begrip dragen bij aan deze implementatie-uitdagingen.
Om deze obstakels te overwinnen, moeten bedrijven erkennen dat AI-projecten niet alleen technologische inspanningen zijn. Het zijn in de eerste plaats bedrijfsprojecten gericht op het verbeteren van de werking. Verandermanagement wordt cruciaal en belanghebbenden moeten actief deelnemen aan de planning en implementatie. De potentiële waarde van AI kan alleen worden gerealiseerd wanneer de operaties veranderen op basis van de voorspellingen gegenereerd door machine learning-modellen.
In de financiële dienstverleningssector vindt machine learning toepassing in kredietbeslissingen, fraudeopsporing, cybersecurity-analyse, marketing en meer. Succesvolle implementatie vereist echter het aanpakken van inherente risico’s en ervoor zorgen dat beslissingen gebaseerd zijn op goed gedefinieerde en begrepen vereisten.
Het ontgrendelen van het potentieel van machine learning vereist een strategische aanpak die verder gaat dan de hype. Door te focussen op samenwerking, verandermanagement en een grondig begrip van de bedrijfsdoelstellingen, kunnen banken en andere sectoren de ware kracht van AI benutten en zichzelf naar een succesvollere en competitievere toekomst leiden.
FAQs over Machine Learning en AI in de Banksector
V: Met welke vormen van AI experimenteren banken in de banksector?
A: Banken experimenteren met machine learning, deep learning en generatieve AI.
V: Waarom falen de meeste AI-projecten om geïmplementeerd te worden?
A: De meeste AI-projecten falen om geïmplementeerd te worden door een gebrek aan grondige planning en samenwerking tussen technische en zakelijke belanghebbenden, evenals uitdagingen op het gebied van verandermanagement en een gebrek aan begrip.
V: Wat is de rol van voorspellende analyse in verschillende sectoren?
A: Voorspellende analyse, mogelijk gemaakt door AI, kan operaties in sectoren zoals marketing, fraudeopsporing, kredietbeoordeling, verzekeringen en prijsbepaling revolutioneren.
V: Waarom is machine learning verplicht voor bedrijven?
A: Machine learning is verplicht voor bedrijven om competitief en relevant te blijven, omdat het hen in staat stelt om te voorspellen en geïnformeerde beslissingen te nemen, de doelgroep beter te bereiken, nauwkeurige creditrisico’s te beoordelen en fraude op te sporen.
V: Wat zijn de implementatie-uitdagingen van machine learning-projecten?
A: Implementatie-uitdagingen omvatten een gebrek aan grondige planning en samenwerking, verandermanagement, angst, bureaucratie en een gebrek aan begrip.
V: Hoe kunnen bedrijven implementatie-obstakels overwinnen?
A: Bedrijven kunnen implementatie-obstakels overwinnen door te erkennen dat AI-projecten in de eerste plaats bedrijfsprojecten zijn, actief deel te nemen aan de planning en implementatie, en verandermanagement te omarmen.
V: Op welke gebieden van de financiële dienstverlening vindt machine learning toepassing?
A: Machine learning vindt toepassing in kredietbeslissingen, fraudeopsporing, cybersecurity-analyse, marketing en meer in de financiële dienstverlening.
V: Welke aanpak is vereist om het potentieel van machine learning te ontgrendelen?
A: Het ontgrendelen van het potentieel van machine learning vereist een strategische aanpak die zich richt op samenwerking, verandermanagement en een grondig begrip van de bedrijfsdoelstellingen.
Definities:
– Machine learning: Een subset van AI die verwijst naar het vermogen van machines om te leren van gegevens en hun prestaties te verbeteren zonder expliciet geprogrammeerd te worden.
– Deep learning: Een geavanceerde vorm van machine learning die gebruikmaakt van kunstmatige neurale netwerken om complexe patronen en gegevens te analyseren en interpreteren.
– Generatieve AI: AI die in staat is om nieuwe inhoud te creëren, zoals afbeeldingen, tekst en muziek, op basis van geleerde patronen en gegevens.
Gerelateerde links:
– Columbia University
– Predictive Analytics World
– IBM Watson: Wat is AI?
The source of the article is from the blog girabetim.com.br