Zavádzanie umelej inteligencie v bankovom sektore: Banky a finančné inštitúcie využívajú umelú inteligenciu (AI) na zlepšenie rôznych aspektov svojej činnosti. Táto technológia je kľúčová pri zlepšovaní spracovania veľkých dátových sád, optimalizácii interných procesov, poskytovaní personalizovaných zážitkov zákazníkom, urychľovaní hodnotenia rizík a posilňovaní bezpečnostných opatrení.
Vyšetrovanie, ktoré je zdokumentované v správe Mastercard s názvom „Generative AI: The Transformation of Banking“, ukazuje, že viac ako polovica globálnych generálnych riaditeľov je vo fáze výskumu alebo experimentovania s generatívnou AI, pričom približne 37 % ju už implementovalo. Konzervatívny prístup k AI v bankovníctve sa predpokladá, že sa zmení, keď sa budú zrejmejšie prejavovať výhody, pričom sa odhaduje zvýšenie operačného zisku o 9 až 15 percent podľa správy McKinsey Global Institute z roku 2023. Korporátne a maloobchodné banky sú pripravené na signifikantné zisky, keďže priemyselní prelomoví hráči ako Goldman Sachs a Citigroup používajú AI na úlohy od automatizácie kódov po analýzu rozsiahlych regulačných politík.
Inovatívne aplikácie AI v otvorenom bankovníctve: Generatívna AI má pozoruhodný potenciál pre správu znalostí v bankovníctve, efektívne spravuje dáta v rôznych formátoch. Keď je kombinovaná s otvoreným bankovníctvom, sľubuje zlepšiť procesy posudzovania úverov, dokonca aj pre jednotlivcov bez štandardných úverových histórií, a môže viesť k efektívnejšiemu rozhovornému bankovníctvu prostredníctvom botov schopných kontextovo relevantných interakcií.
Pokiaľ ide o kybernetickú bezpečnosť, úloha AI sa rozširuje od predpovedania kybernetických hrozieb a simulácie rizikových situácií po odhaľovanie anomálií. Mastercard spolieha na AI na istotu každej z jej viac ako 140 miliárd ročných transakcií kartou, pričom generatívna AI teraz zlepšuje detekciu hrozieb. Napriek tomu AI predstavuje aj výzvy, keď sa stáva nástrojom pre podvodníkov, čo vyžaduje neustály boj o bezpečnosť.
Iniciatívy ochrany zákazníkov: Integrovanie AI do existujúcich bankových systémov pri zohľadňovaní ochrany údajov, súkromia a presnosti údajov je stále výzvou. Úspešné technológie šifrovania ako homomorfné šifrovanie boli uplatnené na ochranu analýzy transakčných údajov. Mastercard je zaviazaná k rozvoju praktických riešení AI, ktoré zachovávajú etické normy, čo je kľúčové pre získanie dôvery v generatívnu AI a zabezpečenie ich zodpovedného využitia v bankovom sektore.
Dôležité otázky a odpovede:
1. V čom sa líši generatívna AI od iných typov AI používaných v bankovníctve?
Generatívna AI sa odkazuje na algoritmy, ktoré môžu vytvárať nový obsah alebo dáta, ktoré sú podobné, ale odlišné od pôvodných údajov určených na tréning. Na rozdiel od toho sa iné typy AI v bankovníctve, ako napríklad prediktívna analytika, zameriavajú na analýzu existujúcich údajov s predpovedaním budúcich výsledkov. Generatívna AI môže byť použitá na úlohy, ako je vytváranie virtuálnych asistentov, ktorí generujú ľudské odpovede, automatizácia písania dokumentov a zlepšenie simúlácií údajov pre stresové testovanie.
2. Aké sú potenciálne etické zváženia týkajúce sa používania generatívnej AI v bankovníctve?
Etické obavy zahŕňajú potenciálnu neobjektivitu pri rozhodovaní, ak je AI trénovaná na neobjektívnych údajoch, problémy súvisiace so súkromím údajov zákazníkov a výzvu zabezpečiť, že akcie AI zostávajú transparentné a vysvetliteľné pre dodržiavanie regulácií a dôveru zákazníkov.
3. Ako by mohla generatívna AI ovplyvniť zamestnanosť v bankovníctve?
Aj keď generatívna AI môže automatizovať určité úlohy a potenciálne znížiť potrebu ľudskej intervencie, môže vytvoriť aj nové pracovné úlohy týkajúce sa dohľadu, vývoja a etiky AI. Celkový vplyv na zamestnanosť bude závisieť od toho, ako banky integrujú AI do svojich procesov.
Kľúčové výzvy a kontroverzie:
Zabezpečenie ochrany údajov: Banky musia zaobchádzať s citlivými osobnými a finančnými údajmi, čo robí z ochrany súkromia kľúčovú obavu pri implementácii AI. Generatívna AI vyžaduje veľké dátové sady a je potrebné neustále pozorne monitorovať, aby sa ochránili údaje zákazníkov pred prasklinami alebo zneužitím.
Nedostatok transparentnosti: AI systémy môžu byť čierne skrinky, čo komplikuje pochopenie, ako dospievajú k určitým rozhodnutiam. To predstavuje výzvy pre dodržiavanie regulácií a môže narušiť dôveru zákazníkov, ak nie je správne riešené.
Riziko diskriminácie: Ak sú AI systémy trénované na historických údajoch obsahujúcich neobjektívnosť, generatívne modely by mohli neúmyselne udržiavať tieto neobjektívne prvky, čo vedie k diskriminácii v oblastiach ako posudzovanie úverov a schvaľovanie pôžičiek.
Výhody a nevýhody:
Výhody:
– Efektívnosť: AI dokáže spracovať transakcie a analyzovať údaje rýchlejšie ako ľudia, čím zvyšuje operačnú efektívnosť.
– Personalizácia: Generatívna AI umožňuje zákazníkom šité na mieru bankové skúsenosti poskytovaním personalizovanej finančnej poradenskej služby a zákazníckeho servisu.
– Riadenie rizík: AI dokáže detegovať potenciálne podvody alebo kybernetické hrozby rýchlejšie a presnejšie než tradičné metódy.
Nevýhody:
– Komplexnosť a náklady: Implementácia a udržiavanie moderných AI systémov môže byť pre finančné inštitúcie náročné a nákladné.
– Regulačné prekážky: Banky sa musia vyrovnávať s prísne regulovaným rámcom, ktorý nie vždy drží krok s tempom technologických zmien.
– Závislosť na kvalite údajov: Výsledná kvalita generatívnej AI je vysoko závislá na kvalite vstupných údajov, čo si vyžaduje prísne pracovné postupy správy údajov.
Pre ďalšie čítanie o pokroku v oblasti AI a jej aplikáciách v rôznych odvetviach môžete navštíviť oficiálne webové stránky popredných organizácií zaoberajúcich sa výskumom AI alebo finančnými inštitúciami známymi pre svoje AI iniciatívy, ako sú:
– Mastercard
– McKinsey & Company
– Goldman Sachs
– Citigroup
Uistite sa, že vždy overíte URL adresy a overíte, že vedú na hlavnú doménu, nie na žiadne podstránky.
The source of the article is from the blog zaman.co.at