Üretken yapay zeka ve giderek artan sayıda yapay zeka aracısı, hızla ilgi odağı haline geliyor mali hizmetler.
Daha önce deneylerle sınırlı olan şey, artık veri analizi, gerçek hayatta eylem ve büyük ölçekli karar verme kapasitesine sahip sistemlere dönüştü.
Databricks’te Finansal Hizmetler EMEA ve Stratejik Müşteriler Başkanı.
Birçok işletmeler bu dönüşümün etkilerini şimdiden hissediyoruz; KPMG araştırmasına göre finans sektörünün yarısından fazlası (%51) yapay zekanın işlerini yeniden şekillendirdiğini söylüyor. Öte yandan neredeyse dörtte üçü (%72) veri kalitesi konusunda endişeli.
Bu, parçalanmış veya kötü yönetilen verilerden kaynaklanan stratejik riskin ortaya çıktığı ve sonuçta pilottan üretime geçişi geciktirdiği zamandır.
Finansal kurumların yapay zekanın gerçek değerini görmek istiyorlarsa odak noktalarını değiştirmeleri gerekiyor. Sağlam verilerle desteklenen sağlam veri temelleri ile altyapı ve birleşik yönetim sayesinde yapay zekayı güvenli ve başarılı bir şekilde uygulamak için daha iyi bir konumda olacaklar.
Artık asıl zorluk, yapay zekanın neyi başarabileceği değil, işletmelerin yapay zekanın kurumsal düzeyde çalışmasını sağlamak için doğru adımları nasıl atabileceğidir.
Kurumsal ölçekte yapay zekanın temellerini oluşturma
Yapay zeka pilotlarının çoğu, hem altlarındaki verilerin parçalı olması, kalitesiz olması ya da silolarda kilitli olması hem de yapay zeka temsilcilerinin kalite ve doğruluğu ölçme ve iyileştirmeye odaklanmaması nedeniyle başarısız oluyor. Yapay zekayı başarılı bir şekilde dağıtmak için altyapının, sonuçlardan yararlanacak şekilde doğru şekilde kurulması gerekir.
Finans sektöründeki liderlerin yapay zeka benimseme açığını kapatması için işletmelerinin deneme aşamasından ölçekli etkiye geçmesini sağlayacak yapılandırılmış bir yol haritasının mevcut olması gerekiyor.
İlk adım, tekrarları ortadan kaldırmak, verimsizlikleri azaltmak ve tek bir gerçek kaynaktan güvenilir, güvenilir modeller oluşturmak için veri silolarını tek bir platform altında birleştirmektir.
Buradan itibaren köken, erişim ve denetim izlerini yönetmek için yönetişimin yerleştirilmesi gerekir. Yapay zeka temsilcileri için yönetişim, yalnızca bir uyumluluk uygulamasından çok daha fazlasıdır. Birleşik bir yönetişim modeli, güçlü erişim kontrolleri uygulayarak temsilcilere insan personelle aynı titizlikle davranır ve güvenlik miktar.
Açıklanabilirliğe öncelik vermek de aynı derecede önemlidir. Oldukça düzenlenmiş bir piyasada işletmelerin, sonuçların nasıl üretildiğini gösteren erişilebilir, şeffaf modellere ihtiyacı vardır.
Ek olarak, “küçük başlayın, hızlı ölçeklendirin” stratejisini benimsemek, etkiyi erkenden gösterir, iç güveni artırır ve yapay zekanın şirket genelinde güvenli ve sorumlu bir şekilde genişletilmesi için tekrarlanabilir bir model oluşturur.
Yapay zeka vizyonu ile yürütme arasındaki boşluğu kapatmak
Finans sektörünün liderleri artık yapay zekanın nerede çalıştığını değil, en fazla etkiyi nerede sağlayabileceğini soruyor. Potansiyel çok büyük, ancak hırs ile uygulama arasındaki farkın kapanması yavaş.
Şu anda, yutturmaca gerçeği geride bırakıyor. Yakın zamanda yapılan bir Gartner araştırması, finansta yapay zekanın benimsenme oranının 2023’teki %37’den geçen yıl %58’e sıçradığını, ancak ivmenin artık yavaşladığını ve deneme ile kurumsal ölçek arasındaki boşluğu ortaya koyduğunu gösteriyor.
Değişen düzenleyici ortamlara rağmen, bankacılıktaki firmalar, ödemelersermaye piyasaları ve varlık yönetimi, yapay zekanın benimsenmesini sağlayan aynı stratejik hedefler üzerinde uyum sağlıyor.
İşletmeler, bu hedefleri tutarlı ve geniş ölçekte gerçekleştirmek için asıl zorluğun vizyonda değil, parçalanmış veri varlıkları ile eski altyapıyı bir araya getirmek olduğunu kabul etmelidir.
Yapay zeka sürdürülebilir büyümeyi nasıl sağlar?
Finans sektörü, yapay zeka teknolojisinin verimliliği artırarak ve büyümeyi teşvik ederek sunabileceği değerin farkındadır ve bunu teknolojinin benimsenmesindeki artışta görebiliriz.
Daha akıllı müşteri Segmentasyon ve hiper kişiselleştirme, işletmelerin markalarını farklılaştırmasına ve müşteri deneyimini yükseltmesine olanak tanıyarak rakiplerine göre önemli bir avantaj yaratır.
Örneğin ödemeler ve ipoteklerde, gerçek zamanlı dolandırıcılığın önlenmesi ve mülk değerleme modelleri gibi yapay zeka destekli ürün yenilikleri, yolculukları dönüştürüyor ve kurumların hizmetlerini sunma biçimini yeniden şekillendiriyor.
Ancak bireysel kullanım senaryolarının uygulanması, bu becerilerin uzun vadeli gelir gelişimine dönüştürülmesi için yeterli değildir; açık bir iş stratejisi de gereklidir.
Finansal kuruluşlar, ölçülebilir yatırım getirisi olan kullanım senaryolarına öncelik vermeli, yapay zeka operasyonlarını belirli iş hedeflerine göre hizalamalı ve veri temellerinin modellerin sürekli olarak iyileştirilmesine olanak sağladığından emin olmalıdır.
Yapay zeka temsilcileri risk yönetimini nasıl yeniden tanımlıyor?
Finansal hizmetlerde siber tehditlerden dolandırıcılık kesintilerine kadar riskler dakikalar içinde ortaya çıkabiliyor. Bu sorunların hızı, karmaşıklığı ve hacmi, geleneksel manuel yöntemlerin üstesinden gelemeyeceği kadar fazladır.
Yapay zeka ajanları, kaliteyi ve doğruluğu artırmak için hızla yeni rekabet alanı haline geliyor. Statik modellerden farklı olarak bu sistemler neredeyse sanal gibi davranabilmektedir. çalışanlar otonom olarak eylem gerçekleştiren.
Dolandırıcılık tespiti, kara para aklamanın önlenmesi (AML) ve siber güvenlik gibi kritik görev alanlarında, temsilciler manuel ekiplere göre çok daha yüksek hız ve güvenilirlikle kontrolleri izler, düzenler ve yürütür.
Düzenlemelerin en sıkı olduğu endüstrilerden birinde faaliyet gösteren yapay zeka aracıları, kuruluşlara kilit operasyonların bütünlüğünü korurken risklerin önünde kalmaları için bir araç sağlar. Yapay zeka ajanları, insanın yargısını değiştirmek yerine onu geliştirir; ekiplerin daha güvenli bir şekilde tepki vermesini sağlar.
Yapay zeka ile operasyonları yeniden tasarlama
Gelişmiş Yapay zeka araçları Finansal hizmetlerde oyunun kurallarını değiştiriyor, yenilikçiliği ve çevikliği teşvik ediyoruz. Yapay zeka aracıları, tekrarlanan iş süreçlerini otomatikleştirerek kurumların “daha azıyla daha fazlasını yapmasına” olanak tanıyarak iş yüklerini azaltarak ekiplerin daha yüksek değerli, müşteri odaklı çalışmalara odaklanmasını sağlayabilir.
Yapay zeka destekli müşteri hizmetleri asistanları da halihazırda ölçülebilir bir etki sağlıyor. İşletmelerin kendi verileri üzerine eğitilmiş olan bu kişiler, soruları doğru bir şekilde yanıtlayabiliyor ve önceliklendirme sürecinin çoğunu otomatik hale getirebiliyor. Sonuç olarak daha az manuel darboğaz, daha yüksek müşteri deneyimi ve daha dayanıklı bir operasyonel model ortaya çıkıyor.
Finansal hizmetlerin geleceğini inşa etmek
Finansal kuruluşların çoğunluğu yapay zekanın gelecekte kendilerini nasıl ve neden etkileyeceğini anlıyor. Ancak bunu güvenilir, uyumlu ve uzun ömürlü bir şekilde operasyonel hale getirmeye çalışmak daha az belirgindir. Veri mimarisi ve yönetişimi, bir şirketin rekabet avantajı elde etmek için veri ve yapay zeka stratejisinde temel olarak görülmelidir.
Yapay zeka temsilcilerinin katı sınırlar dahilinde güvenli bir şekilde çalışabilmesi için sistemlerin yerleşik kontrollerle ve sürekli olarak inşa edilmesi gerekir. izleme. Yapay zeka başarısı, disiplinli bir yaklaşım benimseyen ve güvenle ölçeklenen kurumların lehine olacaktır.
En iyi küçük işletme yazılımını sunduk.
Bu makale, günümüz teknoloji endüstrisindeki en iyi ve en parlak beyinleri öne çıkardığımız TechRadarPro’nun Expert Insights kanalının bir parçası olarak üretildi. Burada ifade edilen görüşler yazara aittir ve mutlaka TechRadarPro veya Future plc’ye ait değildir. Katkıda bulunmak istiyorsanız buradan daha fazla bilgi edinin: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro