هوش مصنوعی سفارشی برای نوآوری واقعی

موسسات مالی باید استراتژی هوش مصنوعی خود را با اهداف تجاری خود هماهنگ نمایند تا اطمینان حاصل کنند که پیاده سازی هوش مصنوعی ارزش ملموس و مزیت رقابتی را برای آنها به همراه دارد.

این امر به آنها امکان می دهد تا با موفقیت و مسئولانه از هوش مصنوعی استفاده کنند.

ظهور برنامه‌هایی مانند ChatGPT و Microsoft Copilot، هوش مصنوعی را به جریان اصلی فعالیتها تبدیل کرده و آنها را برای کارهای روزمره در دسترس‌تر و کاربرپسندتر نموده است.

این ابزارها، نحوه تعامل افراد و کسب‌وکارها را با هوش مصنوعی متحول می‌سازند و قابلیت‌های پیچیده‌ای را ارائه می‌کنند که تا پیش از این به سیستم‌ها و متخصصان محدود می‌شد.

به عنوان مثال، گزارش اخیر مک کینزی در مورد پتانسیل اقتصادی هوش مصنوعی نشان داد که ابزارهایی که با این فناوری کار می‌کنند می‌توانند پاسخ‌های فوری و شخصی‌سازی شده را به سوالات پیچیده مشتری ارائه دهند.

با بهبود کیفیت و اثربخشی تعاملات از طریق کانال‌های خودکار، هوش مصنوعی می‌تواند درصد بیشتری از درخواست‌های مشتری را مدیریت کند.

این ظرفیت به تیم هایپرستاری از مشتریان اجازه می دهد تا روی مسائل پیچیده تری که نیاز به مداخله انسانی دارند تمرکز کنند.

هوش مصنوعی که به طور چشمگیری تجربه مشتری را با ارائه پاسخ های فوری و شخصی سازی شده ، بهبود می بخشد، می تواند در موسسات مالی نیزبه کار گرفته شود .

هوش مصنوعی به طور چشمگیری تجربه مشتری را بهبود می بخشد و فرصت های جدیدی را برای حمایت از مشتریان ایجاد می کند که مطابق با انتظارات آنها است .

با این حال، ضروری است که صنایعی که تحت نظارت بسیار بالا می باشند -مانند خدمات مالی، مراقبت های بهداشتی، انرژی و حمل و نقل – توجه داشته باشند که این برنامه ها اغلب می توانند یک راه حل کوتاه مدت برای یک مشکلات بلند مدت باشند.

بانک‌ها و موسسات اعتباری، نیازمند راه‌حل‌های خاص صنعت هستند که برای نیازهای منحصربه‌فرد آنها توسعه یافته است .

یک ابزار هوش مصنوعی که میلیون‌ها نقطه داده را از صنایع مختلف جمع‌آوری می‌کند، به تنهایی پاسخگوی همه نیازها نیست و می‌تواند به مشکلات جدی داده‌ای منجر شود.

این بدان معنا است که سود کوتاه مدت به کارگیری این ابزارها به معنای خطرات بلند مدت در آینده باشد.

موسسات مالی ممکن است با توسعه راه حل های هوش مصنوعی داخلی یا با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی موجود مانند گوگل، مایکروسافت و غیره، برای توسعه ابزارهای مواجهه با مشتری، به پیشرفت ها و موفقیت های سریع دست یابند. اما این راه حل کوتاه مدت ، مشکلات را در دراز مدت حل نمی کند.

• هزینه بالا: تنظیم دقیق و نگهداری یک مدل هوش مصنوعی پرهزینه و زمان بر است. برای اطمینان از دقت و تجربه مثبت مشتری در استفاده از آن ، بانک نیاز به نگهداری و تنظیم مداوم این ابزار دارد.

• خطر توهم حاصل از استفاده از هوش مصنوعی: هنگام ایجادیک مدل عمومی زبان بزرگ (LLM)، خطر توهم زیاد است، زیرا ابزار به داده‌هایی دسترسی دارد که ممکن است مرتبط با صنعت نباشد. این منجر به سردرگمی و خروجی های نادرست یا نامربوط می شود.

• سوگیری: LLM های عمومی حاوی سوگیری هایی هستند که در صورت عبور از محدویت های تعریف شده، می توانند برای بانک مضر باشند.

• خطرات داده: آپلود اطلاعات اختصاصی می تواند منجر به مشکلات احتمالی نشت داده شود که می تواند بانک را در معرض خطر قرار دهد.

کارمندان در حال حاضر از ابزار هوش مصنوعی عمومی برای پاسخ به سؤالات، ایجاد اسناد و خدمات رسانی به مشتریان استفاده می کنند.

متأسفانه، این ابزارها برای خدمات مالی ساخته نشده اند و نیاز به تنظیمات دقیق و نظارت قابل توجهی برای اطمینان از ارائه اطلاعات دقیق دارند.

قدرت هوش مصنوعی هدفمند

وعده هوش مصنوعی این است که آنقدر هوشمند خواهد بود که به انسان اجازه می دهد بر اولویت های انسانی تمرکز کند.

ایجاد یک LLM که بتواند یک کسب و کار بانکی را درک کند ،به مقدار قابل توجهی به زمان و هزینه نیاز خواهد داشت .

موسسات مالی باید استراتژی هوش مصنوعی خود را با اهداف تجاری خود هماهنگ کنند تا اطمینان حاصل کنند که اجرای استراتژی به کارگیری هوش مصنوعی، ارزش ملموس و مزیت رقابتی به همراه دارد . این امر به آنها امکان می دهد تا با موفقیت و مسئولانه از هوش مصنوعی استفاده کنند.

هوش مصنوعی سفارشی برای نوآوری واقعی

ادغام هوش مصنوعی در خدمات مالی پیشرفت قابل توجهی را نشان می دهد . به ویژه در بهبود تجربه مشتری و کارایی عملیاتی.

با این حال، موسسات مالی باید بدانند که راه حل های هوش مصنوعی عمومی قادر به برآوردن نیازهای منحصر به فرد آنها نیستند.

بانک ها و موسسات اعتباری باید رویکرد خود را به دقت بررسی کنند. آنها باید برای ایجاد تعادل بین نوآوری و امنیت و همسویی استراتژیک تلاش کنند درعین حال که از انطباق با مقررات اطمینان حاصل می کنند.

در حالی که موسسات ممکن است ازLLM های عمومی به عنوان راه حلی برای چالش های کوتاه مدت استفاده کنند ، بایدهمزمان مسائل بلندمدت را نیز در نظر بگیرند: یعنی حفاظت از داده های مشتری و حفظ انطباق با الزامات قانونی.

در دسترس بودن اینLLM ها ، فرصتی را ایجاد کرده است که قبلا متصور نبود ، آنها امروزه ستون فقرات نوآوری های جدید هستند. با این حال آنها فقط یک نقطه شروع هستند .

برای موثر بودن نیاز به استراتژی دارند.مؤسسات مالی که توانایی بهینه‌سازیLLMهای عمومی را ندارند، نمی‌توانند به‌طور موثر از این مدل‌ها استفاده کنند.

اما متأسفانه با اینکه موارد استفاده از این ابزارها را در کسب و کار خود تعریف نکرده اند ، به استفاده از آن روی آورده اند .

بانکها نیازمند خط مشی هستند که مشخص کند که چه استفاده ای از این ابزارها را مدنظر دارند .

برای آنهایی که به طور کامل دسترسی به ابزارهای هوش مصنوعی عمومی را مسدود می کنند – چون می پندارند که این کار ایمن تر از افشای اطلاعات است – نیز خطر عقب ماندن از انقلاب تکنولوژی حتمی است .

بنابراین ابزارهایی که برای برآوردن نیازهای همه ساخته می شوند، معمولاً نیازهای هیچ کس را برآورده نمی کنند.

آنها هرگز به اندازه کافی عمیق نمی شوند، هرگز به اندازه کافی دقیق نیستند و از عهده رفع نیازهای ویژه بر نمی آیند .
منبع : thefinancialbrand.com ، Kevin Green, COO of Hapax

*ترجمه و تلخیص : احسان باقری -کارشناس بانکی