W sektorze usług finansowych dane napędzają kluczowe decyzje i kształtują strategię. Wraz z nasilaniem się konkurencji korzystanie z zaawansowanych analiz i opracowywanie niezawodnych modeli ma kluczowe znaczenie dla utrzymania przewagi.
Przez lata tworzenie tych modeli było złożonym, często ręcznym procesem, w dużej mierze opartym na specjalistycznych umiejętnościach z zakresu analityki danych i długich terminach realizacji. Jednak sytuacja się zmienia.
Technologia generatywnej AI (GenAI) zmienia sposób, w jaki instytucje finansowe wykorzystują swoje dane, opracowują modele i zwiększają produktywność zespołów. Asystenci wykorzystujący GenAI (cyfrowi konsultanci w stylu Siri, którzy mogą wykonywać większość pracy związanej z tworzeniem modeli i analizą danych) wywierają znaczący wpływ na analitykę i modelowanie w sektorze usług finansowych.
Nowe podejście do tworzenia modeli
Jedną z najbardziej obiecujących cech asystentów wykorzystujących generatywną AI jest ich zdolność do przyspieszania procesów modelowania, które tradycyjnie trwały miesiącami, skracając je do dni, a nawet godzin. Od generowania kodu do złożonego łączenia danych po dostarczanie natychmiastowych informacji — asystenci ci minimalizują wąskie gardła, które mogą spowalniać procesy analityczne.
Generatywna AI idzie o krok dalej, syntetyzując wielkoskalowe zbiory danych i tworząc realistyczne scenariusze w celu uzupełnienia istniejących danych, co znacząco poprawia dokładność modeli, szczególnie w przypadku rzadkich lub niekompletnych danych.
W przypadku instytucji finansowych ta efektywność przekłada się na szybsze wprowadzanie produktów na rynek i znaczne oszczędności kosztów. Dzięki zmniejszeniu zasobów potrzebnych do opracowywania modeli firmy mogą przeznaczyć większy budżet lub więcej zasobów na innowacje, a mniej na pracochłonne procesy związane z danymi.
Generatywna AI pomaga również w testach warunków skrajnych portfeli inwestycyjnych, generując syntetyczne scenariusze rynkowe i zapewniając odporność na nieoczekiwane wahania rynkowe.
Podmioty, które wcześnie wdrożyły tę technologię, odnotowały skrócenie czasu przygotowywania danych nawet o 75% (zgodnie z opiniami klientów otrzymanymi przez Experian) — zmiana ta nie tylko przyspiesza realizację projektów, lecz także maksymalizuje produktywność i umożliwia zespołom przekierowanie wysiłków na możliwości rynkowe o większej wartości.
Have an account? Log In
Ułatwienie dostępu do danych dzięki przetwarzaniu języka naturalnego
Jedną z najpoważniejszych barier w zaawansowanej analityce zawsze były kompetencje techniczne wymagane do pracy ze złożonymi zbiorami danych. Analitycy danych i analitycy biznesowi często muszą pisać skomplikowany kod i wykonywać rozbudowane zapytania, aby uzyskać informacje, co ogranicza dostęp do analityki do wąskiej grupy specjalistów.
Asystenci wykorzystujący generatywną AI przełamują te bariery dzięki przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), umożliwiając użytkownikom o różnym poziomie doświadczenia pracę z danymi za pomocą prostych, intuicyjnych zapytań.
Dzięki NLP analitycy z różnych działów — finansów, marketingu czy zarządzania ryzykiem — mogą zadawać pytania, tworzyć modele i uzyskiwać informacje bez zaawansowanych umiejętności programistycznych.
Demokratyzacja analityki danych oznacza, że więcej osób w organizacji może uczestniczyć w podejmowaniu decyzji opartych na danych, tworząc kulturę, w której informacje swobodnie przepływają, a współpraca się rozwija.
Udostępniając analitykę większej liczbie osób za pomocą oprogramowania NLP, generatywna AI promuje bardziej inkluzywne podejście, w którym informacje swobodnie przepływają, współpraca się rozwija, a podejmowanie świadomych decyzji staje się wspólnym wysiłkiem.
Współpraca w ramach branży
Jednym z kluczowych czynników wpływających na użyteczność dowolnego asystenta wykorzystującego generatywną AI jest sposób jego opracowania. Asystenci wykorzystujący generatywną AI nie powinni być tworzeni w oderwaniu od rzeczywistych potrzeb; najlepsi z nich powstają w ścisłej współpracy między dostawcą technologii posiadającym głęboką wiedzę specjalistyczną w zakresie AI a jego klientami z branży.
Dzięki temu asystent rzeczywiście rozumie nomenklaturę, procesy, problemy i wyzwania branży, a także wszystkie niuanse dotyczące danego sektora, dzięki czemu może dostarczać wartościowych informacji zwrotnych po otrzymaniu polecenia.
Przed rozpoczęciem korzystania z asystenta wykorzystującego generatywną AI warto ocenić głębokość wiedzy branżowej i dorobek jego twórcy. Jeśli podczas takiej oceny asystent „mówi językiem branży” i przedstawia konkretne dowody na skrócenie czasu generowania analiz lub opracowywania modeli, może okazać się trafnym wyborem.
Równoważenie wzrostu produktywności z odpowiedzialnym wykorzystaniem AI
Produktywność jest często główną motywacją do wdrażania rozwiązań opartych na AI. Usprawniając tworzenie modeli i skracając czas przetwarzania danych, asystenci wykorzystujący generatywną AI dają organizacjom możliwość wydajniejszego działania i zwiększania produktywności bez zwiększania złożoności operacyjnej.
Wiąże się to jednak z koniecznością uwzględnienia kwestii etycznych. Zapewnienie przejrzystości, dokładności i sprawiedliwości modeli AI ma kluczowe znaczenie, szczególnie że modele te są coraz częściej wykorzystywane przy podejmowaniu decyzji o dużym znaczeniu, takich jak zatwierdzanie pożyczek i ocena zdolności kredytowej.
Najlepsi asystenci generatywnej AI mają zabezpieczenia i środki zapewniające przejrzystość, które promują etyczne wykorzystanie. GenAI wspiera również instytucje finansowe, dostarczając narzędzia do zapewnienia zgodności z regulacjami, takie jak generowanie raportów w czasie rzeczywistym i identyfikowanie potencjalnych naruszeń.
Odpowiednie skupienie się na odpowiedzialnej AI ustanowi zrównoważony standard w świecie, w którym organy regulacyjne i konsumenci priorytetowo traktują przejrzystość i odpowiedzialność.
More Articles
Przyszłe zastosowania
Chociaż początkowe zastosowania GenAI w modelowaniu i analizie już przynoszą znaczące korzyści, to dopiero wierzchołek góry lodowej. Przyszli asystenci AI będą rozwiązywać różne problemy w wielu branżach dzięki konkretnym zastosowaniom, takim jak zapewnienie zgodności z regulacjami, poprawa doświadczeń klientów i marketing.
GenAI otwiera również nowe możliwości przed instytucjami finansowymi, pozwalając im symulować warunki rynkowe, dynamicznie optymalizować portfele i udoskonalać strategie personalizacji obsługi klientów.
Upraszczając dostęp do analiz, ułatwiając współpracę między działami i wspierając etyczne praktyki AI, asystenci generatywnej AI stanowią transformacyjne, oparte na współpracy narzędzie, które na zawsze zmieni sposób, w jaki instytucje finansowe wykorzystują i monetyzują swoje dane.
Dalsza droga
GenAI zmienia sposób uzyskiwania dostępu do danych, ich przetwarzania i stosowania w całym sektorze usług finansowych. Ponieważ instytucje finansowe dążą do zwiększenia produktywności, usprawnienia operacji i dostarczania wartości klientom, asystenci genAI są cennym sprzymierzeńcem w dążeniu do efektywności i innowacji.
Technologia ta oferuje również klucz do lepszej oceny ryzyka, umożliwiając instytucjom dokładniejsze modelowanie ryzyka systemowego i efektów kaskadowych. GenAI zwiastuje nową erę, w której dane są czymś więcej niż zasobem — stanowią katalizator wzrostu, współpracy i odpowiedzialnego wykorzystania AI.
Perspektywy dla generatywnej AI w usługach finansowych i innych branżach są obiecujące. Organizacje, które już teraz wdrażają tę technologię, są dobrze przygotowane do objęcia pozycji lidera. Dzięki usprawnieniu analiz, obniżeniu kosztów i zwiększeniu dostępności danych podejście to zmieni sposób działania instytucji finansowych — a także sektorów takich jak ochrona zdrowia, marketing i motoryzacja.
Ustanówmy nowy standard podejmowania przez firmy decyzji na podstawie danych i długoterminowego przekształcania branż.
Zapisz się do newslettera The CTO Club, aby otrzymywać więcej informacji na temat GenAI.
