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金融服務領域的許多人正在試用人工智能(AI)應用程序,這些項目的方法和野心越來越復雜。WatersTechnology與SmartStream合作,最近與行業(yè)技術人員召開了Chatham House式的討論會,討論了他們對AI的希望以及對更大范圍采用AI的實際和道德挑戰(zhàn)。
盡管AI的世界越來越廣泛,但隨著公司距離實施的步伐越來越近,一個不變的事實證明了這一點:具有強大數(shù)據(jù)導向的游戲將蓬勃發(fā)展,而沒有數(shù)據(jù)的游戲將蓬勃發(fā)展。 嘗試AI的和資產(chǎn)管理人員充滿熱情地經(jīng)歷了早期階段,但是,就像環(huán)法自行車賽中的高管 一樣,他們開始感到有些壓力。
對于許多人來說,艱辛的新地形仍在等待到達終點。正如WatersTechnology / SmartStream討論的一位撰稿人所描述的那樣:“目前的斗爭仍然是能夠闡明AI的業(yè)務案例;因此,人們之所以需要更多的概念驗證來進行試驗,是為了幫助定義業(yè)務案例,然后使其在行業(yè)中的適用性向前發(fā)展。”我們站在阿爾卑斯山腳下,盯著真正的攀登。 從用于欺詐檢測,文檔數(shù)字化和幫助臺聊天機器人的機器人處理自動化,到用于編碼的聚類機器學習算法和基于預測分析的自動商品交易,該行業(yè)已經(jīng)在功能領域和AI的各個層次之間建立了廣泛的網(wǎng)絡。
地理和天氣模式。討論中的一些人描述了創(chuàng)新的目標領域,而其他人則說人工智能無論是面向客戶,貿(mào)易結算業(yè)務還是投資研究,它已經(jīng)滲透到企業(yè)的各個角落。當公司考慮進行進一步的投資或將概念驗證投入全面生產(chǎn)時,評估標準似乎也很熟悉:節(jié)省的成本是多少?將產(chǎn)生什么新收入?是否還有其他效率可以捕獲,它們是否會產(chǎn)生新的監(jiān)管成本? 但是演講者也同意了AI特有的一些皺紋。
具體而言,盡管有些人仍然更喜歡機器人技術可以實現(xiàn)的“短暫,快速的勝利”,但真正的價值以及同樣真正的技術挑戰(zhàn)在于,人工智能要暴露于原本不會被觸及的大量信息中,獲取信號然后創(chuàng)造出適當?shù)穆┒泛妥o欄,了解AI的功能。因此,下一階段不僅涉及傳統(tǒng)指標。這是關于野心,及時性以及道德和責任問題的導航。而這的核心是有效的數(shù)據(jù)編組。
對抗增量主義 顯而易見的起點是衡量機構的野心,有趣的是,聚會引起了強烈的共鳴,敦促企業(yè)更大膽。正如該合唱團中的一個聲音所言,今天的陷阱在于創(chuàng)造一個錯誤的選擇:一個簡短,更具成本效益和確定的結果;另一個更具戰(zhàn)略意義,但更具參與性和開放性。她解釋說:“對于我們的一些利益相關者來說,仍然是不確定性。” “他們將這個決定視為'我知道這將會發(fā)生;我將選擇短期選擇。” 那是您輸?shù)魬?zhàn)斗的地方。” 許多人表示,這種實現(xiàn)小幅增長的動力是可以理解的,但它也掩蓋了AI的潛力,尤其是考慮到近年來已經(jīng)對大數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)湖和相關基礎設施進行的投資。例如,一家公司正試圖減少錯誤并識別大型索引數(shù)據(jù)集中的離群值,由于其龐大的規(guī)模,如果沒有AI,這將是無法運行的。
另一位與會者,其保險公司已經(jīng)使用AI對于欺詐檢測,他認為最大的好處是處理根本不使用的數(shù)據(jù),“查看被完全丟棄或忽略的事物。日志和其他活動只是路邊,”他說。“它將那些與您的核心數(shù)據(jù)集集成在一起,以獲取您看不到的模式,而且由于當前數(shù)據(jù)太鈍,人類將無法看到它們。這就是我們看到最大的進步的地方。”
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