Преобразующее влияние GenAI на финансовые услуги

Экономический

Краткое содержание:

Генеративный ИИ — это мощная технология, которая открывает множество возможностей для бизнеса, одновременно создавая проблемы. Как это повлияет на финансовые услуги?

Мир находится на скоростной трассе новых технологий. Проектирование, создание, тестирование и внедрение новых технологий ускорились экспоненциально со времен промышленной революции. Массам требуются не десятилетия, а дни, чтобы принять новые технологии. Революция генеративного искусственного интеллекта (GenAI) и большой языковой модели (LLM) еще больше продвигает мир к еще одной совершенно новой реальности.

Каковы последствия этой мощной новой технологии? Как она переосмысливает будущее финансовых услуг? И как мы можем сбалансировать инновации с человеческой ответственностью за этическое использование ИИ? Спикеры недавней панельной дискуссии на Всемирной конференции официальных учреждений BNP Paribas (GOIC) поделились своими идеями.

The Transformative Impact of GenAI on Financial Services_1

Каковы последствия GenAI для финансовых услуг? Спикеры недавней панельной дискуссии на Всемирной конференции официальных учреждений BNP Paribas (GOIC) поделились своими идеями.

Генерация контента с помощью ИИ

Открывая дискуссию, Алексей Гринбаум, старший научный сотрудник CEA-Saclay, объяснил: «Системы ИИ генерируют контент асемантическим способом. Генеративные системы ИИ не понимают ничего, что понимает человек, и не работают с измерением человеческого смысла. Вычисления служат только для выбора следующего токена в последовательности. Выбор токена является результатом вероятностного вычисления, и это все, что делает GenAI. Интересно то, что, хотя GenAI вычисляет только недостающие токены, он на самом деле создает контент, который имеет смысл для нас и кажется пользователю полным смысла».

Он добавил: «Генерация ИИ не оценивает, является ли некоторый контент истинным или ложным, потому что человеческий смысл не является частью процесса вычисления. Нам нужно добавить систему фильтров, называемую выравниванием, чтобы отфильтровать то, что неправильно, дискриминационно или токсично».

GenAI остается машиной. Качество того, что она выдает, зависит от подсказок, которые мы ей даем: «Чтобы говорить с этим нечеловеческим агентом, вам нужно выучить определенные способы речи». Мы не можем просто использовать человеческие способы использования языка и предполагать, что это даст наилучший результат с системами ИИ.

Принятие GenAI

После того как в 1886 году во время промышленной революции Карл Бенц создал первый автомобиль, работающий на газе, прошло 27 лет, прежде чем он стал широко распространенным, когда Генри Форд представил его массам в 1913 году.

Для сравнения, когда ChatGPT был запущен в ноябре 2022 года, потребовалось пять дней, чтобы набрать 1 миллион пользователей. Предыдущий рекорд был у Instagram, которому потребовалось два месяца, чтобы достичь этого числа пользователей, сказал Гийом Бур, глава Enterprise в Mistral AI, выступая на GOIC.

Внедрение GenAI происходит со скоростью света, приложения кажутся бесконечными, и гонка за следующим рубежом началась. Предоставление технологии бесплатного использования в открытом исходном коде еще больше ускорит трансформационную природу GenAI.

Среди секторов финансовые услуги являются одной из отраслей, находящихся на переднем крае внедрения ИИ, с растущим числом исследований за последние 18 месяцев, а также с переходом от ориентированных на сотрудников и неосновных бизнес-приложений, которые в основном были готовыми решениями, к бизнес-кейсам с гораздо более значительными преимуществами в плане конкурентного преимущества, отметил Бур. Большинство увиденных им вариантов использования были инструментами, которые улучшают более административные, скрытые задачи, такие как принятие кредитных решений, знание своего клиента (KYC), ESG и улучшения управления рисками.

Клиентские приложения — это следующий уровень конкуренции, поскольку компании увеличивают возможности ИИ в своих клиентских контакт-центрах чат-ботов. Например, шведский стартап электронной коммерции Klarna утверждает, что у него есть чат-бот, который может управлять более чем 2 миллионами разговоров с клиентами в месяц без отрицательного влияния на его индекс потребительской лояльности (NPS), который измеряет удовлетворенность клиентов.

Мнение провайдера

Чтобы стать хорошим поставщиком, необходимы два ключевых ингредиента: экспертиза и капитал. По оценкам Бура, в настоящее время в мире есть несколько тысяч человек, которые владеют этой технологией. С точки зрения капитала, разработка моделей GenAI очень капиталоемка, поскольку для этого необходимо запускать множество графических процессоров без остановки в течение нескольких дней или даже недель.

Большие, мощные модели важны для исследований, но не всегда финансово жизнеспособны при запуске в производство и масштабировании. «Во многих случаях окупаемость инвестиций неочевидна», — отметил Бур. «Чтобы поддерживать масштаб крупных предприятий и учреждений по всему миру с наиболее эффективным соотношением затрат и производительности, вам понадобятся большие, очень мощные модели, которые стоят дороже, но также и модели среднего размера, которые вы сможете точно настроить и специализировать для конкретных задач».

Более крупные модели обладают большей способностью к рассуждению и способностью выполнять более сложные задачи, но они также медленнее. Отрасли необходимо найти баланс между скоростью и способностью к рассуждению.

Приводя пример рефакторинга устаревшего кода, Бур пояснил: «Если вы хотите перевести миллионы строк COBOL в Java, что является проблемой, с которой сталкиваются многие финансовые учреждения, для этого требуется большая точность и производительность модели. Это может занять дни или даже недели, что на самом деле не имеет значения. С другой стороны, если вы создаете чат-бота для своих клиентов, то задержка чрезвычайно важна. Поэтому вы бы предпочли выбрать модели меньшего размера, которые также имеют очень хороший уровень производительности».

Еще одним отличительным фактором для Mistral является гибкость компании в развертывании своих моделей в центрах обработки данных своих клиентов вместо размещения данных в облаке, что, безусловно, является преимуществом для финансовых учреждений. «Мы считаем, что у наших клиентов должен быть выбор переноса модели в данные, а не наоборот», — отметил Бур.

Многоязычность — еще одна ключевая особенность: это способность модели понимать и общаться на родном языке, не прибегая к переводу. Это гарантирует, что модель понимает культурные особенности и нюансы. «Речь идет не только о словарном запасе или грамматике, но и о культурных аспектах и извлечении особенностей языка и культуры», — сказал Бур.

Мнение пользователей

Французский регулятор финансовых рынков, Autorité des Marchés Financiers (AMF), считает себя «потребителями ИИ», — заявила Айрис Лукас, руководитель отдела разведки данных AMF. «Действительно, в AMF мы задаемся вопросом использования в наших собственных целях, и в настоящее время реализуется несколько проектов, например, защита инвесторов, продвижение устойчивого финансирования, обнаружение злоупотреблений на рынке и повышение операционной эффективности».

AMF развернула свои первые инструменты ИИ в 2019 году с обнаружением мошенничества под названием FISH, Financial Investment Scam Hunter. В 2021 году AMF запустила большую программу трансверсальных данных под названием ICData с целью расширить использование данных, чтобы сделать AMF более управляемым данными.

В области устойчивого финансирования AMF использует ИИ для извлечения целей устойчивости из политик управления фондами. ИИ также является ценным инструментом, который AMF использует для кластеризации при обнаружении злоупотреблений на рынке, в то время как методы контролируемого обучения изучаются для выявления конкретных типов рыночных манипуляций. В области операционной эффективности AMF изучает использование ИИ для автоматического создания протоколов совещаний, поддержки экспертов и усиления помощи по надзору, чтобы сократить ручные задачи без добавления ценности. «Мы считаем, что LLM не заменит наших коллег или экспертов, но может расширить их возможности», — отметил Лукас.

Рассматривая использование ИИ в финансовых учреждениях, Леа Делерис, руководитель отдела исследований рисков искусственного интеллекта в BNP Paribas, пояснила: «Моя команда разрабатывает сценарии использования ИИ, чтобы повысить эффективность и действенность управления рисками. Мы также работаем над стратегией функции и вносим вклад на уровне Группы во все сообщество вокруг ИИ, особенно вокруг ответственного ИИ, который является этичным, безопасным, надежным, непредвзятым, учитывающим углеродный след и объяснимым».

Она добавила: «У нас есть более 50 вариантов использования в производстве, которые касаются рисков и соответствия требованиям, в основном в области идентификации и обнаружения».

Делерис видит большую часть влияния GenAI на документацию и контроль. Крупные мировые институты, такие как BNP Paribas, имеют контроль в самых разных географических регионах и юрисдикциях. «На уровне BNP Paribas Group мы хотим быть уверены, что учитываем местные особенности, сохраняя при этом глобальную согласованность. Наличие инструмента, который может читать, обобщать и находить проблемы, поможет нам быть еще более эффективными», — отметила она.

Руководитель отдела исследований рисков в области искусственного интеллекта, BNP Paribas

Другими областями, где ИИ может обеспечить значительную эффективность, являются моделирование, стресс-тестирование, ускорение документооборота и приведение в соответствие с процедурами и правилами.

Ответственный ИИ

«Помимо преимуществ и сложностей внедрения ИИ, важной темой для всех нас является то, как сделать это ответственно», — сказал Хьюз Эвен, директор по данным BNP Paribas, который модерировал дискуссию.

В этом и заключается цель Закона ЕС об искусственном интеллекте, который «направлен на создание единой правовой базы для систем и приложений искусственного интеллекта на всей территории Европейского союза (ЕС)», пояснил Делерис, добавив: «Цель Закона об искусственном интеллекте — гарантировать, что системы искусственного интеллекта разрабатываются и внедряются безопасным, этичным и заслуживающим доверия образом».

Закон об ИИ классифицирует системы ИИ на основе уровня их риска и вводит конкретные обязательства и требования для каждой категории. Системы ИИ с высоким уровнем риска будут подчиняться строгим обязательствам по соблюдению, включая оценки соответствия, управление данными и требования прозрачности.

Делерис предупредила, что Закон об ИИ сосредоточен только на защите категории рисков, влияющих на основные права граждан. Учреждения сталкиваются с дополнительными рисками, такими как киберугрозы, а также операционные или репутационные потери от ненадлежащего использования ИИ. «Управление рисками моделей не является чем-то новым в финансовых учреждениях и заключается именно в обеспечении того, чтобы модель (ИИ или нет) соответствовала своему назначению и использовалась в правильном целях. Таким образом, у нас уже есть структуры, и в основном нам нужно развивать культуру управления этими рисками», — добавила она.

«Хотя в настоящее время AMF не контролирует модели ИИ, разработанные участниками рынка в соответствии с Законом об ИИ, это может измениться в будущем по мере развития правил. В то же время мы активно взаимодействуем с участниками рынка, чтобы понять, как используется ИИ и влияет ли это на их процессы соответствия или управление рисками», — отметила Лукас. Она добавила, что «ключевой задачей остается достижение баланса между использованием возможностей, которые предлагает ИИ, и управлением его рисками. Это имеет решающее значение для амбиций AMF: поддерживать инновации, обеспечивая при этом надлежащее функционирование рынков».

Гринбаум из CEA-Saclay согласился: «Закон об ИИ — это не просто больше бюрократических процедур и больше обязательных сертификатов. В нем также есть очень интересные положения — даже новый этический принцип — и важные призывы к дополнительным исследованиям».

«Быстро развивающаяся технология генеративного ИИ открывает возможности для первопроходцев на своих рынках, а также потенциал и варианты использования, которые уже реализуются в таких областях, как моделирование, обнаружение, расследование и отчетность. Это также требует контроля и этических соображений, а также потенциала регулирования, включая знаменательный Закон ЕС об ИИ», — заключил Эвен.

Источник: Банк Америки

Чтобы быть в курсе всех экономических событий за сегодняшний день, заходите на наш эконом. календарь

Предупреждение о риске и отказ от ответственности

Вы понимаете и признаете, что торговля по стратегиям сопряжена с высокой степенью риска. Следование любым стратегиям или инвестиционным методологиям может привести к потерям. Содержимое сайта предоставляется нашими участниками и аналитиками исключительно в информационных целях. Вы единолично несете ответственность за определение того, подходят ли вам какие-либо торговые активы, ценные бумаги, стратегия или любой другой продукт, исходя из ваших инвестиционных целей и финансового положения.

Раскрытие Рисков

Риск потерь при торговле такими финансовыми инструментами, как акции, валюта, сырьевые товары, фьючерсы, облигации, ETF и криптовалюты, может быть значительным. Вы можете полностью потерять средства, размещенные у брокера. Поэтому вам следует тщательно взвесить, подходит ли вам такая торговля с учетом ваших обстоятельств и финансовых ресурсов.

Ни одно решение об инвестировании не должно приниматься без проведения тщательной проверки самостоятельно или без консультации с вашими финансовыми консультантами. Наш веб-контент может не подойти вам, поскольку мы не знаем ваших финансовых условий и инвестиционных потребностей. Наша финансовая информация может иметь задержку или содержать неточности, поэтому вы должны нести полную ответственность за любые ваши торговые и инвестиционные решения. Компания не несет ответственности за потерю вашего капитала.

Без разрешения сайта запрещается копировать графику, тексты или торговые марки сайта. Права интеллектуальной собственности на содержание или данные, включенные в этот сайт, принадлежат его поставщикам и торговцам.

Последние поиски

Популярные запросы

Котировки

Анализ

Пользователь

24/7

Экономический Календарь

Обучение

Данные