인공 지능이 산업 전반에 걸쳐 빠른 발전을 계속함에 따라 금융 서비스 회사 교차로에서 자신을 찾으십시오. AI의 잠재력을 활용하기를 간절히 원하지만 규제 조사가 커지는 것에 대해 많은 기관들이 혁신의 길이 예상보다 훨씬 더 복잡하다는 것을 발견하고 있습니다. 최근 헤드 라인은 스포트라이트 위험과 같은 위험을 감수합니다 AI 환각모델 바이어스 및 불투명 한 의사 결정-규제 기관이 점점 더 다루고 싶어한다는 문제를 해결합니다.
그러나 생성 AI 과대 광고와 규정 준수 문제의 소음 뒤에는 더 실용적이고 간과 된 기회가 있습니다. AI의 성공은 더 큰 모델을 구축하는 데 의존하지 않지만 효과적으로 작동 할 권리 및 도메인 특정 데이터를 제공하는 데 의존합니다. 금융 기관은 계약, 진술, 공개, 이메일 및 레거시 시스템에 갇힌 구조화되지 않은 데이터의 산에 앉아 있습니다. 해당 데이터가 잠금 해제되고 사용할 수있을 때까지 AI는 금융 부문에서 약속에 미치지 못할 것입니다.
숨겨진 도전 : 조 구조화되지 않은 데이터에 진동이 잠겼습니다
금융 기관은 매일 엄청난 양의 데이터를 생성하고 관리합니다. 그러나, an 이 데이터의 추정 80-90%는 구조화되지 않았습니다계약, 이메일, 공개, 보고서 및 커뮤니케이션에 매장. 데이터베이스에서 깔끔하게 구성된 구조화 된 데이터 세트와 달리, 구조화되지 않은 데이터는 전통적인 방법을 사용하여 스케일로 처리하기가 지저분하고 다양한 처리가 어렵습니다.
이것은 중요한 도전을 제시합니다. AI 시스템은 공급 된 데이터만큼 우수합니다. 깨끗하고 상황에 맞는 신뢰할 수있는 정보에 액세스 할 수 없다면 가장 진보 된 모델조차도 부정확하거나 오해의 소지가있는 출력을 제공 할 위험이 있습니다. 이는 정확성, 투명성 및 규제 준수를 협상 할 수없는 금융 서비스에서 특히 문제가됩니다.
기업들이 AI를 채택하기 위해 경쟁함에 따라, 많은 사람들이 가장 귀중한 데이터 자산이 오래된 시스템과 미사 리포지토리에 갇혀 있음을 발견하고 있습니다. 이 데이터 잠금을 해제하는 것은 더 이상 백 오피스 문제가 아닙니다. AI 성공의 중심입니다.
규제 압력 및 돌진의 위험 AI
전 세계 규제 기관은 금융 서비스 내 AI 사용에 대한 초점을 선명하게하기 시작했습니다. AI 모델이 적절한 추적 가능성없이 그럴듯하지만 잘못된 정보를 생성하는 환각과 투명성에 대한 우려가 장착되고 있습니다. 모델 편견과 설명 부족은 특히 대출, 위험 평가 및 규정 준수와 같은 영역에서 불투명 한 결정이 법적 노출 및 평판 손상으로 이어질 수있는 채택을 더욱 복잡하게 만듭니다.
설문 조사에 따르면 금융 기관의 80% 이상 AI 이니셔티브를 늦추는 주요 요인으로서 데이터 신뢰성 및 설명 가능성을 인용하십시오. 의도하지 않은 결과에 대한 두려움과 강화 감독과 함께 신중한 환경이 만들어졌습니다. 기업은 혁신에 대한 압력을 받고 있지만 규제 당국이 떨어지거나 완전히 신뢰할 수없는 AI 시스템을 배포하는 것에주의를 기울이고 있습니다.
이 기후에서 일반화 된 AI 솔루션을 쫓거나 상용 LLM을 실험하면 종종 프로젝트가 중단, 투자 낭비 또는 더 나쁜 시스템으로 이어집니다.
도메인 별 데이터 중심 AI로의 전환
업계가 필요로하는 혁신은 또 다른 모델이 아닙니다. 모델 구축에서 데이터 마스터리로 초점이 이동 한 것입니다. 도메인 별 비정형 데이터 처리는 금융 서비스에서 AI에 대한보다 근거가있는 접근 방식을 제공합니다. 이 방법은 광범위한 인터넷 데이터에 대한 교육을받은 일반 모델에 의존하는 대신 금융 기관이 이미 가지고있는 고유 한 데이터를 추출, 구조화 및 맥락화하는 것을 강조합니다.
금융 언어, 문서 및 워크 플로의 뉘앙스를 이해하도록 설계된 AI를 활용함으로써 기업은 이전에 액세스 할 수없는 데이터를 실행 가능한 인텔리전스로 전환 할 수 있습니다. 이를 통해 부정확성이나 관련성이없는 외부 데이터 세트가 아닌 기관의 신뢰할 수있는 정보에 뿌리를 둔 자동화, 통찰력 및 의사 결정 지원이 가능합니다.
이 접근법은 효율성을 향상시키고 위험을 줄임으로써 즉각적인 ROI를 제공하는 동시에 규제 기대치를 충족시킵니다. 명확하고 추적 가능한 데이터 파이프 라인이있는 시스템을 구축함으로써 조직은 오늘날 AI 채택에서 가장 큰 과제 중 두 가지를 극복하는 데 필요한 투명성과 설명을 얻습니다.
AI는 금융 세계에서 실제 결과를 주도하고 있습니다
AI 대화의 대부분은 화려한 혁신에 고정되어 있지만, 도메인 별 구조화되지 않은 데이터 처리는 이미 세계 최대 은행 및 금융 기관의 일부 장면 뒤에서 운영을 변화시키고 있습니다. 이러한 조직은 AI를 사용하여 인간의 전문 지식을 대체하지 않고이를 확대하기 위해 계약에서 중요한 용어 추출을 자동화하거나 공개에 묻힌 규정 준수 위험을 표시하거나 고객 커뮤니케이션 분석을 간소화합니다.
예를 들어, 재무 제표의 기본 분석은 금융 서비스 전반의 핵심 기능이지만 분석가는 종종 각 진술의 변동성을 탐색하고 감사 자의 메모를 해독하는 데 수많은 시간을 소비합니다. 우리와 같은 AI 솔루션을 활용하는 회사는 처리 시간이 60%줄어들어 팀이 수동 검토에서 전략적 의사 결정으로 초점을 바꿀 수 있습니다.
그 영향은 실질적입니다. 며칠 또는 몇 주가 걸린 수동 프로세스는 이제 몇 분 안에 완료됩니다. 위험 관리 팀은 잠재적 인 문제에 대한 조기 가시성을 얻습니다. 준수 부서는 감사 또는 규제 검토 중에 더 빠르고 신뢰를 얻을 수 있습니다. 이러한 AI 구현은 기업이 입증되지 않은 모델에 도박을 요구하지 않습니다. 그들은 기존 데이터 기초를 기반으로 이미 존재하는 것을 향상시킵니다.
이 AI의 실질적인 적용은 많은 생성 AI 프로젝트에서 공통적 인 시행 착오 방법과 완전히 대조적입니다. 최신 기술 트렌드를 쫓기보다는 정확성과 목적으로 실제 비즈니스 문제를 해결하는 데 중점을 둡니다.
위험에 처한 AI : CTO 및 규제 기관이 간과하고있는 것
AI를 채택하기 위해 서두르면 많은 금융 서비스 리더, 심지어 규제 기관조차도 모델 계층에 너무 집중하고 데이터 계층에는 충분하지 않습니다. 고급 알고리즘의 매력은 종종 AI 결과가 데이터 품질, 관련성 및 구조에 의해 지시된다는 근본적인 진실을 어둡게합니다.
도메인 별 데이터 처리 우선 순위를 정함으로써 기관은 처음부터 AI 이니셔티브를 위험에 빠뜨릴 수 있습니다. 이는 금융 서비스의 맥락에서 지능적으로 구조화되지 않은 데이터를 처리 할 수있는 기술 및 프레임 워크에 투자하여 출력이 정확할뿐만 아니라 설명 가능하고 감사 할 수 있도록하는 것을 의미합니다.
이 접근법은 또한 기업이 AI를보다 효과적으로 확장 할 수 있도록 배치합니다. 구조화되지 않은 데이터가 사용 가능한 형식으로 변환되면, 규제보고, 고객 서비스 자동화, 사기 탐지 또는 투자 분석 등 여러 AI 사용 사례를 구축 할 수있는 기초가됩니다.
과대 광고주기를 넘어서
금융 서비스 산업은 중추적 인 순간입니다. AI는 엄청난 잠재력을 제공하지만 잠재력은 훈련 된 데이터 우선 사고 방식이 필요하다는 것을 깨닫습니다. 환각 위험과 모델 편향에 대한 현재 초점은 유효하지만 더 시급한 문제를 방해 할 수 있습니다. 비 구조화되지 않은 데이터의 방대한 매장을 잠금 해제하고 구조화하지 않으면 서 AI 이니셔티브는 계속해서 저하 될 것입니다.
도메인 별 구조화되지 않은 데이터 처리는 감각적 인 헤드 라인을 만들지 않지만 측정 가능하고 지속 가능한 영향을주는 획기적인 종류를 나타냅니다. 금융 서비스와 같은 규제가 많은 데이터 집약적 산업에서 실용적인 AI는 다음 큰 것을 쫓는 것이 아니라는 것을 상기시켜줍니다. 이미 존재하는 것을 더 잘 활용하는 것입니다.
규제 당국이 감독을 계속 강화하고 기업은 위험 관리와 혁신의 균형을 맞추기 위해 데이터 마스터리에 중점을 둔 사람들은 리드에 가장 적합한 위치에 가장 적합합니다. 금융 서비스 분야의 AI의 미래는 가장 화려한 모델을 가진 사람에 의해 정의되지는 않지만, 누가 데이터를 잠금 해제하고, 책임감있게 AI를 배포하며, 복잡한 규정 준수 중심의 세계에서 일관된 가치를 제공 할 수 있습니다.
게시물 금융에서 AI의 가장 큰 기회는 새로운 모델이 아닙니다. 기존 데이터를 잠금 해제하고 있습니다. 먼저 나타났습니다 Unite.ai.