10 กรณีการใช้งานและตัวอย่างที่แท้จริงของ Generative AI ในบริการทางการเงิน

คุณเคยพิจารณาถึงความแม่นยำและการเติบโตอันน่าทึ่งของอุตสาหกรรมการเงินหรือไม่? เป็นขอบเขตที่ข้อผิดพลาดมีเพียงเล็กน้อย ความถูกต้องเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง และความก้าวหน้าเป็นสิ่งที่ไม่สิ้นสุด แต่จริงๆ แล้วอะไรทำให้ทุกอย่างเกิดขึ้นเบื้องหลัง? มันคือ Generative AI

Generative AI ในด้านการเงินได้กลายเป็นเครื่องมืออันทรงคุณค่าของนวัตกรรมในภาคส่วนนี้ โดยนำเสนอข้อได้เปรียบที่กำหนดแนวทางการดำเนินงานทางการเงินและการส่งมอบบริการใหม่

การบูรณาการเข้ากับสถาบันการเงินช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพ การตัดสินใจ และการมีส่วนร่วมของลูกค้าอย่างมาก ด้วยการทำให้งานซ้ำๆ เป็นแบบอัตโนมัติและเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์ Generative AI จะช่วยเพิ่มความคล่องตัวในการดำเนินงาน ลดข้อผิดพลาด และลดต้นทุน ท้ายที่สุดแล้วยังช่วยเพิ่มผลกำไรของธุรกิจอีกด้วย

ตารางด้านบนแสดงให้เห็นว่า Generative AI ในภาคบริการทางการเงินคาดว่าจะมี CAGR ที่ 28.1% ในช่วงปี 2565 ถึง 2575 ด้วยวิถีการเติบโตนี้ ขนาดตลาดของ generative AI ในภาคการเงินคาดว่าจะเกิน 9.48 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2575

ขนาดของตลาดที่เพิ่มขึ้นแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนถึงโอกาสที่สำคัญสำหรับธุรกิจทางการเงินสำหรับการลงทุนใน Generative AI ช่วยให้พวกเขาสามารถใช้ประโยชน์จากความสามารถในการเปลี่ยนแปลงและปลดล็อกช่องทางใหม่ในการเติบโตและนวัตกรรม

บล็อกนี้จะเจาะลึกเกี่ยวกับการสำรวจแง่มุมต่างๆ ของ Generative AI ในภาคการเงิน รวมถึงกรณีการใช้งาน ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง และอื่นๆ อีกมากมาย ดังนั้นเพื่อไม่ให้เป็นการเสียเวลา เรามาดูรายละเอียดกันดีกว่า

Generative AI ในด้านการเงิน: การสำรวจเชิงลึก

ในภาคการเงิน Generative AI ได้กลายเป็นเครื่องมือที่สถาบันการเงินไม่อาจมองข้ามได้ โดยจะเปลี่ยนแปลงการดำเนินงานและกระบวนการตัดสินใจด้วยความสามารถที่ไม่มีใครเทียบได้

เทคโนโลยีที่เป็นนวัตกรรมนี้มีศักยภาพในการยกระดับธุรกิจอย่างมีนัยสำคัญ ตามรายงานของ Deloitte ความก้าวหน้าใน generative AI สามารถเพิ่มการเติบโตของผลิตภาพทางธุรกิจได้ 1.5 เปอร์เซ็นต์ ดังนั้น ธุรกิจการเงินจึงสามารถเห็นประสิทธิภาพและรายได้ที่เพิ่มขึ้นอย่างมากโดยการรวม generative AI เข้ากับกระบวนการของพวกเขา

รายงานยังกล่าวถึงวิธีที่ Generative AI สามารถปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ขององค์กรและการเงินโดยการแนะนำการรับรู้ตามบริบทและความสามารถในการตัดสินใจที่เหมือนกับมนุษย์ ซึ่งอาจปฏิวัติกระบวนการทำงานแบบเดิมๆ ความก้าวหน้าเหล่านี้เกิดขึ้นได้ด้วยโมเดลพื้นฐาน ซึ่งใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้รับแรงบันดาลใจจากการจัดระเบียบเซลล์ประสาทในสมองของมนุษย์

นอกจากนี้ ตามรายงานของ BCG หน่วยงานด้านการเงินภายในบริษัทระดับโลกกำลังเปิดรับศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงของเครื่องมือ AI เช่น ChatGPT และ Google Bard เครื่องมือเหล่านี้ได้รับการคาดหวังว่าจะกำหนดรูปแบบอนาคตของการทำงานภายในสายงานการเงิน ปฏิวัติกระบวนการ เพิ่มประสิทธิภาพ และขับเคลื่อนนวัตกรรม โดยกำหนดให้ CFO ต้องได้รับความเข้าใจอย่างละเอียดถึงผลกระทบของพวกเขา

การบูรณาการ Generative AI เข้ากับการดำเนินงานทางการเงินคาดว่าจะเป็นไปตามวิถี S-curve ซึ่งบ่งชี้ถึงศักยภาพในการเติบโตที่สำคัญ

ปัจจุบัน ทีมการเงินกำลังสำรวจความสามารถของ Generative AI เพื่อปรับปรุงกระบวนการต่างๆ โดยเฉพาะในด้านต่างๆ เช่น การสร้างข้อความและการวิจัย

เมื่อมองไปข้างหน้า Generative AI พร้อมที่จะปฏิวัติการดำเนินงานหลัก และปรับโฉมความร่วมมือทางธุรกิจภายในภาคการเงิน นอกจากนี้ คาดว่าจะร่วมมือกับเครื่องมือคาดการณ์ AI แบบดั้งเดิม เพื่อเพิ่มขีดความสามารถและประสิทธิภาพของฟังก์ชันทางการเงิน

อ่านเพิ่มเติม: ผลกระทบเชิงการเปลี่ยนแปลงของ AI ในด้านการเงิน

กรณีการใช้งาน AI เจนเนอเรชั่นอันดับต้นๆ ในภาคการเงิน

การบรรจบกันของ Generative AI และการเงิน แสดงให้เห็นถึงการผสมผสานที่ล้ำสมัย โดยเปลี่ยนแนวทางปฏิบัติทางการเงินแบบเดิมๆ ผ่านอัลกอริธึมที่ซับซ้อน การใช้ Generative AI ในด้านการเงินครอบคลุมการใช้งานที่หลากหลาย รวมถึงการประเมินความเสี่ยง การซื้อขายด้วยอัลกอริทึม การตรวจจับการฉ้อโกง การบริการลูกค้าอัตโนมัติ การเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอ และการคาดการณ์ทางการเงิน

เรามาเจาะลึกถึงวิธีการต่างๆ มากมายที่ Generative AI ใน FinTech ถูกนำมาใช้และยกระดับธุรกิจกัน

การให้คำปรึกษาสำหรับการเปลี่ยนแปลงรหัสข้อบังคับ

ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ในด้านการเงินสามารถวิเคราะห์ข้อมูลด้านกฎระเบียบจำนวนมหาศาล และให้ข้อมูลเชิงลึกแก่องค์กรเกี่ยวกับวิธีปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงรหัสกฎระเบียบอย่างมีประสิทธิภาพ การตีความข้อกำหนดด้านกฎระเบียบที่ซับซ้อนช่วยให้ธุรกิจปฏิบัติตามข้อกำหนดและลดความเสี่ยงด้านกฎระเบียบได้อย่างมีประสิทธิภาพ

คำแนะนำทางการเงินที่ปรับให้เหมาะสม

AI เจนเนอเรชั่นและการเงินมาบรรจบกันเพื่อให้คำแนะนำทางการเงินที่ปรับให้เหมาะสม โดยใช้ประโยชน์จากอัลกอริธึมขั้นสูงและการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้คำแนะนำส่วนบุคคลและข้อมูลเชิงลึกแก่บุคคลและธุรกิจ แนวทางที่ได้รับการปรับแต่งนี้ช่วยเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า และช่วยให้แต่ละบุคคลมีข้อมูลในการตัดสินใจเกี่ยวกับการลงทุน การออม และการวางแผนทางการเงิน

การค้นหาและการสังเคราะห์เอกสารทางการเงินที่คล่องตัว

ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ในด้านการเงินช่วยลดความยุ่งยากในกระบวนการค้นหาและสังเคราะห์เอกสารทางการเงินโดยการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากแหล่งที่หลากหลายโดยอัตโนมัติ ความสามารถนี้ช่วยประหยัดเวลาสำหรับนักวิเคราะห์ทางการเงินและปรับปรุงการตัดสินใจโดยการให้ข้อมูลเชิงลึกที่ครอบคลุม

กระบวนการบัญชีอัตโนมัติ

Generative AI มีข้อได้เปรียบอย่างมากในการทำให้งานบัญชีตามปกติเป็นอัตโนมัติ เช่น การป้อนข้อมูล การกระทบยอด และการจัดหมวดหมู่ของธุรกรรมทางการเงิน การลดความพยายามด้วยตนเองและลดข้อผิดพลาดให้เหลือน้อยที่สุดจะเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำในการเก็บบันทึกทางการเงิน

การสร้างรายงานทางการเงินที่มีประสิทธิภาพ

Generative AI มีศักยภาพในการปรับปรุงกระบวนการสร้างรายงานทางการเงินโดยการสังเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่งและนำเสนอในรูปแบบที่มีโครงสร้าง ช่วยให้ธุรกิจสามารถจัดทำรายงานที่ตรงเวลาและแม่นยำสำหรับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย หน่วยงานกำกับดูแล และนักลงทุน

การตรวจจับการฉ้อโกงและการรับรองความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

แอปพลิเคชั่นที่มีประสิทธิภาพอย่างหนึ่งของ generative AI ในด้านการเงินคือการตรวจจับการฉ้อโกงและความปลอดภัยของข้อมูล อัลกอริธึม AI ทั่วไปสามารถตรวจจับความผิดปกติและรูปแบบที่บ่งบอกถึงกิจกรรมการฉ้อโกงในธุรกรรมทางการเงิน นอกจากนี้ยังรับประกันความเป็นส่วนตัวของข้อมูลโดยใช้เทคนิคการเข้ารหัสที่แข็งแกร่งและติดตามการเข้าถึงข้อมูลทางการเงินที่ละเอียดอ่อน

(อ่านเพิ่มเติม: AI ในการธนาคาร – วิธีใช้ปัญญาประดิษฐ์ในธนาคาร)

โซลูชั่นพอร์ตโฟลิโอและการบริหารความเสี่ยง

ปัญญาประดิษฐ์สมัยใหม่ในด้านการเงินช่วยให้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอที่ซับซ้อนและการบริหารความเสี่ยงโดยการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีต แนวโน้มของตลาด และปัจจัยเสี่ยง ช่วยให้สถาบันการเงินตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลเพื่อเพิ่มผลตอบแทนสูงสุดในขณะที่ลดความเสี่ยงให้เหลือน้อยที่สุด

การใช้กลยุทธ์การซื้อขายอัลกอริทึม

อัลกอริธึม Generative AI พัฒนาและใช้กลยุทธ์การซื้อขายแบบอัลกอริธึมโดยการวิเคราะห์ข้อมูลตลาดและระบุโอกาสในการซื้อขายที่ทำกำไร สิ่งนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการซื้อขายและช่วยให้เทรดเดอร์สามารถใช้ประโยชน์จากความผันผวนของตลาดแบบเรียลไทม์

การเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการภาษี

Generative AI ทำให้กระบวนการปฏิบัติตามภาษีเป็นอัตโนมัติโดยการวิเคราะห์กฎหมายภาษี ข้อบังคับ และข้อมูลทางการเงิน เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการวางแผนและการรายงานภาษี ช่วยให้ธุรกิจลดภาระภาษีในขณะที่รับประกันการปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านภาษี

การวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้า

Geneative AI สามารถวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้าจากแหล่งต่างๆ เช่น โซเชียลมีเดีย แบบสำรวจ และการโต้ตอบการสนับสนุนลูกค้า เพื่อวัดความรู้สึกต่อผลิตภัณฑ์และบริการทางการเงิน สถาบันการเงินสามารถปรับข้อเสนอและกลยุทธ์การตลาดให้ตรงตามความต้องการและความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้นโดยการทำความเข้าใจความรู้สึกของลูกค้า

การประเมินความเสี่ยงด้านเครดิต

การใช้ Generative AI ในด้านการเงินที่โดดเด่นอย่างหนึ่งคือการประเมินความเสี่ยงด้านเครดิต อัลกอริธึม Generative AI สามารถวิเคราะห์แหล่งข้อมูลที่หลากหลาย รวมถึงประวัติเครดิต งบการเงิน และตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจ เพื่อประเมินความเสี่ยงด้านเครดิตสำหรับผู้กู้ยืมหรือธุรกิจแต่ละราย ช่วยให้ผู้ให้กู้สามารถตัดสินใจได้อย่างแม่นยำและมีข้อมูลมากขึ้นเกี่ยวกับการอนุมัติสินเชื่อ อัตราดอกเบี้ย และวงเงินสินเชื่อ ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงในการผิดนัดชำระหนี้ให้เหลือน้อยที่สุดและเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตสินเชื่อ

การพัฒนา Chatbots และผู้ช่วยเสมือนสำหรับการเงิน

Generative AI ขับเคลื่อนแชทบอทและผู้ช่วยเสมือนที่ให้การสนับสนุนลูกค้าแบบเฉพาะบุคคล ตอบคำถาม และดำเนินงานทางการเงินตามปกติ ผู้ช่วยที่ขับเคลื่อนด้วย AI เหล่านี้ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าและปรับปรุงการโต้ตอบระหว่างสถาบันการเงินและลูกค้า

ตัวอย่างโลกแห่งความเป็นจริงของ Generative AI ในบริการทางการเงิน

เรามาเจาะลึกว่าผู้เล่นชั้นนำในอุตสาหกรรมควบคุมพลังของ Generative AI ในด้านธนาคารและการเงินเพื่อปฏิวัติแนวทางของพวกเขา ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า และขับเคลื่อนความสามารถในการทำกำไรได้อย่างไร

เราจะเปิดเผยผลกระทบเชิงบวกของปัญญาประดิษฐ์เจเนอเรทีฟในด้านการเงินผ่านการสำรวจโดยละเอียด

เจพี มอร์แกน

JPMorgan Chase ซึ่งเป็นสถาบันการเงินชั้นนำระดับโลกได้แสดงให้เห็นถึงความมุ่งมั่นอย่างแรงกล้าต่อนวัตกรรมผ่านการลงทุนเชิงรุกในเทคโนโลยี AI ที่ล้ำสมัย ท่ามกลางความก้าวหน้าเหล่านี้ Generative AI มีความโดดเด่นในฐานะเครื่องมือสำคัญที่แบรนด์ใช้ยกระดับการดำเนินงานด้านต่างๆ

ตั้งแต่การปรับปรุงกรอบการบริหารความเสี่ยงไปจนถึงการปรับปรุงกลยุทธ์การซื้อขายและการยกระดับประสบการณ์การบริการลูกค้า Generative AI มีบทบาทหลายแง่มุมภายในระบบนิเวศของ JPMorgan

โกลด์แมน แซคส์

Goldman Sachs ซึ่งมีชื่อเสียงในด้านความเชี่ยวชาญด้านวาณิชธนกิจและการจัดการสินทรัพย์ ได้นำศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี AI และเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องจักร รวมถึง Generative AI

ด้วยการรวม Generative AI เข้ากับการดำเนินการซื้อขาย Goldman Sachs พยายามที่จะปรับกลยุทธ์การลงทุนให้เหมาะสม ปรับปรุงโปรโตคอลการจัดการความเสี่ยง และก้าวนำหน้าแนวโน้มของตลาด

มอร์แกน สแตนลีย์

Morgan Stanley ผู้แข็งแกร่งในด้านการบริหารความมั่งคั่งและบริการทางการเงิน อยู่ในแนวหน้าในการสำรวจนวัตกรรมที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อเพิ่มความได้เปรียบทางการแข่งขัน Morgan Stanley ให้ความสำคัญกับการใช้ประโยชน์จาก Generative AI โดยมีเป้าหมายเพื่อเพิ่มความสามารถในการตรวจจับการฉ้อโกง เพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการจัดการพอร์ตโฟลิโอ และให้คำแนะนำทางการเงินส่วนบุคคลแก่ลูกค้า

โมเดล AI เจนเนอเรชั่นหลายรูปแบบค้นหาการดำเนินการในภาคการเงิน

อุตสาหกรรม FinTech เติบโตจากนวัตกรรม โดยแสวงหาวิธีการใหม่ๆ อย่างต่อเนื่องเพื่อปรับปรุงแนวทางและขับเคลื่อนความสามารถในการทำกำไร โมเดล AI เจนเนอเรชั่นมีบทบาทสำคัญในการแสวงหาความก้าวหน้า โดยนำเสนอเครื่องมือและเทคนิคอันทรงคุณค่ามากมายที่ธุรกิจการเงินใช้เพื่อบรรลุเป้าหมาย

มาเจาะลึกแต่ละโมเดลเหล่านี้และสำรวจว่าโมเดลเหล่านี้มีส่วนช่วยให้ภาค FinTech ประสบความสำเร็จได้อย่างไร

ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผัน (VAE)

VAE คือสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมที่เรียนรู้การเข้ารหัสและถอดรหัสข้อมูลมิติสูง เช่น รูปภาพหรือข้อความ มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในการสร้างผลลัพธ์ที่สมจริงและหลากหลาย

เครือข่ายปฏิปักษ์ทั่วไป (GAN)

GAN ประกอบด้วยโครงข่ายประสาทเทียมสองเครือข่าย เครื่องกำเนิดและเครื่องแบ่งแยก ซึ่งได้รับการฝึกฝนร่วมกันเพื่อการแข่งขัน GAN เก่งในการสร้างภาพ วิดีโอ และข้อมูลรูปแบบอื่นๆ ที่สมจริง

โมเดลออโต้รีเกรสซีฟ

โมเดลแบบถดถอยอัตโนมัติ เช่น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถดถอยอัตโนมัติ (ARMA) และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถดถอยแบบถดถอยอัตโนมัติ (ARIMA) จะทำนายค่าในอนาคตในอนุกรมเวลาโดยอิงจากการสังเกตที่ผ่านมา โดยทั่วไปจะใช้สำหรับงานพยากรณ์อนุกรมเวลา

โมเดลหม้อแปลงไฟฟ้า

โมเดลหม้อแปลงไฟฟ้า เช่นเดียวกับซีรีส์ GPT (Generative Pre-trained Transformer) ของ OpenAI นั้นใช้กลไกการเอาใจใส่ตนเองซึ่งช่วยให้สามารถประมวลผลลำดับข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โมเดลเหล่านี้มีความหลากหลายและสามารถสร้างข้อความ รูปภาพ และข้อมูลประเภทอื่นๆ ได้

โมเดลการเรียนรู้การเสริมกำลังเชิงลึก (DRL)

โมเดล DRL ผสมผสานการเรียนรู้เชิงลึกเข้ากับเทคนิคการเรียนรู้แบบเสริมกำลังเพื่อเรียนรู้พฤติกรรมที่ซับซ้อนและสร้างลำดับของการกระทำ มักใช้ในวิทยาการหุ่นยนต์และสภาพแวดล้อมแบบไดนามิกอื่นๆ

พิกเซลซีเอ็นเอ็น

PixelCNN เป็นโมเดล autoregressive ประเภทหนึ่งที่ออกแบบมาเพื่อการสร้างภาพความละเอียดสูงแบบพิกเซลต่อพิกเซลโดยเฉพาะ โดยจะจับการพึ่งพาเชิงพื้นที่ระหว่างพิกเซลที่อยู่ติดกันเพื่อสร้างภาพที่สมจริง

โมเดลตามโฟลว์

โมเดลแบบโฟลว์เป็นโมเดลเชิงกำเนิดที่เปลี่ยนการแจกแจงความน่าจะเป็นแบบธรรมดาให้กลายเป็นโมเดลที่ซับซ้อนมากขึ้นผ่านชุดของการแปลงแบบกลับด้านได้ โมเดลเหล่านี้ใช้สำหรับการสร้างภาพ การประมาณความหนาแน่น และงานการบีบอัดข้อมูล

ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผันพร้อม Normalizing Flows (VANF)

VANF ผสมผสานจุดแข็งของ Variational Autoencoder (VAE) และการปรับโฟลว์ให้เป็นมาตรฐานเพื่อสร้างตัวอย่างคุณภาพสูงและหลากหลายจากการกระจายข้อมูลที่ซับซ้อน โดยใช้ประโยชน์จากโฟลว์การทำให้เป็นมาตรฐานเพื่อสร้างแบบจำลองการกระจายพื้นที่แฝงที่ซับซ้อน และได้คุณภาพตัวอย่างที่ดีขึ้น

วิธีรวม Generative AI เข้ากับการดำเนินงานทางการเงินของคุณ - ขั้นตอนสำคัญ

เรามาเจาะลึกถึงแนวทางแบบองค์รวมและเชิงกลยุทธ์ที่จำเป็นสำหรับการบูรณาการ Generative AI ในบริการทางการเงินกัน ด้วยความเข้าใจอย่างครอบคลุมเกี่ยวกับวิธีการที่เป็นระบบและการร่วมมือกับบริษัทพัฒนาที่เชื่อถือได้ ธุรกิจต่างๆ สามารถใช้ประโยชน์จากศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงของ Generative AI เพื่อขับเคลื่อนนวัตกรรมและบรรลุเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ความต้องการการประเมินและวัตถุประสงค์

เริ่มต้นด้วยการเริ่มต้นขั้นตอนการวิจัยที่ครอบคลุมเพื่อเจาะลึกถึงความซับซ้อนของโครงการทางการเงิน สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการดำเนินการประเมินความต้องการอย่างพิถีพิถันเพื่อระบุและกำหนดความท้าทายและวัตถุประสงค์ที่มีอยู่อย่างแม่นยำ

การรวบรวมและการเตรียมข้อมูล

ในขั้นตอนการรวบรวมข้อมูล รวบรวมข้อมูลทางการเงินอย่างครอบคลุมจากแหล่งต่างๆ จากนั้น ทำความสะอาดอย่างพิถีพิถันและประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าเพื่อลบข้อผิดพลาดและสร้างมาตรฐานให้กับรูปแบบ เพิ่มชุดข้อมูลด้วยคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องเพิ่มเติมเพื่อเพิ่มความสมบูรณ์และความหลากหลาย ตรวจสอบให้แน่ใจว่าปฏิบัติตามกฎระเบียบตลอดกระบวนการเหล่านี้เพื่อรักษาความสมบูรณ์ของข้อมูล

การพัฒนารูปแบบและการนำไปปฏิบัติ

ด้วยชุดข้อมูลที่แข็งแกร่งในมือ ก็ถึงเวลาที่จะเริ่มพัฒนาและใช้งานโมเดล Generative AI ที่ออกแบบมาเพื่อโครงการทางการเงินโดยเฉพาะ ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการปรับใช้อัลกอริธึมและวิธีการที่เหมาะสมเพื่อจัดการกับความท้าทายที่ระบุและบรรลุวัตถุประสงค์ที่กำหนดไว้

การทดสอบและการตรวจสอบความถูกต้อง

หลังจากเสร็จสิ้นการพัฒนาโมเดล ให้สร้างการทดสอบและโปรโตคอลการตรวจสอบที่เข้มงวด สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการกำหนดให้โมเดล Generative AI ทดสอบอย่างละเอียดถี่ถ้วนในกรณีการใช้งานทางการเงินและสถานการณ์ที่หลากหลาย ระบุและแก้ไขข้อบกพร่องหรือความคลาดเคลื่อนที่อาจเกิดขึ้นเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลมีความทนทานก่อนใช้งาน

บูรณาการเข้ากับเวิร์กโฟลว์ซอฟต์แวร์

ทำงานร่วมกันอย่างใกล้ชิดกับวิศวกรซอฟต์แวร์เพื่อรวมโมเดลเข้ากับเวิร์กโฟลว์ซอฟต์แวร์ที่มีอยู่ได้อย่างราบรื่น รับรองการโต้ตอบกับ UI/UX และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานในโดเมนทางการเงิน

การตรวจสอบและการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง

รับการติดตามและปรับปรุงอย่างต่อเนื่องหลังการใช้งานเพื่อปรับให้เข้ากับแนวโน้มทางการเงินที่เปลี่ยนแปลงไป ใช้การติดตามประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์ การวิเคราะห์ข้อมูล และการปรับปรุงซ้ำเพื่อรักษาประสิทธิภาพและความเกี่ยวข้องของแบบจำลอง

ตอบสนองความต้องการ: โซลูชั่นสำหรับความท้าทายของ Generative AI ในบริการทางการเงิน

มาร่วมสำรวจความท้าทายที่น่าเกรงขามอย่างครอบคลุมที่ธุรกิจการเงินต้องเผชิญในขณะที่พวกเขาเข้าสู่ขอบเขตของ Generative AI เราจะเจาะลึกถึงความท้าทายเหล่านี้ โดยเปิดตัวโซลูชั่นที่เป็นนวัตกรรมที่พร้อมจะเอาชนะอุปสรรคเหล่านี้ และปูทางไปสู่ความก้าวหน้าด้านการเปลี่ยนแปลงในอุตสาหกรรมการเงิน

คุณภาพข้อมูลและความลำเอียง

โมเดล AI เจนเนอเรชั่นมีแนวโน้มที่จะเกิดอคติในข้อมูลที่ได้รับการฝึก สิ่งนี้สามารถนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ยุติธรรมในด้านต่างๆ เช่น การอนุมัติสินเชื่อ การให้คะแนนเครดิต หรือการซื้อขายแบบอัลกอริทึม ข้อมูลที่มีอคติสามารถยืดเยื้อความไม่เท่าเทียมกันในอดีตและนำไปสู่การเลือกปฏิบัติ

โซลูชั่น

• ใช้เทคนิคการทำความสะอาดข้อมูลที่มีประสิทธิภาพเพื่อระบุและขจัดอคติออกจากชุดข้อมูลการฝึกอบรม
• รวมแหล่งข้อมูลที่หลากหลายเพื่อแสดงข้อมูลทางการเงินในวงกว้าง
• พัฒนาตัวชี้วัดความเป็นธรรมและเครื่องมือติดตามเพื่อติดตามอคติที่อาจเกิดขึ้นในเอาท์พุตของโมเดล
• ใช้กระบวนการกำกับดูแลและทบทวนของมนุษย์สำหรับการตัดสินใจทางการเงินที่สำคัญที่สร้างโดย AI
• จัดลำดับความสำคัญของหลักการและกลยุทธ์ AI ที่มีความรับผิดชอบ เพื่อหลีกเลี่ยงอคติของข้อมูลและรับรองผลลัพธ์ที่ยุติธรรมและเท่าเทียมกัน

อธิบายได้และตีความได้

โมเดล AI เชิงสร้างสรรค์อาจมีความซับซ้อน ทำให้การทำความเข้าใจว่าโมเดลเหล่านี้มาถึงผลลัพธ์เฉพาะเจาะจงได้อย่างไรทำได้ยาก การขาดความโปร่งใสนี้อาจเป็นปัญหาสำหรับสถาบันการเงินที่ต้องการให้เหตุผลตามคำแนะนำหรือการตัดสินใจของ AI

โซลูชั่น

• ใช้เทคนิค AI ที่อธิบายได้ (XAI) เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกระบวนการให้เหตุผลของแบบจำลอง สิ่งนี้สามารถช่วยสร้างความไว้วางใจและรับประกันการปฏิบัติตามกฎระเบียบ
• พัฒนาการตีความผลลัพธ์ของแบบจำลองที่มนุษย์สามารถอ่านได้ เพื่ออำนวยความสะดวกในการทำความเข้าใจสำหรับมืออาชีพทางการเงิน
• จัดลำดับความสำคัญของการพัฒนาแบบจำลอง Generative AI ที่สามารถตีความได้ ซึ่งออกแบบมาสำหรับแอปพลิเคชันทางการเงินโดยเฉพาะ

บูรณาการและการจัดการการเปลี่ยนแปลง

การรวมโมเดล Generative AI เข้ากับระบบการเงินที่มีอยู่อาจมีความซับซ้อน นอกจากนี้ สถาบันการเงินจำเป็นต้องเตรียมพนักงานของตนสำหรับการบูรณาการ AI โดยจัดการกับข้อกังวลเรื่องการโยกย้ายงานที่อาจเกิดขึ้นและความต้องการด้านทักษะใหม่

โซลูชั่น

• พัฒนาแนวทางแบบเป็นขั้นตอนในการนำ AI มาใช้ โดยเริ่มจากโครงการนำร่องเพื่อทดสอบความเป็นไปได้ในการบูรณาการ
• ลงทุนในโปรแกรมการฝึกอบรมพนักงานเพื่อให้พนักงานมีทักษะที่จำเป็นในการทำงานอย่างมีประสิทธิภาพด้วย Generative AI
• ส่งเสริมวัฒนธรรมแห่งนวัตกรรมและการทำงานร่วมกันเพื่อให้แน่ใจว่าการบูรณาการ AI เข้ากับขั้นตอนการทำงานทางการเงินเป็นไปอย่างราบรื่น
• สื่อสารอย่างเปิดเผยถึงประโยชน์ที่เป็นไปได้ของ AI เพื่อจัดการกับข้อกังวลของพนักงานและส่งเสริมการเปลี่ยนแปลงเชิงบวก

ลักษณะทั่วไปของโมเดลและความสามารถในการปรับตัว

ตลาดการเงินมีการพัฒนาอยู่ตลอดเวลา และข้อมูลในอดีตอาจไม่ใช่ตัวทำนายแนวโน้มในอนาคตที่สมบูรณ์แบบเสมอไป โมเดล AI ทั่วไปที่ได้รับการฝึกกับชุดข้อมูลคงที่อาจประสบปัญหาในการปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องหรือล้าสมัย

สารละลาย

• อัปเดตข้อมูลการฝึกอบรมอย่างต่อเนื่องด้วยข้อมูลใหม่เพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลสามารถสรุปได้ทั่วไป
• พัฒนาโมเดล Generative AI ที่ปรับเปลี่ยนได้ซึ่งสามารถเรียนรู้และปรับเอาต์พุตตามสตรีมข้อมูลแบบเรียลไทม์
• ใช้เทคนิคการเรียนรู้แบบถ่ายโอนเพื่อยกระดับความรู้ของแบบจำลองที่มีอยู่ในสถานการณ์ทางการเงินใหม่

(อ่านเพิ่มเติม: การป้องกันไม่ให้โมเดล AI ล่มสลาย: การจัดการกับความเสี่ยงโดยธรรมชาติของชุดข้อมูลสังเคราะห์)

การเข้าถึงข้อมูลที่จำกัด

โมเดล AI สร้างสรรค์เจริญเติบโตบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่และมีคุณภาพสูง ข้อมูลทางการเงินอาจมีราคาแพงในการได้มา ซึ่งกระจัดกระจายตามสถาบันต่างๆ และอยู่ภายใต้กฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวที่เข้มงวด การเข้าถึงข้อมูลที่จำกัดนี้สามารถขัดขวางการพัฒนาและประสิทธิภาพของโมเดล Generative AI ในด้านการเงิน

สารละลาย

• สำรวจแหล่งข้อมูลทางเลือก เช่น ความรู้สึกของโซเชียลมีเดียหรือตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจ เพื่อเสริมข้อมูลทางการเงินแบบเดิมๆ
• พัฒนาข้อตกลงการทำงานร่วมกันด้านข้อมูลระหว่างสถาบันการเงินเพื่อแบ่งปันข้อมูลที่ไม่ระบุชื่อสำหรับการฝึกอบรมโมเดลในขณะที่ปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัว
• ใช้ประโยชน์จากเทคนิคการสร้างข้อมูลสังเคราะห์เพื่อสร้างชุดข้อมูลทางการเงินที่ปลอมแปลงแต่สมจริงเพื่อวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรม เพื่อให้มั่นใจว่าสอดคล้องกับกฎความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

การกระจายตัวของกฎระเบียบทั่วโลก

ภาพรวมด้านกฎระเบียบสำหรับ AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่เกี่ยวข้องกับการใช้ Generative AI ในด้านการเงิน ยังคงมีการพัฒนาและแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ การขาดกฎระเบียบระดับโลกที่สอดคล้องกันนี้ทำให้เกิดความไม่แน่นอนสำหรับสถาบันการเงินระหว่างประเทศ และไม่สนับสนุนการนำเทคโนโลยีไปใช้ในวงกว้าง

สารละลาย

• สนับสนุนกฎระเบียบระดับโลกที่ชัดเจนและสม่ำเสมอสำหรับ Generative AI ในด้านการเงินผ่านความร่วมมือในอุตสาหกรรมและการมีส่วนร่วมกับหน่วยงานกำกับดูแล
• พัฒนากรอบการปฏิบัติตามกฎระเบียบเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดล Generative AI เป็นไปตามกฎระเบียบทางการเงินที่มีอยู่และแนวปฏิบัติที่เกิดขึ้นใหม่
• รับข่าวสารเกี่ยวกับกฎระเบียบของตลาดที่กำลังพัฒนาและปรับแนวทางปฏิบัติของ AI ให้สอดคล้องเพื่อรักษาการปฏิบัติตามข้อกำหนด

ปฏิวัติธุรกิจการเงินของคุณด้วยบริการพัฒนา AI เจนเนอเรชั่นที่ล้ำสมัยของ Appinventiv

ในฐานะบริษัทพัฒนาซอฟต์แวร์ทางการเงินโดยเฉพาะ Appinventiv นำเสนอแนวทางที่ครอบคลุมในการรวม Generative AI เข้ากับธุรกิจการเงิน โดยโดดเด่นด้วยการวางแผนโครงการที่พิถีพิถัน การวิเคราะห์การวิจัยเชิงลึก และโซลูชันเทคโนโลยีที่ล้ำสมัย ทีมผู้นำทางความคิดของเราผสมผสานบริการที่เป็นเลิศเข้ากับความเชี่ยวชาญในสาขานั้น โดยมอบประสบการณ์ที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับทั้งลูกค้าเก่าและลูกค้าใหม่

ด้วยประสบการณ์ที่กว้างขวางของเราในการพัฒนาโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI เราจึงออกแบบและใช้โซลูชัน Generative AI แบบกำหนดเองที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะของโครงการทางการเงินแต่ละโครงการ

ในฐานะบริษัทพัฒนา Generative AI เราให้ความสำคัญกับความเป็นผู้นำทางความคิด โดยค้นหาวิธีอย่างต่อเนื่องในการก้าวข้ามขอบเขตของสิ่งที่เป็นไปได้ด้วยการใช้ประโยชน์จาก Generative AI ในด้านการเงิน

ติดต่อเราเพื่อสร้างแอปทางการเงินที่เป็นนวัตกรรมใหม่ที่เสริมพลังด้วยโซลูชัน Generative AI เสริมสร้างการมีส่วนร่วมและยกระดับประสบการณ์ผู้ใช้ในภาคการเงิน

คำถามที่พบบ่อย

ถาม Generative AI สามารถนำไปใช้ในด้านการเงินได้อย่างไร?

A. Generative AI นำเสนอแอปพลิเคชันมากมายในด้านการเงิน ตั้งแต่การมีส่วนร่วมของลูกค้าไปจนถึงการบริหารความเสี่ยง สามารถใช้เพื่อวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้า สร้างคำแนะนำทางการเงินส่วนบุคคล และทำให้กลยุทธ์การลงทุนเป็นแบบอัตโนมัติ

นอกจากนี้ Generative AI ยังช่วยในการสร้างข้อมูลทางการเงินสังเคราะห์สำหรับการฝึกอบรมโมเดลการคาดการณ์ การเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการพอร์ตโฟลิโอ และทำให้การประมวลผลเอกสารทางการเงินมีความคล่องตัว

ถาม Generative AI สามารถช่วยในการสร้างข้อมูลทางการเงินสังเคราะห์สำหรับการฝึกอบรมแบบจำลองการคาดการณ์ได้อย่างไร

A. Generative AI ในด้านการเงินมีบทบาทสำคัญในการสร้างข้อมูลสังเคราะห์สำหรับฝึกโมเดลการคาดการณ์โดยการเลียนแบบรูปแบบและลักษณะของข้อมูลทางการเงินในโลกแห่งความเป็นจริง ด้วยเทคนิคต่างๆ เช่น Generative Adversarial Networks (GANs) และ Variational Autoencoders (VAEs) Generative AI สามารถสร้างชุดข้อมูลสังเคราะห์ที่มีลักษณะใกล้เคียงกับข้อมูลทางการเงินที่เกิดขึ้นจริง ในขณะเดียวกันก็รักษาความเป็นส่วนตัวและการรักษาความลับ

ถาม อะไรคือความท้าทายหลักที่ธุรกิจต่างๆ เผชิญเมื่อบูรณาการ Generative AI เข้ากับโครงการทางการเงินของตน

ตอบ ธุรกิจเผชิญกับความท้าทายหลายประการเมื่อปรับใช้ Generative AI ในโครงการทางการเงิน รวมถึงข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล การตีความแบบจำลอง การบูรณาการกับระบบเดิม การปฏิบัติตามกฎระเบียบ การได้มาซึ่งความสามารถ และการวิเคราะห์ต้นทุน การจัดการกับความท้าทายเหล่านี้ด้วยความช่วยเหลือจากพันธมิตรด้านเทคโนโลยีที่เชี่ยวชาญอย่าง Appinventiv ถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการดำเนินการและนวัตกรรมด้านการเงินที่ประสบความสำเร็จ

การใช้เทคนิคการเข้ารหัสข้อมูลที่มีประสิทธิภาพเพื่อเพิ่มความเป็นส่วนตัว การพัฒนาแบบจำลอง AI ที่อธิบายได้เพื่อการตีความที่ดีขึ้น และการนำเสนอโปรแกรมการฝึกอบรมที่ครอบคลุมเพื่อลดช่องว่างด้านความสามารถ ถือเป็นวิธีแก้ปัญหาที่มีศักยภาพสำหรับความท้าทายเหล่านี้