Estamos viviendo en una era de innovación tecnológica sin precedentes, una en la que la inteligencia artificial, una vez un sueño de ciencia ficción evasivo, se está convirtiendo cada vez más en una parte integral de nuestra existencia diaria. Las compañías tecnológicas están promocionando sus últimas innovaciones de inteligencia artificial, y pronto, la IA probablemente será entrelazada en el tejido de cada plataforma.
Las empresas del sector financiero siempre buscan acelerar información, mejorar los análisis predictivos y pronósticos, optimizar la participación y el nivel general de su experiencia general del cliente. Por lo tanto, naturalmente, las capacidades de crujir de datos de la IA y el análisis de rayos rápidos suenan como el sueño de la industria se hace realidad.
Es cierto que hay muchos casos de uso convincentes para la IA por parte de las compañías de servicios financieros en particular, ya que se esfuerzan por diferenciar sus ofertas con tecnología y entrega un valor cada vez mayor al aprovechar las ideas impulsadas por datos. Estamos hablando de todo, desde mejorar la detección de fraude y explorar a los asistentes basados en la IA como potenciadores de productividad hasta optimizar los parámetros de préstamo y la evaluación de riesgos de ajuste fino.
La pregunta sigue siendo: ¿Cómo se manejan este inmenso potencial mientras operan en un espacio tan estrechamente regulado? fintech, seguro, inversiones y más. Es un sector altamente competitivo, y las empresas buscan constantemente una ventaja entre sí. Hoy, los líderes en este sector están innovando para llevar la IA a la vanguardia de su negocio.
Real Life Financial Sector AI Use Cases
The financial industry is made up of many subsectors, from banking to fintech, insurance, investments, and more. It’s a highly competitive sector, with companies constantly looking for an edge over one another. Today, leaders in this sector are innovating to bring AI to the forefront of their business.
Plataformas de préstamos basadas en AI como Upstart y C3.Ai busca aprobar más prestatarios, bajas tasas de incumplimiento y reducir el riesgo de fraude. Según The Motley Fool, Upstart utiliza modelos de IA para evaluar a los prestatarios potenciales y establecer pronósticos sobre la solvencia que la compañía considera que es más preciso que usar puntajes de crédito.
Donde algunas están enfocadas en la solvencia accesible, otras compañías financieras tienen la intención de mejorar la detección de fraude, lo cual es un problema para las instituciones financieras y las compañías están buscando AI para nuevas soluciones para nuevas soluciones. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden clasificar vastos volúmenes de datos de transacciones, marcando una actividad sospechosa y potencialmente fraudulenta y recomendando parámetros de riesgo para ayudar a bloquear los intentos de robo de identidad, inicios sospechosos y transacciones fraudulentas. El estudio Watson impulsado por la LA IBM hace exactamente eso, mejorando la detección de fraude, la predicción y la prevención de sus clientes. || 146
Investment platforms, too, are turning to AI to help recommend stock picks and content for users. Robinhood may be the best example of a platform seeking to differentiate itself from competitors by recommending investment opportunities based on things like investing style, history, and risk tolerance, personalizing the user experience, and ramping up engagement.
AI in the World of Finance
AI has historically gained relatively broad adoption in financial services through chatbots and machine learning algorithms, but today’s leaders are setting their sights en aplicaciones más profundas para sobrealimentar sus ofertas externas, así como mejorar las operaciones internas. Aún así, las finanzas y otras industrias muy reguladas como la atención médica siempre requerirán un juicio humano. Los humanos son el elemento más importante de una estrategia de inteligencia artificial, ya sea para aplicaciones creativas y de marketing o financieras, lo que significa que las organizaciones no pueden confiar únicamente en la tecnología para tomar decisiones que afecten significativamente la vida de las personas. ||– 152
The cost-saving potential of AI, however, is not lost on the financial industry, only ramping up the appeal of AI to financial institutions. While companies have made some in-roads to AI adoption in various ways, unique challenges in implementing AI because of compliance concerns and opaque algorithmic processes persist. Here’s how some industry leaders are paving the way, and there are ways to help surmount these hurdles through defined guardrails, transparency, and more.
Top desafíos de IA, y soluciones, para las industrias altamente reguladas
A medida que las industrias altamente reguladas luchan con cómo aprovechar el máximo potencial de IA, es importante examinar los obstáculos que surgen. Aquí hay algunos desafíos principales, y formas de mitigarlos, a implementar esta tecnología que son demasiado comunes en industrias altamente reguladas.
1. Desafío: la falta de transparencia
Muchos algoritmos de IA carecen de barandas y controlabilidad suficientes. Sus opacos procesos de toma de decisiones y sus trabajos internos hacen que sea difícil detallar cómo un sistema llegó a una salida particular. Cuando se trata del dinero y la salud de las personas, la falta de transparencia simplemente plantea demasiados riesgos.
Solución: Proporcione apertura y transparencia
AI Las herramientas que proporcionan claridad sobre sus conclusiones son esenciales para las industrias reguladas. Considere los datos de capacitación que recibe el modelo, cómo el sistema usa los datos, cómo se aseguran los datos y asegúrese de que se utilice un conjunto de datos lo suficientemente grande. Este nivel de apertura permitirá a las empresas hacer auditorías y garantizar que el sistema funcione según lo previsto, por pautas reglamentarias.
2. Desafío: Aversión al riesgo
Las industrias altamente reguladas generalmente tienen operaciones de alto riesgo, donde los medios de vida, la salud y la seguridad de las personas están en la línea, lo que significa que los errores tienen enormes costos.
Solución: expectativas establecidas
Establezca un propósito específico de AI y alcance a la ayuda de los titulares y proporcione un marco cuantificable para el marco de medición de la medición de sucesiones. Asegúrese de que haya un tiempo suficiente para apoyarse en los nuevos flujos de trabajo asistidos por AI-AI para garantizar que estén cumpliendo con su marca y un pivote si es necesario. || 176
3. Challenge: Implicit bias and unfairness
Los algoritmos AI realmente heredan e incluso amplifican los sesgos en los conjuntos de datos en los que fueron entrenados. Si bien la equidad en la IA se define comúnmente como proporcionar un tratamiento justo o imparcial, la justa puede significar cosas diferentes en diferentes contextos para diferentes personas.
La mayoría de la IA construida por empresas externas no le da a los usuarios la capacidad de detectar sesgo o defectos inherentes, lo que significa que las conclusiones no se pueden examinar o auditar. Si un médico usa AI para recomendar un curso de tratamiento para un paciente, pero otro paciente con un diagnóstico similar recibe otro enfoque de diagnóstico, ¿qué significa esto? ¿Son ambos correctos? ¿Equivocado? ¿Cuáles son los factores que condujeron a recomendaciones divergentes?
Solución: Establezca barandas
Siempre que sea posible, controle las entradas en la plataforma AI de su empresa. Mediante el uso de reglas y procesos predefinidos, los sistemas de IA tienen mucho menos probabilidades de desviarse de la norma establecida o violar las políticas regulatorias, mejorar la transparencia, mejorar la auditabilidad y la confianza. Algunas herramientas de IA tienen ciertas barandillas integradas en su marco para ayudar a los usuarios a evitar el incumplimiento.
4. Desafío: la vacilación para cambiar
Las industrias de finanzas y atención médica a menudo dependen de los sistemas heredados, y revisarlos para integrar la IA puede parecer desalentador, lo que requiere dinero, tiempo y recursos significativos. Además de la presión, cualquier cambio también debe cumplir con un paisaje regulatorio en constante cambio que requiere pruebas, validación y documentación extensas.
Solución: rastrear, caminar, ejecutar
Comience pequeño y aumente lentamente. La adopción a gran escala antes de que su empresa esté lista podría conducir a violaciones regulatorias y un incumplimiento que puede retrasar a su organización. Considere el enfoque de arrastre, caminar y ejecutar como una rampa de entrada al éxito de AI.
Crawl: Investigue las posibles aplicaciones comerciales para encontrar funciones de bajo riesgo y de alto impacto que pueden actuar como casos de uso de prueba.
Walk: Comience con casos específicos o departamentos o aplique la técnica en una sola oficina o sucursal. Prueba de presión Cómo las incursiones iniciales en el uso de AI van y aprenden lo que funciona y lo que no. Ecosistemas.
Run: Once you’ve successfully tested, refined, improved, and verified your company’s selected AI tools, begin to explore integrating it and other AI tools into more complex use cases and larger ecosystems.
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Línea inferior
AI está barriendo el mundo, y las industrias altamente reguladas como las finanzas y la atención médica todavía están buscando nuevas formas de aprovechar el poder de esta tecnología mientras remontan a las regulaciones de la industria cadena. Si bien existen obstáculos para una implementación más completa, los humanos siguen siendo el elemento más crítico en la construcción y el mantenimiento de una estrategia de IA. Los expertos deben interpretar, evaluar y verificar las salidas de IA, utilizando el pensamiento crítico y el juicio para determinar el mejor curso de acción.
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