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Apr 28, 2023

L’intelligenza artificiale ha già aiutato il 36% dei dirigenti dei servizi finanziari a ridurre i costi del 10% o più, afferma un esperto di Nvidia

Good morning. An expert at Nvidia, a chipmaker that recently reached a $1

Buongiorno.

Un esperto di Nvidia, un produttore di chip che ha recentemente raggiunto una capitalizzazione di mercato di 1 trilione di dollari, afferma che le banche sono tutte a favore dell’intelligenza artificiale.

Molti professionisti dei servizi finanziari hanno riferito di aver riscontrato un vantaggio nell’intelligenza artificiale in termini di esperienza del cliente, secondo il rapporto 2023 State of AI in Financial Services di Nvidia. Stanno scommettendo sulla tecnologia per valutare più accuratamente i rischi e creare efficienze operative, oltre a ridurre i costi.

Da un sondaggio condotto su 500 professionisti dei servizi finanziari globali è emerso che il 36% degli intervistati ha ridotto i costi annuali di oltre il 10% utilizzando applicazioni di intelligenza artificiale. E quasi la metà (46%) ha affermato che ha migliorato l’esperienza del cliente. Secondo il rapporto, molti dei clienti dei servizi finanziari di Nvidia stanno rendendo operativi centinaia di progetti di intelligenza artificiale.

Quando si tratta di implementare l'intelligenza artificiale avanzata, "le banche stanno già utilizzando l'intelligenza artificiale generativa per l'estrazione di documenti all'interno di documenti assicurativi e ipotecari, e per la ricerca e il recupero da basi di conoscenza interne", mi dice Kevin Levitt, direttore dello sviluppo aziendale globale di Nvidia per i servizi finanziari. .

Modelli di intelligenza artificiale per l'addestramento

La ricerca di Nvidia ha rilevato che uno degli ostacoli per le società di servizi finanziari al raggiungimento degli obiettivi di intelligenza artificiale sono le dimensioni dei dati insufficienti per l’addestramento dei modelli. La raccomandazione è l’uso dell’intelligenza artificiale generativa per produrre dati finanziari sintetici accurati utilizzati per addestrare i modelli di intelligenza artificiale.

Un esempio? "L'intelligenza artificiale generativa può sbloccare nuove opportunità nel settore dei servizi finanziari", spiega Levitt. "Potrebbe essere utilizzato nelle operazioni 'Conosci il tuo cliente' e antiriciclaggio, nonché nel rilevamento di frodi sulle transazioni. I ladri sviluppano costantemente nuove tecniche per rubare identità e/o eseguire transazioni fraudolente. Ma le dimensioni dei campioni per questi nuovi metodi sono piccole. "

Continua, "i dati sintetici dell'intelligenza artificiale generativa consentono alle banche di creare campioni di grandi dimensioni di questi nuovi modelli di minaccia e possono addestrare modelli per rilevarli in modo più rapido e accurato. In definitiva, le banche o le società di carte di credito possono creare una serie di dati sintetici accurati per addestrare l'intelligenza artificiale. modelli in grado di identificare le frodi in millisecondi. Poiché i dati sono sintetici, rispondono anche alle preoccupazioni sulla privacy dei dati, nonché alle linee guida normative e di conformità che vietano il trasferimento di determinati dati al di fuori di determinate aree geografiche o all'interno delle aziende.

Ma è importante notare che “le società finanziarie non si affideranno a modelli di intelligenza artificiale generativa addestrati su dati generali di Internet come la maggior parte dei modelli odierni”, afferma. Le aziende addestreranno i propri modelli di base utilizzando i propri dati aziendali, consentendo alle banche di costruire modelli che funzionino in modo più accurato e offrano un’esperienza più personalizzata ai clienti, afferma Levitt.

La maggior parte delle banche vorrà avere dei guardrail che impediscano all’intelligenza artificiale generativa di affrontare argomenti inappropriati, e vorranno sapere se i dati utilizzati per addestrare i modelli contengono qualche pregiudizio, dice. BloombergGPT, che è stato recentemente rilasciato e sviluppato in collaborazione con Nvidia, è un esempio di come le società finanziarie rilasceranno piattaforme di intelligenza artificiale generativa specifiche per l’azienda, afferma Levitt.

Crede che l’intelligenza artificiale generativa finirà per avere un impatto su tutte le funzioni bancarie? "Sì, l'intelligenza artificiale generativa ha il potenziale per avere un impatto praticamente su ogni funzione, dalla sottoscrizione alla valutazione del rischio fino al servizio clienti", afferma Levitt. "I modelli di intelligenza artificiale saranno in grado di analizzare migliaia di flussi di dati in tempo reale per raccogliere informazioni di mercato per creare rapporti di ricerca riepilogativi e fornire rendimenti di investimento migliori per investitori e gestori di portafoglio", afferma.

Il futuro della tecnologia nei servizi finanziari sembra luminoso.

Sheryl Estrada[email protected]

Un rapporto annuale di Datarails pubblicato oggi esplora il sentimento dei CFO delle piccole e medie imprese (PMI) sullo stato attuale dei dipartimenti finanziari. Quasi la metà (48%) dei responsabili finanziari delle PMI considera le sfide economiche come le più estreme della loro vita. Solo il 6% dei CFO afferma che non ci sarà una recessione nel 2023, mentre il 52% individua nell’aumento dei tassi di interesse il principale ostacolo alla crescita aziendale.