English
Polski
Obwohl generative KI-Modelle relativ neu sind, kann man das von der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) nicht behaupten, die sogar bis in die 1950er Jahre zurückreicht. Das maschinelle Lernen (ML) und später die großen Sprachmodelle (LLM) waren dafür immer von entscheidender Bedeutung, und schließlich wurden sie anerkannt. Wie wirken sie sich auf das moderne Bankwesen aus? Was wird die Zukunft bringen? Diskutieren wir es jetzt!
Inhaltsübersicht
- Maschinelles Lernen: Ist es wirklich innovativ?
- Maschinelles Lernen und Daten im Bankwesen
- Herausforderungen, denen wir uns stellen
- Das Mitnehmen
Maschinelles Lernen: Ist es wirklich innovativ?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind zu Schlagwörtern in der Wirtschaft geworden. Sie werden auf fast jeder Konferenz (unabhängig von der Branche) diskutiert; sie sind in aller Munde. Aber sind sie wirklich so neu?
Die Verarbeitung natürlicher Sprache begann nicht 2023 mit der Veröffentlichung von GPT, nicht 2006 mit den ersten öffentlich zugänglichen maschinellen Übersetzungsmaschinen, nicht einmal im Jahr 2000-geht auf die 1950er Jahre zurück. Es hat also einen langen Weg hinter sich, und das maschinelle Lernen ist ein Teil davon. Auch wenn wir es als etwas Neues wahrnehmen, hat es die Technik schon seit geraumer Zeit beeinflusst.
Erfahren Sie in unserem E-Book mehr über die Geschichte von NLP und seine aktuelle Anwendung im Bankwesen: Die neue Realität eines Ingenieurs für natürliche Sprachverarbeitung
Maschinelles Lernen und Daten im Bankwesen
Maschinelles Lernen ist überall dort hilfreich, wo große Datenmengen vorhanden sind. Daher hat sie sich im Bankwesen als unverzichtbar erwiesen.
Nehmen wir zum Beispiel die Analyse von Transaktionsdaten. Sie sind eine der wertvollsten Quellen für Kundeninformationen, doch sie sind riesig. Die Herausforderung bei der Analyse von Transaktionsdaten besteht in der Schwierigkeit, Schlüsselattribute wie den Namen oder die Beschreibung des Empfängers automatisch zu interpretieren und den tatsächlichen Zweck des Kunden während der Transaktion zu definieren. Um den vollen Umfang der Informationen in Transaktionsdaten zu nutzen, ist die Einbeziehung zusätzlicher Attribute erforderlich. Dies kann durch die Anwendung von Modellen des maschinellen Lernens erreicht werden. Einfach ausgedrückt: Mit ML können Sie auf einfache Weise Erkenntnisse aus Transaktionsdaten gewinnen und ein besseres Verständnis Ihrer Kunden, ihrer Bedürfnisse und Vorlieben gewinnen und sogar Markttrends ermitteln.
Entdecken Sie die Leistungsfähigkeit von Transaktionsdaten:
Das obige Beispiel zeigt jedoch nur einen Teil der Informationen, der strukturiert ist. Was ist mit unstrukturierten Daten, wie sie in Dokumenten vorkommen? Dies ist der Ort, an dem ML, LLMs und KI wirklich hervorragend sind.
Im Bankwesen erfordert das Verständnis der Kundenpräferenzen auf der Grundlage früherer Aktivitäten und die Vorhersage künftigen Verhaltens einen umfassenden Ansatz. Die Antwort auf diese Herausforderungen liegt in Modellen des maschinellen Lernens, die darauf ausgelegt sind, spärliche und multidimensionale Kundendaten zu verarbeiten und sie effizient in kontextreiche Vektoren umzuwandeln.
Sie interessieren sich für das Thema der richtigen Kundendatenverarbeitung mit ML-Modellen? Lesen Sie unser E-Book: Moderner Ansatz für die Darstellung von Bankkundendaten!
Herausforderungen, denen wir uns stellen
Obwohl ML, LLM und KI zweifellos eine große Hilfe für das Bankwesen sind, gibt es einige Herausforderungen, die Sie überwinden müssen. Geringe Datenqualität, Datenverzerrungen usw. Das wichtigste Hindernis ist jedoch die Verschlechterung.
Laut einer gemeinsamen Studie des MIT, Harvard, der Universität von Monterrey und Cambridge, 91% von Modellen des maschinellen Lernens verschlechtern sich mit der Zeit. Dadurch besteht die Gefahr, dass Ihr System in Zukunft unwirksam wird. Mit einer angemessenen Überwachung und bestimmten Maßnahmen können Sie dies jedoch verhindern. Was müssen Sie tun? Die Lösungen finden Sie in unserem E-Book: Alterung von Modellen des maschinellen Lernens im Finanzwesen!
Das Mitnehmen
Maschinelles Lernen ist ein mächtiger Verbündeter für Banken. Allerdings müssen Sie Ihre Modelle richtig pflegen, damit sie ihre Effizienz und Wirksamkeit behalten. Sie sollten auch die aktuellen Trends verfolgen, da diese Technologie zwar nicht neu ist, sich aber immer noch weiterentwickelt. Daher ist die Entwicklung eines ML-Modells oder eines LLM nur der erste Schritt - es muss im Laufe der Zeit überwacht und aktualisiert werden.
Sind Sie auf der Suche nach Trends im Bereich ML? Lesen Sie unseren Artikel: Anwendung graphischer neuronaler Netze für hyper-personalisierte Bankdienstleistungen!
