English
Deutsch
Chociaż generatywne modele sztucznej inteligencji są stosunkowo nowe, nie można tego powiedzieć o przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), które sięga nawet lat pięćdziesiątych XX wieku. Uczenie maszynowe (ML), a później duże modele językowe (LLM) zawsze były dla niego kluczowe i w końcu zyskały uznanie. Jak wpływają one na współczesną bankowość? Co przyniesie przyszłość? Porozmawiajmy o tym już teraz!
Spis treści
- Uczenie maszynowe: Czy jest naprawdę innowacyjne?
- Uczenie maszynowe i dane w bankowości
- Wyzwania, przed którymi stoimy
- Na wynos
Uczenie maszynowe: Czy jest naprawdę innowacyjne?
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe stały się modnymi hasłami w biznesie. Są one omawiane na niemal każdej konferencji (bez względu na branżę); mówi się o nich w całym mieście. Ale czy naprawdę są takie nowe?
Przetwarzanie języka naturalnego rozpoczęło się nie w 2023 roku wraz z wydaniem GPT, nie w 2006 roku wraz z pierwszymi publicznymi silnikami tłumaczenia maszynowego, nawet nie w 2000 roku-sięga lat 50. ubiegłego wieku. W związku z tym przeszedł długą drogę, a uczenie maszynowe było jego częścią. Tak więc, choć możemy postrzegać je jako coś nowego, ma ono wpływ na technologię od dłuższego czasu.
Dowiedz się więcej o historii NLP i jego obecnych zastosowaniach w bankowości w naszym e-booku: Nowa rzeczywistość inżyniera przetwarzania języka naturalnego
Uczenie maszynowe i dane w bankowości
Uczenie maszynowe jest pomocne wszędzie tam, gdzie występują duże ilości danych. Dlatego też okazał się niezbędny w bankowości.
Weźmy na przykład analizę danych transakcyjnych. Jest to jedno z najcenniejszych źródeł informacji o klientach, a jednocześnie ogromne. Wyzwaniem związanym z analizą danych transakcyjnych jest trudność w automatycznej interpretacji kluczowych atrybutów, takich jak nazwa odbiorcy lub opis i określenie rzeczywistego celu klienta podczas transakcji. Aby wykorzystać pełen zakres informacji w danych transakcyjnych, konieczne jest włączenie dodatkowych atrybutów. Jest to możliwe dzięki zastosowaniu modeli uczenia maszynowego. Mówiąc prościej, dzięki ML można łatwo uzyskać wgląd w dane transakcyjne i lepiej zrozumieć swoich klientów, ich potrzeby i preferencje, a nawet określić trendy rynkowe.
Odkryj moc danych transakcyjnych:
Powyższy przykład przedstawia jednak tylko część informacji, która jest ustrukturyzowana. A co z danymi nieustrukturyzowanymi, takimi jak te znajdujące się w dokumentach? Jest to miejsce, w którym ML, LLM i AI naprawdę się wyróżniają.
W bankowości zrozumienie preferencji klientów w oparciu o wcześniejsze działania i przewidywanie przyszłych zachowań wymaga kompleksowego podejścia. Odpowiedzią na te wyzwania są modele uczenia maszynowego zaprojektowane do przetwarzania rzadkich i wielowymiarowych danych klientów i skutecznego przekształcania ich w wektory bogate w kontekst.
Interesuje Cię temat właściwego przetwarzania danych klientów za pomocą modeli ML? Przeczytaj nasz e-book: Nowoczesne podejście do reprezentacji danych klientów bankowych!
Wyzwania, przed którymi stoimy
Chociaż ML, LLM i AI są niewątpliwie wielką pomocą dla bankowości, istnieje kilka wyzwań, które trzeba pokonać. Niska jakość danych, stronniczość danych itp. Jednak najważniejszą przeszkodą jest tutaj... degradacja.
Według wspólnych badań przeprowadzonych przez MIT, Harvard, University of Monterrey i Cambridge, 91% modeli uczenia maszynowego pogarsza się z czasem. Stwarza to ryzyko, że system stanie się nieefektywny w przyszłości. Jednak dzięki odpowiedniemu monitorowaniu i pewnym środkom można temu zapobiec. Co należy zrobić? Rozwiązania znajdziesz w naszym e-booku: Starzenie się modeli uczenia maszynowego w finansach!
Na wynos
Uczenie maszynowe jest potężnym sprzymierzeńcem banków. Należy jednak odpowiednio dbać o swoje modele, aby zachować ich wydajność i skuteczność. Należy również podążać za aktualnymi trendami, ponieważ technologia ta, choć nie jest nowa, wciąż ewoluuje. Dlatego też opracowanie modelu ML lub LLM to dopiero pierwszy krok - wymaga on monitorowania i aktualizacji w miarę upływu czasu.
Szukasz trendów dotyczących ML? Przeczytaj nasz artykuł: Wykorzystanie grafowych sieci neuronowych do hiperpersonalizacji usług bankowych!
