15 feb 2024

Come sbloccare il vero potenziale dell'AI

Mentre riflettiamo sul nostro percorso, è fondamentale approfondire gli esempi tangibili che dimostrano i notevoli passi avanti compiuti nell'affrontare le sfide dell'AI nel settore finanziario.
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Nel dinamico mondo dei servizi finanziari, l'integrazione dell'intelligenza artificiale (AI) ha inaugurato un'era di innovazione trasformativa, catapultando l'industria in regni di efficienza, precisione e previsione senza precedenti.

Mentre riflettiamo sul nostro viaggio, è fondamentale approfondire gli esempi tangibili che dimostrano i notevoli passi avanti compiuti nell'affrontare le sfide dell'AI all'interno del settore finanziario, dato che sono pochi coloro che hanno effettivamente completato implementazioni di produzione. Molti di questi esempi utilizzano strutture tecnologiche che saranno riutilizzabili per risolvere problemi simili in futuro.

Pionieri nell'analisi predittiva grazie all'AI generativa con la piattaforma di core banking Thought Machine

La sfida perenne dell'industria finanziaria di prevedere le tendenze del mercato e prendere decisioni informate ha trovato una soluzione nell'integrazione dell'AI, come dimostra il nostro lavoro con la piattaforma di core banking Thought Machine. Sfruttando i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) in modo sicuro, abbiamo permesso alle banche di offrire servizi unici ai clienti per riassumere meglio le spese, vedere le tendenze finanziarie e individuare le sfide finanziarie future o gli obiettivi di risparmio. Questa integrazione ha permesso alle istituzioni di essere all'avanguardia in un panorama in continua evoluzione, trasformando le sfide in opportunità strategiche.

Garantire la compliance attraverso i modelli linguistici nelle chat degli agenti di banca

Molte organizzazioni hanno esaminato un semplice agente di chat con i clienti che utilizza l' AI generativa e l'hanno applicato a una situazione di online banking. La maggior parte di queste soluzioni che abbiamo visto soffre ancora di alcuni dei principali punti deboli della tecnologia: iniezione immediata e allucinazioni.

Abbiamo sfruttato queste carenze degli early adopters per assicurarci che ciò che realizziamo in produzione sia robusto e possa resistere all'esame dei regolamenti e dei clienti. Anche noi abbiamo costruito agenti di banca, ma siamo stati in grado di riutilizzare alcuni dei modelli per concentrarci maggiormente sulla soluzione di specifici problemi di business, senza limitarci a farne una generica "vetrina" per le Q&A.

La navigazione nell'intricato terreno della compliance normativa è diventata più semplice grazie all'implementazione di modelli linguistici (LLM) nelle chat dei nostri agenti di banca. Utilizzando un LLM per evidenziare eventuali lacune in un dialogo, abbiamo fornito una base solida per verificare la conformità delle interazioni degli agenti ai regolamenti. Questi modelli analizzano gli schemi del linguaggio naturale nelle conversazioni che la banca intrattiene con i propri clienti, assicurando che le interazioni con i clienti siano conformi agli standard normativi in evoluzione e che vengano forniti i giusti dettagli sui prodotti. Oltre a fornire una migliore esperienza ai clienti, questa innovazione riduce anche le potenziali multe per violazione dei regolamenti in cui le banche incorrono ogni anno.

Innovare le misure di sicurezza con Feedzai in una banca globale di primo livello

Le considerazioni sulla sicurezza sono da tempo una preoccupazione fondamentale nel settore finanziario e la quantità di denaro che le banche perdono a causa delle frodi significa che ogni piccolo incremento porta a milioni di fatturato risparmiato. Grazie all'integrazione del software di terze parti Feedzai, abbiamo costruito una formidabile piattaforma di intercettazione delle frodi, inserita nei sistemi di core banking esistenti. Questo software impiega algoritmi avanzati di AI per analizzare modelli, identificare anomalie e migliorare il rilevamento delle minacce in tempo reale. Crediamo fermamente che l 'AI sia una soluzione perfetta per aiutare le banche a rafforzare le misure di cybersecurity, a salvaguardare le attività finanziarie e a mantenere la fiducia delle istituzioni e dei loro clienti.

Implementazione del monitoraggio delle transazioni con l'apprendimento automatico in una banca globale

Regolamenti come la FSA e la Fed richiedono che i clienti e i dipendenti delle banche siano controllati per verificare la compliance con le sanzioni, l'antiriciclaggio, le frodi e l'insider trading fino alla risoluzione delle singole transazioni. Senza una significativa automazione di questi processi, le banche si trovano a dover esaminare e riferire su decine di migliaia di clienti e centinaia di migliaia di dipendenti ogni sei mesi. GFT ha implementato l'automazione del processo di revisione presso una banca globale, utilizzando l'apprendimento automatico, riducendo il carico di revisione e valutazione di ordini di grandezza. Ciò ha permesso di ridurre in modo significativo l'intensità di lavoro delle persone, garantendo alla banca il rispetto delle scadenze normative e degli obiettivi di organico.

Questa è solo una piccola parte di ciò che GFT è in grado di fare; i nostri esempi reali mostrano l'impatto tangibile dell'AI nel superare sfide di lunga data nel settore dei servizi finanziari. Dall'analisi predittiva e dai modelli linguistici di grandi dimensioni incentrati sulla compliance alle solide piattaforme di intercettazione delle frodi, le nostre collaborazioni esemplificano il potere di trasformazione dell'AI. Mentre celebriamo questi trionfi, continuiamo a impegnarci a promuovere una cultura di innovazione e collaborazione continua, riutilizzando la tecnologia per l'efficienza, assicurando che l' AI non solo affronti le sfide attuali, ma anticipi e navighi le complessità del futuro panorama finanziario.

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