A inteligência artificial está reformulando os serviços financeiros, a automação de acionamento, a tomada de decisão mais inteligente e a maior eficiência. À medida que as instituições financeiras buscam maior transparência e raciocínio em seus aplicativos de IA, a inteligência de decisão movida a IA está emergindo como uma capacidade crítica.
De acordo com o TheCube Research’s Última análisediscutido em “As próximas fronteiras da IA” Podcast, estruturas emergentes de IA-principalmente modelos de geração de geração de recuperação, gráficos de conhecimento causal e raciocínio de IA-estão remodelando como as instituições financeiras navegam em um cenário dinâmico cada vez mais complexo.
O setor financeiro há muito tempo adota tecnologias de ponta, alavancando a IA para otimizar o gerenciamento de riscos, automatizar processos e melhorar as interações com os clientes, de acordo com o TheCube Research’s Scott Hebner. No entanto, à medida que as empresas olham além dos modelos preditivos tradicionais, elas buscam recursos de IA mais avançados que proporcionam maior transparência, raciocínio e inteligência de decisão a IA.
Hebner, o anfitrião do podcast, juntou -se a Jayeeta Putatundacientista de dados líder, diretor – Centro de Excelência da AI, em Fitch Group Inc.localizado em Wall Street. “Os serviços financeiros sempre foram liderados de frente em análises preditivas e modelos determinísticos, mas devemos ser cautelosos em nossa abordagem ao Gen AI”, disse ela. “Dada a natureza regulatória do setor e as altas participações envolvidas, estamos adotando cuidadosamente a IA, garantindo a governança e o controle de riscos em todas as etapas”.
Como a inteligência de decisão movida a IA está transformando as finanças
A IA em serviços financeiros está evoluindo rapidamente além da automação básica e da análise preditiva, de acordo com Putatunda. As instituições financeiras se concentram cada vez mais na inteligência de decisão movida a IA para moldar a estratégia e gerar resultados.
“Precisamos resolver casos de uso que realmente aumentem o maior valor para nossos clientes, usuários e até nossas equipes internas”, disse Putatunda. “Se pudermos ajudar com a eficiência operacional, reduzir a carga de trabalho manual ou aprimorar pesquisas profundas, venceremos de uma maneira significativa”.
Garantir a transparência e a explicação é um desafio fundamental na implementação da IA em finanças, de acordo com Putatunda. Os modelos tradicionais de IA geralmente funcionam como “caixas pretas”, dificultando os líderes financeiros para rastrear como as decisões são tomadas. Como resultado, muitas instituições estão se voltando para a inteligência de decisão movida à IA para melhorar a visibilidade do processo de tomada de decisão.
“Uma das maiores áreas de preocupação é a explicação”, disse Putatunda. “Em modelos preditivos, tivemos processos para rastrear decisões, realizar análises de peso e determinar quais entradas tiveram mais impacto. Com a IA, fica mais difícil estabelecer esse nível de transparência. ”
Construindo confiança e governança em finanças orientadas pela IA
A confiança permanece crítica na adoção da IA nos serviços financeiros, especialmente considerando os rigorosos requisitos regulatórios do setor. A integração de gráficos de conhecimento e IA causal pode ajudar a melhorar a transparência, a explicação e a governança, de acordo com Putatunda.
“Os gráficos de conhecimento causal criam uma linhagem de dados dinamicamente adaptável que permite que os LLMs ateram seus resultados em relacionamentos factuais e explicáveis”, disse ela. “Isso melhora a transparência da IA e melhora as estruturas de conformidade e governança”.
Além disso, os modelos de IA precisam garantir que estejam livres de vieses e forneçam saídas consistentes e reproduzíveis. Ao contrário de outras indústrias, as instituições financeiras exigem modelos de IA que aderem a medidas estritas de auditabilidade e conformidade regulatória, de acordo com Putatunda.
“As empresas financeiras precisam de modelos que não sejam apenas precisos, mas também auditáveis e rastreáveis”, disse ela. “Devemos construir um pipeline de IA seguro e sustentável que integra a supervisão humana em todas as etapas”.
Olhando para o futuro: o futuro da IA em serviços financeiros
A próxima onda de adoção de IA em finanças se concentrará na criação de ecossistemas de IA integrados que combinam vários agentes inteligentes. Esses agentes colaborarão na solução complexa de problemas, de acordo com Putatunda.
“Precisamos ir além das soluções de tarefas únicas e criar agentes de IA baseados em objetivos que podem recuperar e analisar dinamicamente as informações de várias fontes”, disse ela.
À medida que o RAG, a IA causal e a inteligência da decisão evoluem, as instituições financeiras podem inovar, garantindo a conformidade e o controle de riscos. À medida que as tecnologias de IA se desenvolvem, elas redefinirão como os serviços financeiros operam e preparam o terreno para aplicações mais amplas entre os setores.
Para um mergulho mais profundo nesta discussão, parte de “As próximas fronteiras da IA” Série de podcast, confira a conversa completa:
https://www.youtube.com/watch?v=yx1lu8zgrwi
Foto: Siliconangle
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