Tomasz Stachlewski, Head of Technology CEE, AWS w komentarzu eksperckim dla ISBtech o przyszłości branży finansowej z GenAI.
W bankowości, na rynkach kapitałowych, w ubezpieczeniach i płatnościach kadra kierownicza chce zrozumieć GenAI i przypadki jej użycia, a programiści chcą eksperymentować z narzędziami AI, które są łatwe w użyciu, bezpieczne i skalowalne.
GenAI otwiera przed organizacjami świadczącymi usługi finansowe możliwości oferowania wyspecjalizowanych aplikacji, zwiększania bezpieczeństwa, ograniczania oszustw oraz podnoszenia jakości obsługi klienta i usług dzięki bardziej spersonalizowanemu podejściu.
W zakresie podnoszenia jakości doświadczeń klientów, duże modele językowe (Large Language Models, LLM) mogą podnieść poziom produktywności pracowników dzięki bardziej intuicyjnym i zbliżonym do ludzkich, dokładnym odpowiedziom na zapytania. Mogą też tworzyć bardziej wydajne i atrakcyjne, konwersacyjne doświadczenia AI dla zewnętrznych aplikacji obsługi klienta, takich jak funkcja pomocy w call center, która zapewnia agentom zautomatyzowaną pomoc i rekomendacje kontekstowe.
Obecnie instytucje świadczące usługi finansowe wykorzystują ML w postaci analizy obrazu – optycznego rozpoznawania znaków i przetwarzania języka naturalnego w celu usprawnienia procesów onboardingu i procedurze know-your-customer. GenAI może pomóc firmom w dostarczaniu elastycznych i odpowiednich konwersacji, które poprawiają ogólne wrażenia klienta, takie jak dostosowanie stylu konwersacji do jego stylu (tryb swobodnej lub formalnej rozmowy).
Dzięki LLM firmy mogą też automatycznie tłumaczyć złożone pytania od użytkowników wewnętrznych i klientów zewnętrznych na ich znaczenie semantyczne, analizować kontekst, a następnie generować dokładne i konwersacyjne odpowiedzi. Dane przechwycone z interakcji z klientami, takie jak transkrypcje połączeń i dzienniki czatów, mogą być również podsumowywane i analizowane pod kątem sentymentu, aby łatwiej zrozumieć tematy związane z ich pozytywnymi lub negatywnymi doświadczeniami.
W zakresie podnoszenia produktywności pracowników i zwiększania ich kompetencji, narzędzia GenAI mogą pomóc takim specjalistom jak analitycy finansowi lub prawni, twórcy innowacyjnych produktów i specjaliści ds. sprzedaży konsultacyjnej stać się bardziej wydajnymi i skutecznymi w swoich rolach. Ma to zastosowanie m.in. w przypadku doradców finansowych i analityków przygotowujących rekomendacje inwestycyjne, analityków ds. zgodności reagujących na wpływ nowych przepisów, urzędników kredytowych sporządzających dokumentację kredytową, ubezpieczycieli tworzących polisy ubezpieczeniowe i sprzedawców przygotowujących odpowiedzi na zapytania ofertowe.
Rozwiązania GenAI mają też wpływ na zrozumienie rynku i nastrojów klientów. LLM mogą identyfikować nowe trendy w zachowaniach konsumentów na podstawie treści w mediach społecznościowych poprzez grupowanie postów o podobnym znaczeniu i przypisywanie im zagregowanej miary sentymentu.
GenAI pomaga też we wprowadzaniu innowacji produktowych i automatyzacji procesów biznesowych. Może pomóc doradcom finansowym i inwestorom wykorzystać tekst konwersacyjny do automatycznego tworzenia wysoce dostosowanych strategii inwestycyjnych i portfeli.
Początkowe wdrożenia tych rozwiązań będą prawdopodobnie skierowane wewnętrznie do doradców finansowych, biorąc pod uwagę, że obecnie GenAI ma ograniczenia w zakresie dokładności. Takie ograniczenia musiałyby zostać przezwyciężone, aby rozwiązania te były naprawdę skalowalne, tj. gdyby codzienny komentarz dostosowany do portfela każdego klienta detalicznego musiał być sprawdzany przez człowieka, mogłoby to zniweczyć cel takich generatywnych komentarzy tworzonych przez AI.
W miarę jak instytucje świadczące usługi finansowe będą się rozwijać, będzie rosło ich zapotrzebowanie do lepszego zrozumienia technologii GenAI, możliwości porównywania i zestawiania skuteczności różnych FM dla określonych zadań oraz możliwości eksperymentowania z różnymi podejściami do adaptacji domeny i dostosowywania modeli. W AWS dążymy do tego, aby nasi klienci mogli w łatwy i praktyczny sposób odkrywać i wykorzystywać GenAI w swoich firmach.
Dzięki rozwiązaniom AWS, firmy z branży finansowej zyskują elastyczność w wyborze sposobu, w jaki chcą budować z GenAI, w tym własne modele podstawowe (FM) z specjalnie zbudowaną infrastrukturą ML, wykorzystywać wstępnie wytrenowane FM jako modele bazowe do budowania swoich aplikacji lub korzystać z usług z wbudowaną GenAI bez konieczności posiadania specjalistycznej wiedzy w zakresie FM.
Dzięki Amazon Bedrock klienci mogą tworzyć i skalować generatywne aplikacje oparte na AI przy użyciu FM, demokratyzując dostęp dla wszystkich twórców. Amazon Bedrock to nowa usługa, która udostępnia FM od Amazon i wiodących firm AI, w tym AI21 Labs, Anthropic i Stability AI, za pośrednictwem interfejsu API. Amazon Bedrock to najłatwiejszy sposób dla klientów na tworzenie i skalowanie generatywnych aplikacji opartych na sztucznej inteligencji przy użyciu FM.
Budowanie aplikacji i dostosowywanie modeli podstawowych (FM) za pomocą Amazon Bedrock jest nie tylko łatwe, jest także bezpieczniejsze, co w przypadku usług finansowych ma szczególne znaczenie. Firmy mówią nam, że do tworzenia niestandardowych aplikacji potrzebują rozwiązań zapewniających prywatność danych i bezpieczeństwo.
Takie rozwiązania są wbudowane w Amazon Bedrock, dzięki czemu można mieć pewność, że dane będą chronione. Żadne dane firm korzystających z tej usługi nie są też wykorzystywane do szkolenia modeli podstawowych (FM). Wszystkie dane są zaszyfrowane, również w trakcie przesyłania. Mechanizmy kontroli dostępu są takie same jak w każdej innej usłudze AWS. A dziś, opierając się na tych fundamentach, wprowadzamy nowe funkcje bezpieczeństwa i zarządzania – Amazon Bedrock jest teraz usługą zgodną z HIPAA i RODO, umożliwiając jeszcze większej liczbie klientów korzystanie z GenAI.
Nowości obejmują integrację z Amazon CloudWatch oraz AWS CloudTrail umożliwiających
zarządzanie aplikacjami w chmurze. Dzięki tym funkcjonalnościom, nawet branże podlegające ścisłym regulacjom dot. bezpieczeństwa danych mogą teraz wykorzystać potencjał GenAI. Wykorzystanie mocy GenAI wymaga także dużej ilości zasobów obliczeniowych i danych, których pozyskanie i zarządzanie może być kosztowne i czasochłonne. Korzystając z chipów AWS Trainium i AWS Inferentia, AWS oferuje najniższy koszt trenowania modeli i przeprowadzania wnioskowania w chmurze.
GenAI może odciążyć programistów od czasochłonnych zadań związanych z kodowaniem i przyspieszyć tworzenie kodu przy użyciu nieznanych interfejsów API. Amazon CodeWhisperer to towarzysz kodowania AI, który wykorzystuje FM do radykalnej poprawy produktywności programistów poprzez generowanie sugestii kodu w czasie rzeczywistym na podstawie komentarzy programistów w języku naturalnym i wcześniejszego kodu w ich zintegrowanym środowisku programistycznym (Integrated Development Environment, IDE).
Z kolei Amazon SageMaker JumpStart oferuje algorytmy, modele i rozwiązania ML. Dzięki temu klienci mogą odkrywać, eksplorować i wdrażać FM typu open source, które nie są dostępne w Amazon Bedrock, takie jak OpenLLaMA, RedPajama i wiele innych.
