Yapay Zeka (AI) fintech manzarasını değiştiriyor. Artan geliştirici verimliliğinden akıllı dolandırıcılık tanıma ve kişiselleştirilmiş müşteri deneyimlerinin sağlanmasına kadar, üretken KI ve Ajanik AI gibi teknolojiler yeni verimlilik ve işlevler geliştirir. Bununla birlikte, AI çekirdek finansal sistemlere derinlemesine gömülmüşse, spot ışığı temel fakat genellikle gözden kaçan bir faktör veri yönetimine geçer. Etik olarak sorumlu ve etik olarak yönetilen ve kullanılan yüksek kaliteli veriler, finansal hizmetlerde güvenilir ve etkili AI sistemlerinin temel taşıdır.
Yapay zekanın etkinliği önemli ölçüde kullandığınız verilere kaliteye, doğruluğa ve uyumluluğa bağlıdır. Hassasiyet ve güvenin pazarlık yapılmadığı Fintech'te, kötü veriler yanlış tahminlere, düzenleyici ihlallere ve müşteri güvenini azaltmaya yol açabilir. Sağlam veri yönetişim çerçeveleri tutarlılık, izlenebilirlik ve kontrol sağlar. Bu şekilde, kuruluşlar AI başvurularını güvenle ölçeklendirebilir ve aynı zamanda düzenleyici ve etik yükümlülükleri yerine getirebilir.
Güçlü veri yönetimi uygulamaları, veri kalitesi standartlarının uygulanması, veri erişiminin güvence altına alınması, inişin zulüm edilmesi ve sürekli doğrulamanın sağlanmasını içerir. Bu adımlar, şirketlerin yanlış modellerin aşağı yönlü etkilerinden kaçınmasına ve operasyonel ve müşteri odaklı yenilikleri teşvik edebilecek güvenilir AI sonuçlarını teşvik etmesine yardımcı olur.
Açıklanabilir AI, şeffaflığın, hesap verebilirliğin ve güvenin iyileştirilmesinde önemli bir rol oynamaktadır. Kullanıcıların denetim yetkililerini ve geliştiricilerini AI modellerinin belirli kararlara nasıl geldiğini anlamalarını sağlar. Bu, özellikle opak bir karar vermenin ciddi etkileri olabileceği finans gibi düzenlenmiş alanlarda önemlidir.
Açıklamanın iki önemli boyutu vardır:
- Küresel açıklama, genel olarak AI modelinin işleyişine ilişkin bilgiler sağlar. Modelin genel mantığını gösteren ve gösteren en önemli özelliklerin altını çiziyor. Bu, uyum incelemeleri ve model doğrulaması için kullanışlıdır.
- Yerel açıklama bireysel sonuçlara odaklanır. Bir modelin neden belirli bir girdi için belirli bir karar verdiğini açıklar. Bu, kullanıcıların ve denetçilerin vakaya özgü argüman hakkında netliğe ihtiyaç duydukları kredi izinleri veya sahtekarlık tanıma gibi senaryolar için çok önemlidir.
Bu açıklamalar birlikte AI sistemlerine olan güveni geliştirmekte ve finansal hizmetlerde daha sorumlu sunumu desteklemektedir.
AI sadece bir veri tüketicisi değil, aynı zamanda daha iyi veri yönetimidir. KI Tools, gelecekteki uygulamalar için veri kalitesini ve hazırlığını artıran olumlu bir geri bildirim döngüsü oluşturur.
AI'nın veri yönetimini desteklediği en önemli alanlar şunları içerir:
- Veri sınıflandırması ve LNEAGE: AI algoritmaları verileri etkili bir şekilde kategorize edebilir ve yaşam döngülerini sistemler arasında haritalayabilir. Bu, veri oranı, dönüşümler ve kullanımı sürdürmeye, düzenleyici raporlamayı desteklemeye ve verilerin güvenilirliğini artırmak için yardımcı olur.
- Anomalinin tespiti ve çözülmesi: Makine öğrenimi modelleri veri kayıtlarındaki düzensizlikleri, çatışmaları veya aykırı değerleri tanımlayabilir. Bu anormalliklerin tanınması ve çözülmesi, AI sistemlerinde yalnızca tutarlı, onaylanmış verilerin doğrulanmasını sağlar.
- Otomatik veri temizliği ve uygunluk: KI araçları, hataları, kopyaları veya eksik değerleri tanımlayarak veri temizlemesini rasyonelleştirin. Aynı zamanda, KI, gerçek zamanlı izleme ve uyarılarla geliştirilen veri düzenlemelerini sağlama konusunda uyum ekiplerini destekleyebilir.
Bu geleneksel manuel ve kaynak yoğun süreçlerin otomasyonu nedeniyle, veri ekipleri yangın sorunlarından ziyade stratejik yönetişime odaklanabilir.
Finansal hizmetler şirketleri AI'nın ürünlerde ve işletme süreçlerine girişini hızlandırdığından, odak sadece veri yönetimi üzerinde artacaktır. Veriler artık pasif bir mal değil. İnovasyon, güven ve rekabet avantajının kritik bir şekilde sağlanmasıdır. Veri kalitesi, yönetişim ve açıklamaya öncelik veren kuruluşlar, AI'nın tam vaadini tanımak için daha iyi konumlandırılmıştır.
Fintech'in yapay zeka kontrollü geleceğinde, sorumlu veri yönetimi sadece iyi bir uygulama değil, aynı zamanda güvenilir, ölçeklenebilir ve müşteri odaklı çözümlerin kurulması içindir.
Bu makale ana uygulama mimarı Subramaniam Selvami, Global Services, Fiserv tarafından yapılmıştır.
Bir yanıt yazın