Облачные гиганты активно инвестируют в создание регенеративных моделей на основе языкаAI и других языков, ориентируясь на клиентов финансовых услуг, которые в основном находятся на стадии тестирования и обучения. Три ведущих поставщика облачных вычислений- AmazonWebServices, Google и Microsoft- выделили значительные ресурсы на развитие генеративногоAI. Microsofthasmadea$ 13billioninvestmentinOpenAI, создателя широко используемой генеративнойAI- архитектурыChatGPT. AWShas недавно объявила о вложении 100 млн. долл. в инновационный центр генеративныхAI, а Google, по оценкам, инвестировал вAI- стартапы около 300 млн. долл. Эти облачные провайдеры предлагают ряд собственных технологий, предназначенных для разработчиков, специалистов по данным и неспециалистов для создания и внедрения генеративныхAI и крупных лингвомоделей. Потенциал генеративныхAI по преобразованию различных приложений, отраслей и бизнеса привлекает внимание и воображение лидеров отрасли. По словам Свами Сивасубраманиана, вице- президента AWS по базам данных, аналитике и машинному обучению, хотя генеративныйAI уже давно существует, сейчас он достиг критической точки. Финансовые организации, которые являются основными клиентами этих поставщиков, также признают трансформационный потенциал генеративногоAI. Хотя большинство банков все еще находятся на ранних стадиях исследования, поскольку существуют опасения по поводу ошибок и трудностей, связанных с развитиемAI, они активно тестируют различные сценарии использования, начиная от совершенствования чатботов и заканчивая составлением сводных документов. Финансовые организации стремятся не остаться в стороне и в разговорах с поставщиками услуг интересуются вопросами генеративногоAI. Хотя некоторые банки, такие как SynchronyFinancial и SouthStateBank, разрешают своим сотрудникам экспериментировать с такими технологиями генеративногоAI, какMicrosoft% 2FOpenAI'sChatGPT, многие банки подходят к выбору генеративногоAI с осторожностью. Они считают, что ограничение доступа к этой технологии отдельным лицам позволяет понять ее возможности и потенциальные риски, а также предотвратить любые непредвиденные последствия. Банки, по словам генерального директора компании ThoughtLinks Сумита Хабриа( SumeetChabria), справедливо относятся к внедрению генеративныхAI с осторожностью, в то время как поставщики технологий активно инвестируют в них для своего будущего роста.

Однако банки могут столкнуться с растущим давлением со стороны потребителей, желающих привыкнуть к технологиям, поскольку они становятся все более интегрированными в различные продукты. Чабрия подчеркивает, что банки и поставщики технологий должны сотрудничать и обсуждать проблемы до того, как они станут доступными. Это включает в себя выделение времени на изучение проблем ответственного банкинга, в том числе кибербезопасности, и готовность банков участвовать в проектах с низким уровнем риска для дальнейшего развития технологии и обучения своих сотрудников потенциальным рискам. Уже существуют случаи, когда генеративныйAI может помочь снизить риск в банковском деле, например, предсказание технологических инцидентов, даже если вероятность точности низка. В дополнение к генеративномуAI, традиционныеAIметоды, такие как машинное обучение Масштабы, создаваемые крупными языковыми моделями, такими как GPT- 4 или Titan, позволяют анализировать огромные объемы данных и документов, а генеративныеAI позволяют генерировать текст и код на основе расширенных наборов данных. По мнению Билла Бордена( BillBorden), корпоративного вице- президента по индустрии финансовых услуг компании Microsoft, основными сферами использования генеративногоAI в банках являются создание контента, семантический поиск и генерация кодов. Создание контента включает в себя такие задачи, как подготовка предложений, отчетов, презентаций и обобщение результатов встреч и бесед с клиентами. Семантический поиск призван сделать поиск более эффективным, быстрым и постоянно обучаемым за счет использования универсального языка и контекста. Генерация кода, с другой стороны, помогает разработчикам сократить время написания кода, позволяя им сосредоточиться на разработке новых статистических моделей и математических инструментов для решения задач в области актуарных расчетов. По мнению Йоланды Пьяцца( YolandePiazza), вице- президента по финансовым услугам компании Google, генеративныйAI привлекает клиентов финансовых служб, поскольку имеет потенциал для снижения операционных затрат и трансформации взаимодействия с клиентами. Автоматизация функций ручного управления и возможность более предсказуемого предоставления отчетности регулирующим органам- вот те возможности, которые открываются в этой отрасли. Этот уровень контроля обеспечивает безопасность данных и предотвращает утечку информации из системы IPleakage, а также возможность доступа к информации конкурентов. Результаты исследований, полученные с помощью системы Bardareauditable, могут быть занесены в список всех источников, что дает возможность отоварить информацию. По словам Джона Кейна( JohnKain), руководителя отдела развития рынка финансовых услуг компанииAWS, хотя идея генеративногоAI и вызывает интерес к нетрадиционным методам машинного обучения среди клиентов финансовых услуг, важно отметить, что генеративныйAI- это не просто мода, а качественный результат и преимущества, получаемые от использования языковых моделей, уже очевидны, что является ощутимым и значительным преимуществом.