Чому лише LLM не забезпечать ROI у фінансових послугах

Відкрийте для себе найкращі новини та події у сфері фінтех!

Підписуйтеся на розсилку FinTech Weekly

Читають керівники JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna та інших компаній

Великі мовні моделі (ВММ) називають електрикою нашого часу, і їхній появі сприяла хвиля експериментів у фінансах. Від автоматизованих досліджень до аналізу клієнтських даних — потенціал величезний. Але з ростом впровадження з’являється чітка реальність: самі ВММ недостатні без агентського шару зверху.

ВММ можуть генерувати слова, але їм потрібні агенти, щоб гарантувати правдивість. Вони можуть підсумовувати дані, але без агентського шару не можуть визначити, що є найважливішим для вашого бізнесу. А у секторі, де довіра, відповідність та швидкість є незмінними пріоритетами, цей розрив є критичним. Хоча ВММ надають системі потужність, агентний штучний інтелект знає, коли і як увімкнути світло.

Самі ВММ недостатні

ВММ вражають, але вони реактивні. Вони відповідають на запити, генерують текст і підсумовують дані, але не працюють у бізнесовому контексті. Самі по собі вони позбавлені орієнтації на організаційні визначення, правила та терміни. Без агентського шару та каталогу контексту ці моделі є потужними, але неповними. Вони можуть вільно спілкуватися, але не можуть гарантувати, що їхні висловлювання відповідають визначенням істини у бізнесі. Цей розрив стає критичним у складних фінансових середовищах, де інформацію потрібно довіряти, систематизувати та послідовно поширювати.

Агентний штучний інтелект у поєднанні з каталогом контексту забезпечує відсутні елементи: бізнес-контекст для прийняття рішень і людський зворотний зв’язок для постійного вдосконалення. Разом вони додають автономії, контексту та пам’яті. Агенти знають, що шукати, каталог контексту гарантує відповідність вихідних даних довіреним визначенням, і обидва працюють у чітких межах. На практиці це дозволяє фінансовим установам:

*   Постійно моніторити ринки, новини та звіти на предмет аномалій раніше, ніж це помітять люди
*   Відстежувати настрої клієнтів з часом і зв’язувати інсайти з радниками та командами продуктів
*   Автоматизувати звітність і процеси відповідності, щоб інсайти безпосередньо перетворювалися на рішення

Агенти у поєднанні з метаданими перетворюють ВММ із реактивних інструментів у активних учасників фінансових операцій, при цьому люди залишаються головними приймачами рішень. Вони перетворюють потенціал у результативність.

Зі зростанням кількості компаній, що впроваджують ШІ, ті організації, які ставляться до ШІ як до модної додаткової опції до своєї стратегії, не отримають очікуваного ROI. Стратегія ШІ досягає успіху, коли вона вплітається у тканину організації, стає її частиною.

Побудова інтелекту поверх моделі

Історія електрики дає корисну аналогію. Ранній доступ до електроенергії був конкурентною перевагою. Коли електрика стала широко доступною, перевага перейшла до тих, хто ефективно проектував системи її використання. Заводи, конвеєри та освітлювальні системи стали диференціаторами.

Зараз ВММ перебувають на тому ж етапі. Вони широко доступні. Реальна перевага полягає у тому, як установи використовують їх для інформування робочих процесів, організації рішень і підтримки людського судження. Просто розгортати модель як універсальне рішення — не стратегія. Використання інтелекту для досягнення конкретної цілі і створення вимірюваного впливу — ось що має значення.

Розглянемо три приклади:

*   **Дослідження ринку**: ВММ може підсумовувати новини або звіти. Агент, підтриманий метаданими каталогу, фільтрує, пріоритезує та виділяє релевантне для інвестиційних рішень, адаптованих до інвестора.
*   **Аналіз настроїв клієнтів**: ВММ читає пости у соцмережах або опитування. Агенти, контекстуалізовані каталогом, агрегують інсайти, відстежують тренди і зв’язують результати з менеджерами з відносин.
*   **Обробка шахрайства та відповідність**: ВММ аналізують неструктуровані дані. Агенти організовують виявлення аномалій за визначеннями з каталогу, автоматизують звітність і виконують наступні завдання для запобігання операційним ризикам.

У кожному сценарії модель забезпечує масштаб і плавність, але поєднання агента та каталогу контексту створює релевантність, фокус і можливість дії.

Підтримка людського судження

Деякі вважають, що агенти або ВММ замінять людей. У фінансових послугах це малоймовірно. Люди забезпечують судження, нагляд і стратегічне мислення, які не можна автоматизувати. Агенти та каталог контексту підсилюють людські можливості, забезпечуючи точність, контекстуалізацію та готовність до прийняття рішень. Вони беруть на себе повторювані, трудомісткі або дуже розподілені завдання.

У поєднанні ВММ, агентів і каталогу контексту створюється зворотний зв’язок: модель генерує інсайт; агент пріоритезує та організовує його; каталог закріплює його у організаційній істині. Нарешті, рішення приймають люди.

Результат — швидші, більш впевнені та точніші результати. Аналітики та керівники витрачають менше часу на збирання інформації і більше — на її використання.

Конкурентна необхідність

Фінансові установи, що покладаються лише на ВММ, залишаються реактивними. Ті, що інтегрують агентів і каталог контексту, отримують проактивність, ефективність і масштабованість інсайтів. ВММ необхідні, але неповні. Агенти перетворюють їх у системи, що приносять реальну цінність. Каталог гарантує, що ці системи працюють на довірених визначеннях і перевірених даних.

Фінансова індустрія перебуває на переломному етапі. ВММ стали базовою утилітою. Конкурентна перевага тепер — у розробці систем, що організовують інтелект, надають контекст і інтегруються у робочі процеси. Ті, хто розуміє цю реальність, визначатимуть наступну еру фінтех-інновацій.

ВММ забезпечують потужність. Агенти та каталог контексту керують цією потужністю і роблять її корисною. Разом вони дозволяють фінансовим організаціям бачити ясно, діяти впевнено і приймати розумніші рішення.

Про автора

Александр Вош — співзасновник і генеральний директор Oraion. Маючи різноманітний досвід у стратегії, фінансах і міжнародному розширенні, він понад десять років сприяє зростанню провідних глобальних компаній. Перед заснуванням Oraion він був директором з міжнародного розширення в Via.work, допомагаючи масштабувати глобальні операції компанії та забезпечуючи її успішний вихід через поглинання компанією JustWorks. Його досвід охоплює ролі в Apple, N26 і Silicon Valley Bank, де він спеціалізувався на операціях, відповідності та прийнятті рішень на основі даних. Експертиза Александра полягає у бізнес-стратегії, фінансовому управлінні та використанні автоматизації для стимулювання зростання і трансформації бізнесу.