בינה מלאכותית אנכית תשנה את הפיננסים

פיננסים: מאמץ מוקדם של בינה מלאכותית אנכית

תחום הפיננסים ניחן במאפיינים ייחודיים שהופכים אותו למוכן במיוחד לשיבוש על ידי בינה מלאכותית. הדיגיטציה הגבוהה שלו, בשילוב עם אימוץ חזק של טכנולוגיות חדשות, וחשוב מכך, נכונות להשקיע בחדשנות, ממצבים את הפיננסים כמועמד מוביל לאימוץ מוקדם של בינה מלאכותית, על פי לי ג’ינג, סגנית נשיא של סטארט-אפ הבינה המלאכותית Stepfun הממוקם בשנחאי.

תחשבו על זה ככה: מוסדות פיננסיים כבר מוצפים בנתונים. יש להם מערכות חזקות לעיבוד עסקאות, ניהול סיכונים וניתוח מגמות שוק. בינה מלאכותית, במיוחד בינה מלאכותית אנכית, יכולה לשמש כשכבה חזקה על גבי התשתית הקיימת הזו, ולשפר את היעילות, הדיוק וקבלת ההחלטות.

עלייתם של יישומי בינה מלאכותית אנכיים

בעוד שמודלים של בינה מלאכותית לשימוש כללי תפסו כותרות, הפעולה האמיתית, על פי מומחים רבים, היא בבינה מלאכותית ספציפית לתעשייה, או אנכית. ווי ז’ונג-ווי, מזכיר הדירקטוריון של MetaX Integrated Circuits הממוקמת בשנחאי, הדגיש את הביקוש הגובר ליישומי בינה מלאכותית אנכיים במגזרים שונים, כולל פיננסים, תחבורה, חינוך ומחקר מדעי.

מה מייחד את הפיננסים?
אופי העבודה שונה. בניגוד למודלים כלליים של בינה מלאכותית שאומנו על מערכי נתונים עצומים ומגוונים, מודלים של בינה מלאכותית אנכית מותאמים לדקויות ולדרישות הספציפיות של תעשייה מסוימת. בפיננסים, זה אומר הבנה של תקנות מורכבות, מכשירים פיננסיים מורכבים והדינמיקה העדינה של התנהגות השוק. בינה מלאכותית לשימוש כללי עשויה להיות מסוגלת לכתוב מאמר חדשותי סביר על שוק המניות, אבל מודל בינה מלאכותית אנכי יכול פוטנציאלית לחזות תנועות בשוק, לזהות עסקאות הונאה, או להתאים אישית ייעוץ השקעות בדיוק רב בהרבה.

מניעי החדשנות: מכוניות וסמארטפונים

מעבר לפיננסים, הדיון ב-Lujiazui Financial Salon נגע גם במניעים מרכזיים אחרים של חדשנות בתחום הבינה המלאכותית. לי ג’ינג ציינה שתעשיות הרכב והסמארטפונים צפויות להיות בלב ההתקדמות ביישומי ומכשירי בינה מלאכותית.

מה הקשר?
תעשיות אלו, כמו פיננסים, מייצרות כמויות אדירות של נתונים. מכוניות אוטונומיות, למשל, מסתמכות על זרם קבוע של מידע מחיישנים, מצלמות ומערכות מיפוי. סמארטפונים אוספים נתונים על התנהגות משתמשים, העדפות ואינטראקציות. מבול הנתונים הזה מספק קרקע פורייה לאלגוריתמים של בינה מלאכותית ללמוד, להסתגל ולהשתפר.

בינה מלאכותית גנרטיבית, תת-קבוצה של בינה מלאכותית המתמקדת ביצירת תוכן חדש, צפויה גם היא למלא תפקיד משמעותי, במיוחד בשיפור ייצור תוכן מקצועי. דמיינו כלי בינה מלאכותית שיכולים לסייע בניסוח דוחות כספיים, יצירת ניתוח שוק, או אפילו יצירת תקשורת מותאמת אישית עבור לקוחות.

השנים הקרובות: תקופה קריטית לשילוב בינה מלאכותית

השנתיים-שלוש הקרובות נתפסות כתקופה מכרעת עבור בינה מלאכותית להאיץ את שילובה בתעשיות השונות. ווי ז’ונג-ווי הדגיש את החשיבות של רב-תכליתיות, יציבות ואמינות כאמות מידה מרכזיות לטכנולוגיות בינה מלאכותית בתקופה זו. משמעות הדבר היא שספקי תשתית יצטרכו לשפר את המשחק שלהם, ולספק מוצרים ושירותים באיכות גבוהה שיכולים לעמוד בדרישות התובעניות של מגזרים שונים.

זה לא רק עניין של אלגוריתמי הבינה המלאכותית החזקים ביותר. מדובר גם בהבטחה שאלגוריתמים אלה יהיו חזקים, אמינים וניתנים להתאמה למקרי שימוש שונים. חשבו על ההשלכות האפשריות של מערכת מסחר המופעלת על ידי בינה מלאכותית שמתקלקלת או מבצעת תחזיות לא מדויקות. ההימור גבוה, והאמינות היא מעל הכל.

תחרות מובחנת בפיננסים

יו פנג, מנהל המידע הראשי של Guotai Junan Securities, שפך אור על העדפת המגזר הפיננסי למודלים של בינה מלאכותית אנכית. הוא הסביר שעל ידי מינוף נתונים קנייניים, אסטרטגיות כוונון עדין והתאמת יעדי אימון, חברות פיננסיות יכולות להשיג יתרון תחרותי.

במילים אחרות, בינה מלאכותית אנכית מאפשרת למוסדות לבדל את עצמם מהמתחרים שלהם. במקום להסתמך על אותם מודלים גנריים של בינה מלאכותית, הם יכולים ליצור פתרונות מותאמים אישית המותאמים באופן ייחודי לצרכים ולאסטרטגיות הספציפיות שלהם. זה לא רק עוזר להם להימנע מהמלכודות של גישות השקעה הומוגניות, אלא גם מפחית את הסיכונים של תנודתיות מוגברת בשוק שיכולה לנבוע משימוש נרחב במודלים זהים של בינה מלאכותית.

ניווט באתגרי שילוב הבינה המלאכותית

שילוב הבינה המלאכותית בפיננסים, ולמעשה בכל תעשייה, אינו חף מאתגרים. לי ג’ינג מ-Stepfun הודתה שנדרשים שינויים עמוקים.

היבט מרכזי אחד הוא גישה. יצרני מכשירים, למשל, צריכים לספק גישה רבה יותר למערכות שלהם כדי לאפשר שילוב עמוק יותר של יכולות בינה מלאכותית. משמעות הדבר היא פתיחת ממשקי API ומתן אפשרות למפתחי בינה מלאכותית לגשת לתשתית החומרה והתוכנה הבסיסית.

אתגר נוסף טמון בתחום ספקי השירותים של צד שלישי. ספקים אלה צריכים לעצב מחדש באופן יסודי את המסגרות שלהם תחת ארכיטקטורות סוכנים. זהו מעבר מפרדיגמות פיתוח תוכנה מסורתיות לגישה ממוקדת בינה מלאכותית יותר, שבה סוכני תוכנה פועלים באופן אוטונומי ואינטליגנטי.

תפקידה של תמיכה מדינית

מעבר למכשולים הטכנולוגיים, לי ג’ינג הדגישה גם את התפקיד המכריע של תמיכה מדינית בטיפוח אימוץ הבינה המלאכותית. ממשלות וגופים רגולטוריים צריכים ליצור סביבה המעודדת חדשנות תוך התייחסות לסיכונים פוטנציאליים ולחששות אתיים.

זה יכול לכלול פיתוח הנחיות ברורות לפרטיות נתונים, קביעת סטנדרטים לבטיחות ואמינות של בינה מלאכותית, ומתן תמריצים לחברות להשקיע במחקר ופיתוח של בינה מלאכותית.

התייחסות לחששות בנושא פרטיות נתונים

פרטיות נתונים היא שיקול מרכזי בעידן הבינה המלאכותית, במיוחד במגזר הפיננסי, שבו מידע רגיש של לקוחות מטופל כל הזמן. לי ג’ינג התייחסה לחשש זה באופן ישיר, ואמרה שהגנה על פרטיות אינה אתגר בלתי עביר.

“מבחינה טכנולוגית, כבר זיהינו כיוונים מבטיחים לחקור,” טענה לי.
מה זה אומר?
זה מצביע על כך שכבר קיימים פתרונות טכנולוגיים בפיתוח שיכולים לסייע בהפחתת סיכוני פרטיות הקשורים לבינה מלאכותית. אלה עשויים לכלול טכניקות כמו למידה מאוחדת, שבה מודלים של בינה מלאכותית מאומנים על מערכי נתונים מבוזרים מבלי לגשת ישירות לנתונים הגולמיים, או פרטיות דיפרנציאלית, שמוסיפה רעש לנתונים כדי להגן על פרטיות הפרט תוך מתן אפשרות לניתוח משמעותי.

הדרך קדימה: שיתוף פעולה וחדשנות

המסר הכולל מ-Lujiazui Financial Salon ברור: בינה מלאכותית, במיוחד בינה מלאכותית אנכית, עומדת לשנות את תעשיית הפיננסים. השנים הקרובות יהיו קריטיות, וידרשו שיתוף פעולה הדוק בין ספקי טכנולוגיה, מוסדות פיננסיים וקובעי מדיניות. ההתמקדות תהיה בפיתוח פתרונות בינה מלאכותית חזקים, אמינים ומאובטחים שיכולים לפתוח הזדמנויות חדשות ולהניע חדשנות תוך התייחסות לאתגרים פוטנציאליים. המסע יהיה ללא ספק מורכב, אך התגמולים הפוטנציאליים הם עצומים.