Využití potenciálu umělé inteligence: ladění vlastních GPT modelů pro revoluční využití v bankovnictví

Posílení postavení bank pomocí bezpečných a přizpůsobených AI řešení, provozovaných na vlastní IT infrastruktuře, bez rizik využití externích cloudových služeb.

  V éře digitální transformace hledají banky inovativní způsoby, jak využít umělou inteligenci (AI) a strojové učení (ML) ke zvýšení provozní efektivity, zlepšení zákaznické zkušenosti a zmírnění rizik. Přísné zásady ochrany dat a předpisy, kterými se bankovnictví řídí, však často omezují využívání veřejného cloudu a otevřených platforem AI. V tomto článku se zabýváme možnostmi ladění (fine tuning) modelů Hugging Face a možnostech vkládání (embedding) interních bankovních dat a uvádíme vysoce hodnotné případy užití přímo použitelné v bankách.

  Společnost Hugging Face, přední poskytovatel technologií pro zpracování přirozeného jazyka (NLP), získala významné uznání díky svým odborným znalostem v oblasti vývoje nejmodernějších jazykových modelů. V čele nabídky společnosti Hugging Face stojí modely jako GPT (Generative Pre-trained Transformer) a ChatGPT, které způsobily revoluci v oblasti konverzační umělé inteligence.

  GPT, zkratka pro Generative Pre-trained Transformer, je jazykový model založený na transformátorech a natrénovaný na obrovském množství textových dat. Má schopnost generovat souvislý a kontextově relevantní text na základě zadání, takže se dobře hodí pro různé jazykové úlohy. Modely GPT prokázaly výjimečné schopnosti v úlohách, jako je doplňování textu, shrnutí a jazykový překlad.

  ChatGPT, rozšíření modelu GPT, je speciálně navržen pro konverzační aplikace umělé inteligence. Vyniká v porozumění a generování odpovědí podobných lidským v rozhovorech v přirozeném jazyce. Vyladěním modelu ChatGPT mohou banky vytvářet inteligentní chatboty a virtuální asistenty, kteří komunikují se zákazníky, odpovídají na dotazy a poskytují personalizovanou pomoc.

  Síla systému Hugging Face spočívá v jeho schopnosti poskytovat předtrénované modely, které lze dolaďovat na vlastních datech, což bankám umožňuje využívat jejich interní informace a odborné znalosti v dané oblasti. Tento proces dolaďování přizpůsobuje modely jedinečným potřebám bankovního sektoru a zajišťuje přesné a kontextově relevantní odpovědi na dotazy zákazníků, úkoly spojené s odhalováním podvodů, scénáře hodnocení rizik a personalizovaná finanční doporučení.

  Využitím modelů Hugging Face a jejich doladěním pomocí interních bankovních dat mohou banky využít obrovský potenciál umělé inteligence a ML a zároveň zajistit ochranu osobních údajů, soulad s předpisy a bezpečnost. Tento článek zkoumá, jak kombinace modelů Hugging Face, technik doladění (fine-tuning) a vkládání (embedding) interních dat otevírá bankám svět možností, jak zavádět inovace, zlepšovat zákaznickou zkušenost a dosahovat svých strategických cílů ve stále se vyvíjejícím digitálním prostředí.

  Dolaďování (fine tuning) modelů Hugging Face: Přizpůsobení umělé inteligence potřebám bankovnictví.

 - Modely Hugging Face, známé svými špičkovými schopnostmi zpracování přirozeného jazyka, poskytují základ pro budování výkonných řešení AI v bankovním sektoru. 

- Dolaďování (fine-tuning) těchto modelů zahrnuje jejich trénování na vlastních bankovních datech, což umožňuje jejich přizpůsobení pro specifické případy použití, jako jsou dotazy zákazníků, detekce podvodů, analýza sentimentu a sledování dodržování předpisů.

  Vkládání (embedding) interních bankovních dat: Obohacení modelů o znalosti z dané oblasti a aktuálních kontextovných informací (např. CRM, smlouvy, transakce, atp.) pro podporu rozhodování.

 - Začleněním interních bankovních dat do procesu dolaďování získávají modely cenné poznatky a kontext specifický pro bankovní doménu. 

 - Začlenění interních dat umožňuje modelům porozumět terminologii specifické pro dané odvětví, regulačním požadavkům, vzorcům chování zákazníků a historickým trendům, což vede k přesnějším předpovědím a využitelným poznatkům.

Případ užití 1: Chatboti pro obsluhu zákazníků 

 - Vyladěné modely Hugging Face mohou pohánět inteligentní chatboty schopné porozumět dotazům zákazníků, poskytovat personalizované odpovědi a provádět zákazníky různými bankovními procesy. 

 - Tito chatboti zvyšují angažovanost zákazníků, zkracují dobu odezvy a zvyšují celkovou spokojenost zákazníků poskytováním efektivní a přesné podpory.

Případ užití 2: Systémy pro odhalování podvodů 

 - Vyladěné modely mohou identifikovat vzory a anomálie v bankovních transakcích, což umožňuje odhalování a prevenci podvodů v reálném čase. 

 - Analýzou transakčních dat a chování zákazníků mohou tyto systémy odhalit podezřelé aktivity, pokusy o neoprávněný přístup a podvodné transakce a posílit tak bezpečnostní opatření banky.

Případ užití 3: Modely hodnocení rizik 

 - Vyladěné ML modely mohou analyzovat obrovské množství bankovních dat, včetně finančních výkazů, úvěrové historie a tržních trendů, a vyhodnocovat a předpovídat rizika. 

 - Tyto modely pomáhají při přijímání informovaných rozhodnutí týkajících se schvalování úvěrů, úvěrového scoringu, správy portfolia a investičních strategií, čímž optimalizují postupy řízení rizik.

Případ užití 4: Personalizované finanční poradenství

- Vyladěné modely mohou využívat údaje o zákaznících, včetně historie transakcí a finančních cílů, a nabízet personalizovaná finanční doporučení a nabídky produktů šité na míru. 

 - Tato doporučení zahrnují investiční poradenství, spořicí plány, strategie řízení dluhů a možnosti pojištění, čímž se zvyšuje schopnost banky poskytovat relevantní a hodnotné služby.

 

Níže jsou uvedeny příklady využití GPT a dalších modelů Hugging Face při zvyšování spokojenosti zákazníků, provozní efektivity a růstu businessu v různých oblastech. Využitím síly těchto modelů mohou společnosti získat cenné poznatky, automatizovat úkoly a poskytovat personalizované zákaznické zážitky, čímž v konečném důsledku získají konkurenční výhodu v dnešním digitálním prostředí.

Případ užití	Přínos pro zákazníka	Obchodní hodnota
Chatboti pro zákaznický servis	Vylepšená interakce se zákazníky a podpora pomocí inteligentních virtuálních asistentů schopných porozumět dotazům a reagovat na ně v reálném čase.	Zvýšení spokojenosti zákazníků, zkrácení doby odezvy a úspora nákladů díky automatizované zákaznické podpoře.
Analýza sentimentu	Hluboký přehled o náladách a zpětné vazbě zákazníků, který umožňuje společnostem zjišťovat veřejné mínění, sledovat vnímání značky a podle toho přizpůsobovat marketingové strategie.	Proaktivní správa reputace, lepší zapojení zákazníků a efektivnější marketingové kampaně.
Sumarizace dokumentů	Efektivní extrakce klíčových informací z dlouhých dokumentů, která umožňuje rychlé přezkoumání, analýzu a rozhodování.	Úspora času při zpracování informací, zvýšení produktivity a lepší alokace zdrojů.
Generování obsahu	Rychlé generování vysoce kvalitního obsahu, jako jsou články, popisy produktů a příspěvky na sociálních sítích, čímž se uvolní čas lidským autorům, kteří se mohou věnovat strategičtějším úkolům.	Zefektivnění tvorby obsahu, zvýšení frekvence publikování a zlepšení hodnocení SEO.
Detekce podvodů	Pokročilé modely detekce podvodů schopné analyzovat obrovské množství transakčních dat a identifikovat vzory, anomálie a potenciální podvodné aktivity.	Včasné odhalení a prevence podvodného chování, snížení finančních ztrát a zvýšení bezpečnosti zákazníků.
Personalizovaná doporučení	Přizpůsobená doporučení produktů nebo obsahu na základě individuálních preferencí a chování, která vedou ke zvýšení angažovanosti, loajality a vyšší míře konverze zákazníků.	Zlepšení zákaznické zkušenosti, zvýšení příjmů díky křížovému prodeji a upsellingu a lepší udržení zákazníků.

V dynamickém prostředí bankovního sektoru je využití síly AI a ML klíčové pro to, aby banky prosperovaly a přizpůsobovaly se vyvíjejícím se potřebám zákazníků. Vyladěním modelů Hugging Face a začleněním interních bankovních dat mohou banky odemknout vysoce hodnotné případy užití přímo aplikovatelné na jejich jedinečné problémy. Možnosti jsou neomezené - od inteligentních chatbotů pro obsluhu zákazníků až po robustní systémy pro odhalování podvodů, modely pro vyhodnocování rizik a personalizovaná finanční doporučení. Využitím potenciálu umělé inteligence bezpečným a individualizovaným způsobem mohou banky podporovat inovace, zvyšovat provozní efektivitu a poskytovat svým zákazníkům výjimečnou zkušenost, čímž si upevní svou pozici lídrů v digitální bankovní revoluci. 

  Přední organizace napříč odvětvími, včetně bankovnictví, rozpoznaly transformační schopnosti modelů Hugging Face při zvyšování obchodní hodnoty. Mezi významné společnosti, které využily Hugging Face k získání smysluplných poznatků a poskytování vylepšených služeb, patří např:

1. Bankovnictví: Banka implementovala modely Hugging Face k provozu svého chatbota zákaznických služeb, který umožňuje efektivní a personalizovanou interakci se zákazníky. Chatbot využívá vyladěné modely k pochopení dotazů zákazníků, poskytování pomoci v reálném čase a nabízení řešení na míru, což vede ke zvýšení spokojenosti zákazníků a zkrácení doby odezvy.

2. Pojišťovnictví: Pojišťovna integrovala modely Hugging Face do svého systému pro odhalování podvodů, aby mohla analyzovat velké objemy dat a identifikovat podezřelé aktivity. Vyladěním modelů s interními údaji o pojistných událostech dosáhla větší přesnosti při odhalování podvodných nároků, což umožnilo včasné zásahy a minimalizaci finančních ztrát.

3. Wealth Management: Společnost využila modely Hugging Face k vývoji sofistikovaných modelů hodnocení rizik. Vyladěním modelů s historickými tržními daty a informacemi o portfoliu klientů zvýšila svou schopnost předvídat tržní trendy, vyhodnocovat investiční rizika a optimalizovat portfolia svých klientů, což vedlo k lepším investičním strategiím a lepším výsledkům klientů.

  Tyto příklady ukazují, jak pokrokově smýšlející organizace v bankovním sektoru využívají modely Hugging Face k získání obchodní hodnoty a konkurenční výhody. Zavedením těchto inovativních technologií mohou banky poskytovat personalizované zkušenosti, zefektivnit provoz a zmírnit rizika v rychle se vyvíjejícím finančním prostředí.

  Banky nadále využívají umělou inteligenci a ML k transformaci svého podnikání, má partnerství mezi Hugging Face a bankovním sektorem obrovský potenciál. Využitím síly přesně vyladěných modelů a vkládání interních dat mohou banky odblokovat nové příležitosti, podpořit inovace a poskytovat špičkové finanční služby, které odpovídají vyvíjejícím se potřebám jejich zákazníků.

Příklady budoucího využití představují potenciální dopad modelů umělé inteligence, jako je GPT, na různé aspekty bankovnictví, od personalizovaného finančního poradenství až po řízení rizik, dodržování předpisů a kybernetickou bezpečnost. Vzhledem k tomu, že se tato oblast dále vyvíjí, jsou tyto aplikace příslibem, že v příštích letech změní způsob, jakým banky fungují, rozhodují a slouží svým zákazníkům.

Případ užití	Popis
Virtuální finanční poradci	Virtuální poradci s umělou inteligencí, kteří jsou schopni poskytovat jednotlivcům personalizované finanční poradenství a investiční doporučení v nejvyšší kvalitě.
Inteligentní vyhodnocování rizik	Pokročilé modely vyhodnocování rizik, které využívají AI k analýze komplexních dat a poskytují v reálném čase informace pro řízení rizik.
Dodržování předpisů s využitím AI	Automatizované systémy pro sledování dodržování předpisů, které využívají AI k analýze zákonných regulačních rámců a zajišťují komplexní dodržování předpisů.
Hyper-personalizace	Modely AI, které dokáží vytvářet hyper-personalizované zákaznické zkušenosti tím, že rozumí individuálním preferencím a poskytují doporučení a služby na míru.
Etické rozhodování	Modely AI vybavené etickými rámci, které pomohou organizacím přijímat odpovědná a nestranná rozhodnutí s ohledem na společenský dopad a morální hlediska.
Inteligentní prevence podvodů	Pokročilé algoritmy AI, které proaktivně identifikují vznikající podvodné vzorce a v reálném čase se přizpůsobují, aby chránily před vyvíjejícími se podvodnými aktivitami.
Kybernetická bezpečnost s podporou umělé inteligence	Modely umělé inteligence, které průběžně analyzují síťová data, odhalují anomálie a autonomně reagují na potenciální hrozby kybernetické bezpečnosti v reálném čase.
Prediktivní analýza pro finanční trhy	Modely AI schopné analyzovat obrovské množství finančních dat s cílem předvídat tržní trendy, optimalizovat investiční strategie a zlepšit správu portfolia.
Upisování úvěrů s využitím AI	Automatizované procesy upisování úvěrů s využitím modelů AI k posouzení úvěruschopnosti, zefektivnění schvalování a zvýšení přesnosti rozhodování o úvěrech.

Je důležité, aby si bankéři uvědomili, že mohou využít své stávající investice do privátní IT infrastruktury a platforem, jako je OpenShift, k doladění a soukromému a bezpečnému provozu modelů založených na technologii Hugging Face. Přijetím tohoto přístupu mohou banky využít výhod AI a ML a zároveň si zachovat kontrolu nad svými daty a zajistit soulad s regulatorními požadavky.

  Díky kombinaci privátní infrastruktury, pokročilých technik strojového učení a možností doladění modelů Hugging Face mohou bankéři s jistotou procházet neustále se měnícím prostředím finančního odvětví. Díky opětovnému využití svých stávajících investic do bezpečných platforem, jako je OpenShift, mohou maximalizovat návratnost investic, uvolnit sílu umělé inteligence a utvářet budoucnost bankovnictví způsobem, který odpovídá jejich jedinečným požadavkům a cílům.

  Vzhledem k tomu, že bankovní průmysl nadále pokračuje v osvojování digitální transformace a řešení na bázi umělé inteligence, možnosti jsou obrovské. Využitím soukromé infrastruktury a modelů Hugging Face mohou bankéři zahájit novou éru inovací a poskytovat bezpečné a personalizované finanční služby, které odpovídají vyvíjejícím se potřebám jejich zákazníků. Cesta k úspěchu spočívá ve využití stávajících investic a v tom, že se na tuto transformační cestu vydáte s jasnou vizí a odhodláním zvyšovat obchodní hodnotu bezpečným a škálovatelným způsobem.

Lukas Benda

Certifikovaný AWS solutions architekt cloudových řešení s více než 20 lety praxe v oblasti podnikového softwaru. Specializuji se na navrhování robustních, serverless systémů a modernizaci podnikových architektur. Pojďme podpořit růst vašeho podnikání pomocí inovativních cloudových řešení.

Zajímá vás transformace vašeho podnikání pomocí cloudu? Ozvěte se a probereme, jak můžeme spolupracovat.

📞: 775 491 827

📧: lukas.benda@boldpivot.cz

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/luke-ben/