Принятие ИИ на уровне 3%? Финансовый сектор сдерживается 'недоверием к данным'

Искусственный интеллект становится ключом к инновациям в финансовой отрасли, но самым большим фактором, препятствующим его широкому внедрению, является 'надежность данных', согласно недавнему отчету. 'Отчет о доверии к данным 2025 года' показал, что, хотя большинство финансовых компаний экспериментируют с проектами, связанными с ИИ, только 3-4% на самом деле внедряют их в производство.

В отчете подчеркивается, что финансовые компании могут реализовать потенциальные преимущества ИИ только при наличии надежных данных и системного управления в качестве основы для стратегического принятия решений. Доверие к данным является ключевым фактором, позволяющим технологиям ИИ функционировать в различных областях финансовых услуг, таких как инвестиции, управление рисками и инновации в клиентском опыте.

Ларри Хант, главный директор по данным в области финансовых услуг в компании по управлению данными, сказал: “Данные больше не являются просто вопросом ИТ или инструментом соблюдения нормативных требований. Генеральные директора и советы директоров признают их как инфраструктуру, которая может создавать бизнес-ценность.” Он добавил, что с быстрым развитием технологий ИИ в последнее время компании сосредоточены на стратегической ценности данных, что приводит к более активным дискуссиям о управлении данными на уровне руководства.

Хотя многие руководители в настоящее время сталкиваются с проблемами соблюдения нормативных требований и контроля рисков, связанных с внедрением ИИ, успешные организации рассматривают управление не как неэффективную бюрократию, а как средство для ведения бизнеса и активно его используют. Хант объяснил, что внедрение ИИ требует создания системы, которая может классифицировать, отслеживать и проводить аудит данных в реальном времени.

Он также подчеркнул дополнительность технологий для обеспечения доверия к данным, сказав: “Теперь, когда ИИ уже принят в качестве основной технологии, функции управления также могут быть сделаны более эффективными за счет использования возможностей ИИ.”

Тем не менее, большинство программ управления данными не приводят к ощутимым результатам, поскольку они рассматриваются как 'формальные системы' внутри организаций. Хант рекомендовал: “Сосредоточение на измеримых бизнес-результатах, таких как снижение затрат, повышение эффективности и снижение рисков, а не на внешнем оформлении управления, увеличивает убедительность и силу выполнения среди участников.”

В отчете также указывается, что традиционная технологическая инфраструктура, окружающая данные, также является фактором, замедляющим распространение ИИ. Финансовые компании, которые на протяжении многих лет проводили слияния и поглощения, имеют несбалансированные и фрагментированные системы, что затрудняет получение последовательных данных, необходимых для обучения моделей ИИ. В качестве простого примера есть случаи, когда даже сценарии, необходимые для автоматизации ответов клиентам, не могут быть реализованы из-за нехватки внутренних данных.

Ключ к решению этих проблем заключается в управлении данными на основе облака и переходе к “доменной структуре”. Хант оценил, что “облако позволяет значительно масштабировать вычислительные и хранилищные среды, в то время как дизайн, ориентированный на продукт данных, может максимизировать совместимость, минимизируя при этом системные риски.”

Этот опрос подтверждает, что доверие к данным и управление ими являются необходимыми основами, которые должны быть в наличии для того, чтобы ИИ действительно создавал ценность, не только в финансовой отрасли. Как надежно управлять данными стало ключевым фактором, который будет определять успех или неудачу инвестиции компании в ИИ, а не саму технологию ИИ.

#AIDataTrust #Финансовый ИИ #УправлениеДанными