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2019-04-30 15:56

NatWest銀行擴展AI的挑戰

工智能已經在金融領域出現。例如,欺詐檢測系統已經存在了一段時間,但是還有許多其他方式可以很好地利用自動預測技術。為此,NatWest銀行兩年前組建了一個團隊,目的是了解業務背景下自動化的可能性。與以往一樣,挑戰是超越概念證明,轉變為對高度監管,面向客戶的業務真正有用的東西。

“客戶不會來NatWest,因為我們有AI,”NatWest人工智能實踐和開發主管Tom Castle說。

“人工智能是一個解決問題的潛在解決方案。是否有更簡單的方法可以做到這一點?如果是這樣,那么鑒于當前技術的成熟,這是正確的方法。”

Castle的團隊與銀行金融產品的業主密切合作,以協調他們的努力。在上周舉行的計算機 IT領導者峰會上發表的主題演講中,他介紹了一些所追求的方法和從如何在銀行擴大人工智能的經驗教訓。

該公司采用英國政府數字服務(GDS)開發的敏捷方法,該方法側重于四個關鍵領域:戰略和愿景; 工作方式; 教育和意識; 并吸引和留住人才。

在大多數方面,開發機器學習算法和應用程序遵循PoC-alpha-beta版本的標準生命周期,因此它不是重新發明輪子,但有一些重要的差異,Castle解釋說。首先,必須不斷監測,改進和培訓模型。另一個區別是治理必須在更早的階段納入開發過程。

“你仍然需要做經典的軟件生產生命周期,但有些事情需要更早出現。我們必須考慮治理,以確保我們在這個過程中盡快實施正確的控制,”他說。

第三個區別是機器學習算法需要不斷迭代和重新訓練。“一旦它存在,你必須繼續監控并改進它,這與標準的軟件交付模式完全不同。”

前線工作人員認為“這將取消我的工作”,對于高管而言,這是一個銀色的子彈 - 湯姆城堡

擴展AI的大多數挑戰都是非技術性的。在“工作方式”標題下,圍繞偏見有許多道德考慮因素,教育在讓人們了解AI是什么以及什么不是AI方面發揮著重要作用。

“前線工作人員認為'它將把我的工作帶走',對于高管來說,這是他們一直在談論的任何初創公司或咨詢公司出售的銀彈,”Castle說。

“我們的工作是揭開神秘面紗并對其進行解讀并解釋它能做些什么。它可以從消息中提取文本,它可以分析情緒,預測貸款違約情況 - 它是用他們理解的語言來解釋它。”

AI參與決策過程

Castle的團隊使用“ 預測機器 ”一書中列出的模型,其中任務通常分為五個階段:輸入; 預測; 判斷; 行動; 和結果。目前,機器學習在“預測”階段才真正有益(盡管RPA越來越多地被用來對這些預測采取行動)。

但重要的是能夠衡量算法預測的準確性。例如,文本分析算法可能會判斷客戶電子郵件是否以95%的置信度停止支票 - 但作為一項業務,這種確定性是否足以對該結論采取行動?如果客戶要求停止檢查而系統錯過了,會有什么后果?處理此類請求是否可以通過人工助理以傳統方式更有效地執行?如果出現誤報,將消息不正確地歸類為停止檢查的請求,實際上它是關于其他什么的呢?

Castle的團隊使用風險矩陣為每個場景分配概率。如果人工智能足夠成熟,那么積極的后果應該超過算法錯誤分類輸入的風險。如果錯誤結果的可能性太高而失敗的后果太大,那么它又回到了繪圖板。

縮小AI的其他障礙

技術和業務風險不是擴展AI的唯一障礙。即使是能夠支付超過大多數吸引人才的銀行,也很難在像倫敦這樣的城市與谷歌和Facebook等競爭對手。

然后就可以訪問數據了。機器學習算法是數據饑渴的野獸,但在高度監管的行業中,銀行的大部分數據可能超出界限,或者至少需要一些重型混淆和匿名化才能使用。當不同的部門使用不同的云時,會出現另一個問題,如果沒有良好的治理,可能會導致核心數據不完整或不一致。

“我們已經看到了云采用方法,不同的團隊使用不同的云,因此所有地方的東西都很難在一個地方集合在一起,特別是如果你將數據存儲在一個云中并在另外,“城堡說。

最終,人工智能將重復性任務,幫助人類決策,提高效率和降低錯誤成本。

“在很多地方,企業對風險沒有胃口,因此我們正在考慮'我們如何利用預測來幫助人們做出更好,更快,更一致的決策,”Castle說道。呼叫中心,其中語音生物識別用于在操作員處理呼叫之前驗證呼叫者。

“我們利用最好的機器學習來識別客戶 - 或欺詐者 - 但讓那里的人們保持對話中更有價值的部分。”

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