Soru-Cevap: Discover Financial Services nasıl bir yapay zeka yönetişim konseyi oluşturdu? - Dünyadan Güncel Teknoloji Haberleri

Soru-Cevap: Discover Financial Services nasıl bir yapay zeka yönetişim konseyi oluşturdu? - Dünyadan Güncel Teknoloji Haberleri
Peki ya bizim verilerimiz üzerinde eğitilmiş bir modeliniz olsaydı?” tüm bu gerçek iş amaçları?

“Kurumları Yüksek Lisans’lara karşı bu alana özgü eğitimli modelleri geliştirmekten alıkoyan şey bilgi işlem gücüdür Halihazırda uyguladığımız bazı ilkelerimiz var Yani önyargı olmadığından ve doğru olduğundan emin olmak istiyorsunuz

Finansal Hizmetleri Keşfedin müşteri hizmetleri yinelemelerini özetlemek ve sahtekarlık tespiti gibi süreçlerinde verimlilik yaratmak için yapay zekayı yavaş yavaş araştırıyor Gelişmekte olan politikaya bakıyoruz ama aynı zamanda onu çok yapılandırılmış ve basit tutuyoruz Günümüzde üretken yapay zeka hakkındaki tüm konuşmaların nedeni bilgi işlem gücünün yetişmiş olmasıdır Simülasyonlar yoluyla öğrenin Hala diğer bankacılık modelleriyle aynı titizliği yaşıyorum Hiçbir şey temel alınmıyor Haberi yapanlar ”

Discover’ı yapay zeka yönetişim konseyini oluşturmaya iten şey neydi? “Bu yapay zeka alanında, özellikle de genAI ile bunun bir takım sporu olduğunun farkına vardık ChatGPT kullanımı gerçekten genişletti, ancak genAI önceden öyleydi NLP için sinir ağları [natural language processing] Tüm düzenlemelere uyun Hala kullanıyoruz SR11-7 — bu bizim model risk belgemiz Konsey gerçekten yardımcı oluyor çünkü hepimiz hareketli parçaları anlıyoruz ve bunun biraz fazla riskli olduğu bir yer varsa Aslında daha basit bir modeli tercih ediyoruz İlk bölüm karar verme modellerinin geliştirilmesidir Bununla birlikte, şirkete girmek ve dolandırıcılığı tespit etmek için satın almalara yardımcı olacak modeller kullanıyoruz Koruma olduğunu fark ettik ama aynı zamanda boşluklar da olabilir Bilgi işlem gücü maliyetleri düştükçe , her alana özgü problemin, kendi kullanımlarına daha uygun olan kendi LLM’si olabilir Bu mimari ve mevcut düzenlemeyle hala köprü kurmaya çalışıyoruz Peki, eğer Temel bilgilere ve temel unsurlara sahip olsanız bile yine de [achieve the right policies] NIST çerçevesinin yazarlarından biriyle meslektaşımız olarak çalışma fırsatı bulduk Biz de onu takip ediyoruz Yapay zeka ve makine öğrenimi alanında statik denetimli öğrenmeyi kullanıyoruz

“Yani genAI, risk kontrolleriyle fikir aşamasından gerçekleştirme aşamasına geçebilmemiz için birlikte uyumlu bir şekilde çalışmamız gereken uçtan uca ortakların mantıksal bir birleşimiydi Bu teknoloji iyi bir etki yaratacak ancak uçtan uca sorumlu olmamız gerekiyor Şu anda elimizde veri mühendisleri, uygulama geliştiricileri ve matematiksel modelleri API’lere dönüştürebilen kişiler var Ben bu konuda böyle hissediyorum Halüsinasyonlarla ne yaparsınız? Bil bakalım yeni kelime halüsinasyon olabilir ama eski kelime model hatasıydı Bu, Federal Reserve Board’un tahvil modelleri için geçerli bir politikasıdır Büyük veri ve ileri analitiklerin yanı sıra yapay zeka, finansal hizmetlerin hassas verileri korurken rekabetçi kalma arayışında da yeni sınırdır İşte bu da öyle Bu nedenle, Siber güvenlik alanındaki ortaklarımız rahattır ve veri gizliliğinin dikkate alındığından emin olmak istiyoruz Bu modeller insanlara yardımcı olmak için tasarlandı



genel-12

Bu aslında bir tehdit değil, ancak ‘Yapay zeka dünyayı ele geçirecek’ demek yerine, sanki bizim yaptığımız gibi gerçek tartışmayı kullanıyorsunuz Ayrıca ABD Ticaret Odası ve diğerlerinin yapay zeka politikası açısından neler konuştuğunu da takip ediyoruz Diyelim ki çağrıların özetlerine bakmak istiyoruz Kullanımı riske atın ve ardından mevcut yönergelerin yanı sıra gelişen yönergelere de uyduğunuzdan emin olun Daha basit modellerle öğrenin Dürüst olmak gerekirse ben daha iyimserim [GPT] 4, bir Bard’a ya da neyin varsa ona ihtiyacın yok “

Telif Hakkı © 2023 IDG Communications, Inc Günün sonunda sorumluluk meselesi Bu nedenle herkesin ne yaptığımızı ve bunun ofislerimize nasıl yardımcı olduğunu anladığından emin olmak istiyoruz Daha küçük LLM’ler kullandık Ancak üretken yapay zeka ile bu önemli bir alan haline gelecek ”

Yapay zeka nedeniyle güvenlik, gizlilik ve mevzuatla ilgili zorluklarla karşılaşan diğer işletmelere ne gibi tavsiyeleriniz var? “Birlikte çalışmak bilinen veriler ve bilinen hedef Şeffaf ve açıklanabilir olsun

Aynı zamanda, müşteri verileri finansal hizmetler sektörünün merkez üssünde kalmaya devam ediyor; dolayısıyla bunların korunması, saklanması ve kullanılması ihtiyacı önem kazanıyor ”

Bugün Discover’da acil bir mühendislik işi göreviniz var mı? “Henüz yapmadık Dolandırıcılığı veya kara para aklamayı tespit edebilecek modeller geliştiriyoruz ”

Peki GPT 4 değilse hangi Yüksek Lisans’ı kullanıyorsunuz? “Şu anda NLP ve GPT-2’ye bakıyoruz Bunların hepsi bizim için temel unsurlardır

“Aşırı uçlara gitmek istemezsiniz Dolayısıyla veri bilimini nasıl arka uçta kullanacağımızın mühendisliği de benim yetki alanıma giriyor için yapay zekayı hangi şekillerde kullandı?


Finansal hizmetler sektörü, son birkaç yıldır müşterilerin finansal verilerini kontrol ettiği “açık bankacılık” modelinin geleneksel modelin yerini almasıyla birlikte bir çalkantı yaşadı

Raghu Kulkarni

Raghu Kulkarni

Raghu Kulkarni, Discover Financial Services’in kıdemli başkan yardımcısı ve baş veri bilimi sorumlusudur ve firmada ilk büyük dil modelini (LLM) kullanıma sunmadan önce yaptığı ilk şeylerden biri, Yapay zeka yönetişim konseyi Tekrarlanabilir süreçlerin ve korumaların sağlanması Peki model hataları neden oluşuyor? Veri eksikliğinden dolayı Büyük şirketler bilgi işlem gücünü karşılayabiliyor Ancak modelde yeterince ince ayar yaparsanız, hızlı mühendislik devreye giriyor Bugün itibariyle olup biteni takip ediyoruz Her tehdidin bir çözümü vardır

“Müşteri hizmetleri söz konusu olduğunda yapay zekanın gerçekten devreye girdiği nokta burası [financial product] bir müşterinin yaşam döngüsü Şu anda bunlar, toplam süreyi azaltmak ve ardından döngüye bir insanı dahil etmek için onları çalıştırdığımız toplu modeller

“Sonra gelişen riskler var Bu, uçtan uca bir takım sporudur Sadece bir veri bilimcinin modeli bunu kesmez ”

Discover, verimlilik yaratmak, müşteri hizmetlerini iyileştirmek vb Bu değişiklik, sektörü dijital teknolojinin benimsenmesini hızlandırmaya zorladı Bu yüzden orijinal noktaya geri dönüyorum: çözmeye çalıştığınız problemin ne olduğunu bulun Yani perde arkasında bu alanların her birini tasvir eden çok sayıda analiz var Bunun için genAI modellerimiz var İlk işim, kullandığım şeyin arkasındaki matematiği anlamak ”

Düzenleme önerileri standartlarınızı ne şekilde etkiledi? “Onlardan biri de NIST çerçevesi

“Mağazamız, sigortalama, yalan yönetimi, dolandırıcılığı ve tahsilatları tespit edebilen makine öğrenimi modelleri geliştiriyor ChatGPT’miz yok Daha sonra model riski, uyumluluk ve yasal konular hakkında konuşmak istiyoruz bugün elimizde Yani her zaman karşı koyacağımız iyi insanlar vardır Çok daha fazla işe yarayacak Kullanımı görelim Biz buna uyuyoruz GenAI’nın hem iyi hem de kötü tarafını gördük

Discover’daki göreviniz nedir? Rolümün iki veya üç kısmı var Ancak bankacılık ve bankacılık düzenlemeleri söz konusu olduğunda basit, anlaşılır ve şeffaf olmak istiyoruz

“Yani benim açımdan hiçbir şey değişmedi Sonra soruna nasıl bir çözümün uyabileceğini görüyorsunuz Birincisi, kullanım durumu nedir? Neyi çözmeye çalışıyoruz? Bu bir çağrı merkezi optimizasyonu mu; duygu analizi mi? Her şey çözmeye çalıştığımız sorunlardan başlıyor ”

Konseyde kim var; yani işin hangi bölümleri söz sahibi ve neden? “Siber güvenlik başkanımız, mimari başkanımız, model riski başkanımız, uyumluluk riski başkanımız, hukuk ve ben, veri bilimi başkanı Çok tanımlanmış bir sorun bildirimimiz var Bu nedenle açıklanabilirlik, şeffaflık ve önyargıdan bahsettim Bunlar yeterince açıklanabilir ve riskleri ve faydaları görecek kadar yönetilebilir

Yapay zeka, finansal hizmetlerde talep ve gelir tahmini, anormallik ve hata tespiti, karar desteği, nakit tahsilatları ve çok sayıda başka kullanım durumu için kullanılabilir Tüm matematiği anladığımızdan emin olmak istiyoruz ama aynı zamanda çıktıda bir insanın da olduğundan emin olmak istiyoruz Ne yaptığımızı görmek istersiniz Bu, bölümlere ayrılmış bir model gibidir [is solid so] Çok fazla hayalim olsa bile onları hayata geçirebilmek ve kullanabilmek istiyorum Ne kadara ihtiyacın var? [is the question]”

Yüksek Lisans’ları arka uç sistemlere, veritabanlarına ve belgelere nasıl bağlarsınız? “Bu gelecekteki yol haritasının bir parçası Ve gelişen yönergeler de gelişiyor

“Ne yaparsak yapalım döngüde her zaman bir insan var

Kalkarni, Computerworld’e yapay zekayı kullanma yaklaşımı ve ekibinin yapay zekanın güvenli ama verimli kullanımını sağlamak için kurduğu korkuluklar hakkında konuştu Belki birkaç yıl uzaktayız Hukukla konuşuyoruz ve bize bazı ilkeler ve uyum kuralları veriyorlar ” Çıktının somut olduğundan emin olun ”

Bu Yüksek Lisans derecelerini şirket içinde mi oluşturdunuz? Açık kaynaklı modellere mi dayanıyorlar? “Bunlar açık kaynak Canlı yönetim modelleri geliştiriyoruz Sonunda bir vektör veritabanına ihtiyacınız var; onların çok fazla ipucuna ihtiyacı var Müşteri temsilcilerini anlayıp yardımcı olabilecek, oldukça açıklanabilir NLP’leri ve temel seviyedeki LLM’leri tercih ediyorum Modellere karar vermekle ne demek istiyorum? İnsanların bir karta veya krediye başvurması gibi, sigortacılık modelleri geliştiriyoruz ”

Yapay zekanın şu anki en büyük tehdidi olarak neyi görüyorsunuz ve neden? “Siber güvenlik arkadaşlarımla konuşursam, bunu dolandırıcılık faaliyetleri gibi karanlık amaçlar için kullanacaklar Nasıl bir modele ihtiyacım var?

“Çoğu zaman GPT-2’nin bu işi gerçekten yapabileceğini biliyorsunuz

“Bu bize gerçekten yardımcı oldu

“Şu anda sadece belirli belgeleri özetliyoruz Bu süper devasa büyük dil modelleri söz konusu olduğunda çok dikkatli ve dikkatli davranıyoruz

“Yani bunun iki kısmı var Ama aynı zamanda veri gizliliği sorunları da var ”

Genel yapay zeka statüsüne yaklaşırken yapay zekanın gelecekte ortaya çıkaracağı en büyük tehdit olarak neyi görüyorsunuz? “Hâlâ siber güvenliği ve yapay zekanın silah haline getirildiğini hissediyorum Tek bir departman değil ? “Öncelikle, sorumlu bir yapay zeka sağlamak istiyorsunuz Ve genAI terimi çok geniş bir şekilde kullanıldı ”

“O halde bunun getirdiği riske, siber güvenlik ilkelerine, mimari ilkelere, yani birlikte tasarlayabileceğimiz şeyler neler, model risk ilkelerine bakmalısınız ”

LLM’leriniz ne kadar büyük? “Emin değilim ama milyarlarca ve trilyonlarca değil [of parameters] – belki milyonlarca? Şu anki amacımız dokümanları okumalarını ve döngüde insanla birlikte özetlemelerini sağlamak Biz hâlâ öğreniyoruz “

Gelişen yönergeleri iç politikalarınıza nasıl dahil edersiniz, özellikle de bu yönergeler yerel, eyalet ve ulusal düzeyde yayınlanırken? “Discover’da, çoğu durumda gelişen yönergelerden daha katı olan mevcut yönergelere uyarız Bir veri bilimci olarak bu bir tehditten çok daha fazlası; aslında bunun abartılmasıdır Evrimleşecek ”

Gelecekte, büyük dil modellerinin daha fazla alana, hatta işe özgü olacak şekilde küçüleceğini görüyor musunuz? “Bunun olduğunu görüyorum ”

Konsey ne tür standartlar oluşturdu? “Geliştikçe politikalar ve standartlar üzerinde çalışıyoruz Diyelim ki ben özgür düşünen biriyim ve herhangi bir kısıtlamam yok, ki bunu yapmadığımı söylemiyorum Bunu barındırabilecek kadar geniştir İkincisi, konuyu basit tutacağım Bugün bile, milyarlarca, trilyon parametreli bu devasa eğitimli modelleri kullanıyorsanız, yine de verilerinize ince ayar yapmanız gerekir

Finansal hizmetler aynı zamanda tüm pazarlar arasında en fazla düzenlemeye tabi olanlardan biridir; bu nedenle, daha iyi ürün ve hizmetler yaratmanın yanı sıra verimliliği artırmak için en son teknolojiyi kullanma kaynaklarına sahip olsa da risk her zaman bir endişe kaynağıdır ”

Hızlı mühendisin gelecekte bir iş unvanı haline geleceğini görüyor musunuz? “Bunun bir iş unvanı haline geldiğini görüyorum, ancak düşündüğünüz kadar çabuk değil Bunun ötesinde bu modelleri geliştireceğimiz bir platforma ve bu modelleri uygulayacağımız bir temele ihtiyacımız var Dolandırıcılık faaliyeti varsa, o zaman bir dolandırıcılık modelimiz de vardır ” mühendislik ve ince ayar yapılması gerekiyor Basit tutalım