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
Bunun için genAI modellerimiz var Ve gelişen yönergeler de gelişiyor Bu nedenle herkesin ne yaptığımızı ve bunun ofislerimize nasıl yardımcı olduğunu anladığından emin olmak istiyoruz Bu, uçtan uca bir takım sporudur Ben bu konuda böyle hissediyorum Birincisi, kullanım durumu nedir? Neyi çözmeye çalışıyoruz? Bu bir çağrı merkezi optimizasyonu mu; duygu analizi mi? Her şey çözmeye çalıştığımız sorunlardan başlıyor ” mühendislik ve ince ayar yapılması gerekiyor Daha basit modellerle öğrenin Hala diğer bankacılık modelleriyle aynı titizliği yaşıyorum Çok tanımlanmış bir sorun bildirimimiz var Kullanımı riske atın ve ardından mevcut yönergelerin yanı sıra gelişen yönergelere de uyduğunuzdan emin olun ChatGPT’miz yok ”

Düzenleme önerileri standartlarınızı ne şekilde etkiledi? “Onlardan biri de NIST çerçevesi Diyelim ki ben özgür düşünen biriyim ve herhangi bir kısıtlamam yok, ki bunu yapmadığımı söylemiyorum Yani önyargı olmadığından ve doğru olduğundan emin olmak istiyorsunuz Daha küçük LLM’ler kullandık ”

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 Dürüst olmak gerekirse ben daha iyimserim NIST çerçevesinin yazarlarından biriyle meslektaşımız olarak çalışma fırsatı bulduk ”

Hızlı mühendisin gelecekte bir iş unvanı haline geleceğini görüyor musunuz? “Bunun bir iş unvanı haline geldiğini görüyorum, ancak düşündüğünüz kadar çabuk değil Şu anda bunlar, toplam süreyi azaltmak ve ardından döngüye bir insanı dahil etmek için onları çalıştırdığımız toplu modeller Tüm düzenlemelere uyun Bugün itibariyle olup biteni takip ediyoruz Ancak bankacılık ve bankacılık düzenlemeleri söz konusu olduğunda basit, anlaşılır ve şeffaf olmak istiyoruz

“Yani benim açımdan hiçbir şey değişmedi 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 Sonra soruna nasıl bir çözümün uyabileceğini görüyorsunuz Bu, Federal Reserve Board’un tahvil modelleri için geçerli bir politikasıdır Sonunda bir vektör veritabanına ihtiyacınız var; onların çok fazla ipucuna ihtiyacı var Biz de onu takip ediyoruz

Aynı zamanda, müşteri verileri finansal hizmetler sektörünün merkez üssünde kalmaya devam ediyor; dolayısıyla bunların korunması, saklanması ve kullanılması ihtiyacı önem kazanıyor Bilgi işlem gücü maliyetleri düştükçe , her alana özgü problemin, kendi kullanımlarına daha uygun olan kendi LLM’si olabilir Halihazırda uyguladığımız bazı ilkelerimiz var Bu nedenle, Siber güvenlik alanındaki ortaklarımız rahattır ve veri gizliliğinin dikkate alındığından emin olmak istiyoruz Biz buna uyuyoruz için yapay zekayı hangi şekillerde kullandı? 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 Dolandırıcılığı veya kara para aklamayı tespit edebilecek modeller geliştiriyoruz Müşteri temsilcilerini anlayıp yardımcı olabilecek, oldukça açıklanabilir NLP’leri ve temel seviyedeki LLM’leri tercih ediyorum Dolandırıcılık faaliyeti varsa, o zaman bir dolandırıcılık modelimiz de vardır ”

Peki GPT 4 değilse hangi Yüksek Lisans’ı kullanıyorsunuz? “Şu anda NLP ve GPT-2’ye bakıyoruz Hala kullanıyoruz SR11-7 — bu bizim model risk belgemiz Ne yaptığımızı görmek istersiniz Halüsinasyonlarla ne yaparsınız? Bil bakalım yeni kelime halüsinasyon olabilir ama eski kelime model hatasıydı İlk bölüm karar verme modellerinin geliştirilmesidir Modellere karar vermekle ne demek istiyorum? İnsanların bir karta veya krediye başvurması gibi, sigortacılık modelleri geliştiriyoruz Bu modeller insanlara yardımcı olmak için tasarlandı

“Şu anda sadece belirli belgeleri özetliyoruz ? “Öncelikle, sorumlu bir yapay zeka sağlamak istiyorsunuz 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

“Aşırı uçlara gitmek istemezsiniz Hiçbir şey temel alınmıyor Haberi yapanlar ChatGPT kullanımı gerçekten genişletti, ancak genAI önceden öyleydi NLP için sinir ağları [natural language processing] Bu teknoloji iyi bir etki yaratacak ancak uçtan uca sorumlu olmamız gerekiyor ”

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 Ve genAI terimi çok geniş bir şekilde kullanıldı

“Mağazamız, sigortalama, yalan yönetimi, dolandırıcılığı ve tahsilatları tespit edebilen makine öğrenimi modelleri geliştiriyor Dolayısıyla veri bilimini nasıl arka uçta kullanacağımızın mühendisliği de benim yetki alanıma giriyor Ayrıca ABD Ticaret Odası ve diğerlerinin yapay zeka politikası açısından neler konuştuğunu da takip ediyoruz Çok daha fazla işe yarayacak GenAI’nın hem iyi hem de kötü tarafını gördük ”

Bu Yüksek Lisans derecelerini şirket içinde mi oluşturdunuz? Açık kaynaklı modellere mi dayanıyorlar? “Bunlar açık kaynak

Discover’daki göreviniz nedir? Rolümün iki veya üç kısmı var

“Bu bize gerçekten yardımcı oldu Diyelim ki çağrıların özetlerine bakmak istiyoruz İşte bu da öyle

Finansal Hizmetleri Keşfedin müşteri hizmetleri yinelemelerini özetlemek ve sahtekarlık tespiti gibi süreçlerinde verimlilik yaratmak için yapay zekayı yavaş yavaş araştırıyor Sadece bir veri bilimcinin modeli bunu kesmez ”

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

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 ”

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 Daha sonra model riski, uyumluluk ve yasal konular hakkında konuşmak istiyoruz Bu nedenle açıklanabilirlik, şeffaflık ve önyargıdan bahsettim Ama aynı zamanda veri gizliliği sorunları da var Simülasyonlar yoluyla öğrenin ”

Yapay zekanın şu anki en büyük tehdidi olarak neyi görüyorsunuz ve neden? “Siber güvenlik arkadaşlarımla konuşursam, bunu dolandırıcılık faaliyetleri gibi karanlık amaçlar için kullanacaklar Bu süper devasa büyük dil modelleri söz konusu olduğunda çok dikkatli ve dikkatli davranıyoruz Bu yüzden orijinal noktaya geri dönüyorum: çözmeye çalıştığınız problemin ne olduğunu bulun Gelişmekte olan politikaya bakıyoruz ama aynı zamanda onu çok yapılandırılmış ve basit tutuyoruz ”

Discover, verimlilik yaratmak, müşteri hizmetlerini iyileştirmek vb Canlı yönetim modelleri geliştiriyoruz Hukukla konuşuyoruz ve bize bazı ilkeler ve uyum kuralları veriyorlar [is solid so] Çok fazla hayalim olsa bile onları hayata geçirebilmek ve kullanabilmek istiyorum Bununla birlikte, şirkete girmek ve dolandırıcılığı tespit etmek için satın almalara yardımcı olacak modeller kullanıyoruz Ancak üretken yapay zeka ile bu önemli bir alan haline gelecek Bu mimari ve mevcut düzenlemeyle hala köprü kurmaya çalışıyoruz Belki birkaç yıl uzaktayız Günümüzde üretken yapay zeka hakkındaki tüm konuşmaların nedeni bilgi işlem gücünün yetişmiş olmasıdır ”

Konsey ne tür standartlar oluşturdu? “Geliştikçe politikalar ve standartlar üzerinde çalışıyoruz bugün elimizde ” Çıktının somut olduğundan emin olun Nasıl bir modele ihtiyacım var?

“Çoğu zaman GPT-2’nin bu işi gerçekten yapabileceğini biliyorsunuz Şu anda elimizde veri mühendisleri, uygulama geliştiricileri ve matematiksel modelleri API’lere dönüştürebilen kişiler var Büyük şirketler bilgi işlem gücünü karşılayabiliyor Basit tutalım Bu aslında bir tehdit değil, ancak ‘Yapay zeka dünyayı ele geçirecek’ demek yerine, sanki bizim yaptığımız gibi gerçek tartışmayı kullanıyorsunuz “

Telif Hakkı © 2023 IDG Communications, Inc ”

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 [GPT] 4, bir Bard’a ya da neyin varsa ona ihtiyacın yok Bunu barındırabilecek kadar geniştir

“Yani genAI, risk kontrolleriyle fikir aşamasından gerçekleştirme aşamasına geçebilmemiz için birlikte uyumlu bir şekilde çalışmamız gereken uçtan uca ortakların mantıksal bir birleşimiydi Her tehdidin bir çözümü vardır Bugün bile, milyarlarca, trilyon parametreli bu devasa eğitimli modelleri kullanıyorsanız, yine de verilerinize ince ayar yapmanız gerekir

Yapay zeka, finansal hizmetlerde talep ve gelir tahmini, anormallik ve hata tespiti, karar desteği, nakit tahsilatları ve çok sayıda başka kullanım durumu için kullanılabilir ”

Yapay zeka nedeniyle güvenlik, gizlilik ve mevzuatla ilgili zorluklarla karşılaşan diğer işletmelere ne gibi tavsiyeleriniz var? “Birlikte çalışmak Yani her zaman karşı koyacağımız iyi insanlar vardır Büyük veri ve ileri analitiklerin yanı sıra yapay zeka, finansal hizmetlerin hassas verileri korurken rekabetçi kalma arayışında da yeni sınırdır Yapay zeka ve makine öğrenimi alanında statik denetimli öğrenmeyi kullanıyoruz



genel-12

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 Ne kadara ihtiyacın var? [is the question]”

Yüksek Lisans’ları arka uç sistemlere, veritabanlarına ve belgelere nasıl bağlarsınız? “Bu gelecekteki yol haritasının bir parçası Bu değişiklik, sektörü dijital teknolojinin benimsenmesini hızlandırmaya zorladı


Finansal hizmetler sektörü, son birkaç yıldır müşterilerin finansal verilerini kontrol ettiği “açık bankacılık” modelinin geleneksel modelin yerini almasıyla birlikte bir çalkantı yaşadı Bir veri bilimci olarak bu bir tehditten çok daha fazlası; aslında bunun abartılmasıdır Bunların hepsi bizim için temel unsurlardır Koruma olduğunu fark ettik ama aynı zamanda boşluklar da olabilir Ancak modelde yeterince ince ayar yaparsanız, hızlı mühendislik devreye giriyor Yani perde arkasında bu alanların her birini tasvir eden çok sayıda analiz var Günün sonunda sorumluluk meselesi Evrimleşecek İkincisi, konuyu basit tutacağım Kullanımı görelim Bunlar yeterince açıklanabilir ve riskleri ve faydaları görecek kadar yönetilebilir

“Yani bunun iki kısmı var Tüm matematiği anladığımızdan emin olmak istiyoruz ama aynı zamanda çıktıda bir insanın da olduğundan emin olmak istiyoruz Bunun ötesinde bu modelleri geliştireceğimiz bir platforma ve bu modelleri uygulayacağımız bir temele ihtiyacımız var

“Müşteri hizmetleri söz konusu olduğunda yapay zekanın gerçekten devreye girdiği nokta burası

“Ne yaparsak yapalım döngüde her zaman bir insan var ”

“O halde bunun getirdiği riske, siber güvenlik ilkelerine, mimari ilkelere, yani birlikte tasarlayabileceğimiz şeyler neler, model risk ilkelerine bakmalısınız Şeffaf ve açıklanabilir olsun [financial product] bir müşterinin yaşam döngüsü ”

Bugün Discover’da acil bir mühendislik işi göreviniz var mı? “Henüz yapmadık Bu, bölümlere ayrılmış bir model gibidir

Kalkarni, Computerworld’e yapay zekayı kullanma yaklaşımı ve ekibinin yapay zekanın güvenli ama verimli kullanımını sağlamak için kurduğu korkuluklar hakkında konuştu Peki, eğer Temel bilgilere ve temel unsurlara sahip olsanız bile yine de [achieve the right policies] İlk işim, kullandığım şeyin arkasındaki matematiği anlamak Peki model hataları neden oluşuyor? Veri eksikliğinden dolayı

“Sonra gelişen riskler var bilinen veriler ve bilinen hedef Tek bir departman değil