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
Evrimleşecek Ve gelişen yönergeler de gelişiyor Bir veri bilimci olarak bu bir tehditten çok daha fazlası; aslında bunun abartılmasıdır Biz de onu takip ediyoruz Ne yaptığımızı görmek istersiniz Büyük veri ve ileri analitiklerin yanı sıra yapay zeka, finansal hizmetlerin hassas verileri korurken rekabetçi kalma arayışında da yeni sınırdır

Kalkarni, Computerworld’e yapay zekayı kullanma yaklaşımı ve ekibinin yapay zekanın güvenli ama verimli kullanımını sağlamak için kurduğu korkuluklar hakkında konuştu

“Müşteri hizmetleri söz konusu olduğunda yapay zekanın gerçekten devreye girdiği nokta burası Ancak bankacılık ve bankacılık düzenlemeleri söz konusu olduğunda basit, anlaşılır ve şeffaf olmak istiyoruz Bu nedenle, Siber güvenlik alanındaki ortaklarımız rahattır ve veri gizliliğinin dikkate alındığından emin olmak istiyoruz Bu nedenle herkesin ne yaptığımızı ve bunun ofislerimize nasıl yardımcı olduğunu anladığından emin olmak istiyoruz Dolandırıcılık faaliyeti varsa, o zaman bir dolandırıcılık modelimiz de vardır Canlı yönetim modelleri geliştiriyoruz Ben bu konuda böyle hissediyorum ”

Hızlı mühendisin gelecekte bir iş unvanı haline geleceğini görüyor musunuz? “Bunun bir iş unvanı haline geldiğini görüyorum, ancak düşündüğünüz kadar çabuk değil ? “Öncelikle, sorumlu bir yapay zeka sağlamak istiyorsunuz Dolandırıcılığı veya kara para aklamayı tespit edebilecek modeller geliştiriyoruz İşte bu da öyle

Aynı zamanda, müşteri verileri finansal hizmetler sektörünün merkez üssünde kalmaya devam ediyor; dolayısıyla bunların korunması, saklanması ve kullanılması ihtiyacı önem kazanıyor Sonunda bir vektör veritabanına ihtiyacınız var; onların çok fazla ipucuna ihtiyacı var Yani önyargı olmadığından ve doğru olduğundan emin olmak istiyorsunuz ” Çıktının somut olduğundan emin olun Bu değişiklik, sektörü dijital teknolojinin benimsenmesini hızlandırmaya zorladı ”

Konsey ne tür standartlar oluşturdu? “Geliştikçe politikalar ve standartlar üzerinde çalışıyoruz Bunun için genAI modellerimiz var Sonra soruna nasıl bir çözümün uyabileceğini görüyorsunuz Belki birkaç yıl uzaktayız

“Yani benim açımdan hiçbir şey değişmedi 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 Kullanımı riske atın ve ardından mevcut yönergelerin yanı sıra gelişen yönergelere de uyduğunuzdan emin olun Hukukla konuşuyoruz ve bize bazı ilkeler ve uyum kuralları veriyorlar Nasıl bir modele ihtiyacım var?

“Çoğu zaman GPT-2’nin bu işi gerçekten yapabileceğini biliyorsunuz Bu modeller insanlara yardımcı olmak için tasarlandı Ancak üretken yapay zeka ile bu önemli bir alan haline gelecek Günün sonunda sorumluluk meselesi Bilgi işlem gücü maliyetleri düştükçe , her alana özgü problemin, kendi kullanımlarına daha uygun olan kendi LLM’si olabilir



genel-12

Tüm düzenlemelere uyun ”

Peki GPT 4 değilse hangi Yüksek Lisans’ı kullanıyorsunuz? “Şu anda NLP ve GPT-2’ye bakıyoruz Diyelim ki çağrıların özetlerine bakmak istiyoruz Bununla birlikte, şirkete girmek ve dolandırıcılığı tespit etmek için satın almalara yardımcı olacak modeller kullanıyoruz ”

Discover, verimlilik yaratmak, müşteri hizmetlerini iyileştirmek vb NIST çerçevesinin yazarlarından biriyle meslektaşımız olarak çalışma fırsatı bulduk

Finansal Hizmetleri Keşfedin müşteri hizmetleri yinelemelerini özetlemek ve sahtekarlık tespiti gibi süreçlerinde verimlilik yaratmak için yapay zekayı yavaş yavaş araştırıyor Bunların hepsi bizim için temel unsurlardır Ve genAI terimi çok geniş bir şekilde kullanıldı

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 bilinen veriler ve bilinen hedef Bu yüzden orijinal noktaya geri dönüyorum: çözmeye çalıştığınız problemin ne olduğunu bulun Dolayısıyla veri bilimini nasıl arka uçta kullanacağımızın mühendisliği de benim yetki alanıma giriyor Gelişmekte olan politikaya bakıyoruz ama aynı zamanda onu çok yapılandırılmış ve basit tutuyoruz Hiçbir şey temel alınmıyor Haberi yapanlar

“Yani bunun iki kısmı var Ayrıca ABD Ticaret Odası ve diğerlerinin yapay zeka politikası açısından neler konuştuğunu da takip ediyoruz ”

Bu Yüksek Lisans derecelerini şirket içinde mi oluşturdunuz? Açık kaynaklı modellere mi dayanıyorlar? “Bunlar açık kaynak Çok daha fazla işe yarayacak ” mühendislik ve ince ayar yapılması gerekiyor Bu aslında bir tehdit değil, ancak ‘Yapay zeka dünyayı ele geçirecek’ demek yerine, sanki bizim yaptığımız gibi gerçek tartışmayı kullanıyorsunuz Kullanımı görelim Günümüzde üretken yapay zeka hakkındaki tüm konuşmaların nedeni bilgi işlem gücünün yetişmiş olmasıdır GenAI’nın hem iyi hem de kötü tarafını gördük

Discover’daki göreviniz nedir? Rolümün iki veya üç kısmı var Tüm matematiği anladığımızdan emin olmak istiyoruz ama aynı zamanda çıktıda bir insanın da olduğundan emin olmak istiyoruz bugün elimizde

“Sonra gelişen riskler var Basit tutalım

“Bu bize gerçekten yardımcı oldu

“Şu anda sadece belirli belgeleri özetliyoruz Şu anda bunlar, toplam süreyi azaltmak ve ardından döngüye bir insanı dahil etmek için onları çalıştırdığımız toplu modeller Daha sonra model riski, uyumluluk ve yasal konular hakkında konuşmak istiyoruz Bu teknoloji iyi bir etki yaratacak ancak uçtan uca sorumlu olmamız gerekiyor ”

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 Bu süper devasa büyük dil modelleri söz konusu olduğunda çok dikkatli ve dikkatli davranıyoruz Diyelim ki ben özgür düşünen biriyim ve herhangi bir kısıtlamam yok, ki bunu yapmadığımı söylemiyorum Bugün bile, milyarlarca, trilyon parametreli bu devasa eğitimli modelleri kullanıyorsanız, yine de verilerinize ince ayar yapmanız gerekir Peki, eğer Temel bilgilere ve temel unsurlara sahip olsanız bile yine de [achieve the right policies] için yapay zekayı hangi şekillerde kullandı? Bu, bölümlere ayrılmış bir model gibidir ”

Bugün Discover’da acil bir mühendislik işi göreviniz var mı? “Henüz yapmadık

“Aşırı uçlara gitmek istemezsiniz ”

“O halde bunun getirdiği riske, siber güvenlik ilkelerine, mimari ilkelere, yani birlikte tasarlayabileceğimiz şeyler neler, model risk ilkelerine bakmalısınız Peki model hataları neden oluşuyor? Veri eksikliğinden dolayı Daha basit modellerle öğrenin Daha küçük LLM’ler kullandık ”

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 “

Telif Hakkı © 2023 IDG Communications, Inc ChatGPT’miz yok


Finansal hizmetler sektörü, son birkaç yıldır müşterilerin finansal verilerini kontrol ettiği “açık bankacılık” modelinin geleneksel modelin yerini almasıyla birlikte bir çalkantı yaşadı Ancak modelde yeterince ince ayar yaparsanız, hızlı mühendislik devreye giriyor Çok tanımlanmış bir sorun bildirimimiz var Tek bir departman değil

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 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 Yapay zeka ve makine öğrenimi alanında statik denetimli öğrenmeyi kullanıyoruz İlk işim, kullandığım şeyin arkasındaki matematiği anlamak Bunu barındırabilecek kadar geniştir Bu mimari ve mevcut düzenlemeyle hala köprü kurmaya çalışıyoruz Biz buna uyuyoruz Koruma olduğunu fark ettik ama aynı zamanda boşluklar da olabilir Sadece bir veri bilimcinin modeli bunu kesmez [is solid so] Çok fazla hayalim olsa bile onları hayata geçirebilmek ve kullanabilmek istiyorum Yani her zaman karşı koyacağımız iyi insanlar vardır ”

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

“Yani genAI, risk kontrolleriyle fikir aşamasından gerçekleştirme aşamasına geçebilmemiz için birlikte uyumlu bir şekilde çalışmamız gereken uçtan uca ortakların mantıksal bir birleşimiydi Şeffaf ve açıklanabilir olsun Şu anda elimizde veri mühendisleri, uygulama geliştiricileri ve matematiksel modelleri API’lere dönüştürebilen kişiler var Ne kadara ihtiyacın var? [is the question]”

Yüksek Lisans’ları arka uç sistemlere, veritabanlarına ve belgelere nasıl bağlarsınız? “Bu gelecekteki yol haritasının bir parçası Hala kullanıyoruz SR11-7 — bu bizim model risk belgemiz ”

Düzenleme önerileri standartlarınızı ne şekilde etkiledi? “Onlardan biri de NIST çerçevesi Bunlar yeterince açıklanabilir ve riskleri ve faydaları görecek kadar yönetilebilir Bugün itibariyle olup biteni takip ediyoruz Bu, uçtan uca bir takım sporudur ChatGPT kullanımı gerçekten genişletti, ancak genAI önceden öyleydi NLP için sinir ağları [natural language processing] Halüsinasyonlarla ne yaparsınız? Bil bakalım yeni kelime halüsinasyon olabilir ama eski kelime model hatasıydı

“Ne yaparsak yapalım döngüde her zaman bir insan var İlk bölüm karar verme modellerinin geliştirilmesidir [GPT] 4, bir Bard’a ya da neyin varsa ona ihtiyacın yok Hala diğer bankacılık modelleriyle aynı titizliği yaşıyorum Bu nedenle açıklanabilirlik, şeffaflık ve önyargıdan bahsettim 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 Simülasyonlar yoluyla öğrenin [financial product] bir müşterinin yaşam döngüsü Ama aynı zamanda veri gizliliği sorunları da var ”

Gelecekte, büyük dil modellerinin daha fazla alana, hatta işe özgü olacak şekilde küçüleceğini görüyor musunuz? “Bunun olduğunu görüyorum Bu, Federal Reserve Board’un tahvil modelleri için geçerli bir politikasıdır Her tehdidin bir çözümü vardır Birincisi, kullanım durumu nedir? Neyi çözmeye çalışıyoruz? Bu bir çağrı merkezi optimizasyonu mu; duygu analizi mi? Her şey çözmeye çalıştığımız sorunlardan başlıyor

“Mağazamız, sigortalama, yalan yönetimi, dolandırıcılığı ve tahsilatları tespit edebilen makine öğrenimi modelleri geliştiriyor ”

Yapay zekanın şu anki en büyük tehdidi olarak neyi görüyorsunuz ve neden? “Siber güvenlik arkadaşlarımla konuşursam, bunu dolandırıcılık faaliyetleri gibi karanlık amaçlar için kullanacaklar İkincisi, konuyu basit tutacağım Modellere karar vermekle ne demek istiyorum? İnsanların bir karta veya krediye başvurması gibi, sigortacılık modelleri geliştiriyoruz

Yapay zeka, finansal hizmetlerde talep ve gelir tahmini, anormallik ve hata tespiti, karar desteği, nakit tahsilatları ve çok sayıda başka kullanım durumu için kullanılabilir Yani perde arkasında bu alanların her birini tasvir eden çok sayıda analiz var ”

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 ”

Yapay zeka nedeniyle güvenlik, gizlilik ve mevzuatla ilgili zorluklarla karşılaşan diğer işletmelere ne gibi tavsiyeleriniz var? “Birlikte çalışmak Büyük şirketler bilgi işlem gücünü karşılayabiliyor Dürüst olmak gerekirse ben daha iyimserim Bunun ötesinde bu modelleri geliştireceğimiz bir platforma ve bu modelleri uygulayacağımız bir temele ihtiyacımız var Müşteri temsilcilerini anlayıp yardımcı olabilecek, oldukça açıklanabilir NLP’leri ve temel seviyedeki LLM’leri tercih ediyorum