Pelnas:
- Galimybė atskirti, kur dirbtinis intelektas taupo realų laiką bankininkystės darbo eigoje (išankstinis vertinimas, sprendimų palaikymas, veikimas, ataskaitų teikimas), o kur reguliuojami ir pasitikėjimui svarbūs sprendimai (kredito paskirstymas, sukčiavimas / atitikties užtikrinimas) paliekami žmonėms, atsižvelgiant į užduoties rizikos lygį.
- Gebėjimas taikyti discipliną, kuri patikrina kiekvieną AI išvestį, prijungdama ją prie šaltinio, perskaičiuodama ir perduodama per politikos / teisės aktų filtravimą.
- Klientų ir finansinių duomenų anoniminimas, atsižvelgiant į KVKK, klientų paslapčių ir banko konfidencialumo taisykles bei įprotis rinktis saugias transporto priemones.
Bankininko diena kupina skaičių, sprendimų ir pasitikėjimo. Įvertinama paskolos paraiška, patikrinama, ar sandoris nėra apgaulė, kuris produktas laikomas tinkamu klientui, atliekama atitikties patikra ir darbo dienos pabaigoje pasirašoma ataskaita. Šiuos darbus bendra tai, kad visi jie reikalauja greito darbo, o netinkamai atliekami tiesiogiai kenkia asmens pinigams, reputacijai ar banko teisiniam statusui. Kaip tik čia dirbtinis intelektas patenka į šią įtampą. Tinkamai naudojant, darbo laikas sutrumpėja iki minučių; Kai naudojamas neteisingai, jis pagreitina klaidų atsiradimą, sukelia diskriminaciją ir lemia nekontroliuojamus sprendimus.
Šiame modulyje dirbtinį intelektą skirsime kaip asistentą, išankstinį patikrinimą ir juodraščių generatorių. Dirbtinis intelektas padeda perskaityti failą už jus, rašo juodraščius, ieško neatitikimų ir apibendrina. Bet sprendimas yra jūsų. Ar suteikti kreditą, ar laikyti sandorį įtartinu, ką pasakyti klientui – visa tai yra įgalinto žmogaus sprendimai. Šiame skyriuje iš esmės nustatysime šį skirtumą, tai yra, kur dirbtinis intelektas taupo laiką, o sprendimas paliekamas žmonėms, patikrinimo drausmė ir privatumo taisyklės.
Kodėl bankininkystė yra „kritiška pasitikėjimui“ ir „reguliuojama“ sritis
Jei kalambūro dizaino įrankis veikia netinkamai, niekas nenukentės. Tačiau netinkamai veikiantis banko modelis gali atimti iš šeimos kreditą, kurio ji nusipelnė, tapti teisėto kliento aukomis, pavadinant jį sukčiumi, arba nepastebėti pinigų plovimo ir bankui skirti dideles baudas. Todėl bankininkystę apibūdina du bruožai:
- Pasitikėjimą lemiantis veiksnys: sprendimai turi įtakos žmonių pinigams ir ateičiai. Net jei klaida yra grįžtama, žala yra tikra.
- Reguliuojama: Bankininkystė; Ją supa tokie reglamentai kaip BDDK (bankų reguliavimo ir priežiūros agentūra, bankus prižiūrinti valstybės institucija), MASAK (Finansinių nusikaltimų tyrimo valdyba, institucija, kovojanti su pinigų plovimu) ir KVKK (Asmens duomenų apsaugos įstatymas). Negalite paaiškinti sprendimo sakydami „tai pasakė AI“; Turite sugebėti pagrįsti sprendimą.
Šios dvi savybės nustato pagrindinę DI naudojimo taisyklę: AI išvestis nepakeičia kompetentingo eksperto patvirtinimo. Sprendimas priklauso nuo žmogaus. Šį sakinį kartosime daug kartų per visą modulį, nes brangiausios klaidos bankininkystėje pasitaiko pamiršus šią taisyklę.
Dėmesio: pasakymas „modelis veikia labai tiksliai“ nereiškia „sprendimą galime palikti modeliui“. Net 99 procentų teisingo modelio 1 procento paklaida yra tokia pat patikima. Bankininkystėje tas 1 procentas yra asmens paskola arba banko bauda.
Kur dirbtinis intelektas praverčia bankininkystėje?
Pagalvojus apie bankininkystės verslą trimis sluoksniais, tampa aišku, kur įdėti AI:
- Išankstinis įvertinimas ir paruošimas (maža rizika, didelis pelnas): dokumentų skaitymas, trūkstamų dokumentų kontrolė, failų suvestinė, duomenų nuoseklumo nuskaitymas. Net jei dirbtinis intelektas padaro klaidą, riziką galima valdyti, nes už jos slypi žmogaus peržiūra; Pelnas didelis.
- Sprendimo palaikymas (vidutinė rizika): kredito pagrindimo projektas, rizikos profilio santrauka, finansinis komentaras, įtartino sandorio projektas. Čia dirbtinis intelektas gamina pasiūlymus, tačiau sprendimas priklauso žmogui. Patvirtinimas yra būtinas.
- Galutinis sprendimas ir sprendimas (didelė rizika, žmogiškasis): kredito paskirstymas, sukčiavimo verdiktas, pranešimas apie įtartinus sandorius, sprendimas atsispindi klientui. Tai sluoksnis, kuriame dirbtinis intelektas negali priimti sprendimų; siūlo daugiausiai juodraščių.
Šioje lentelėje pateikiamos tipinės bankininkystės užduotys pagal rizikos lygį:
Quest
sluoksnis
AI vaidmuo
Kas nusprendžia?
Kredito faile trūksta dokumentų patikrinimo
preliminarus įvertinimas
Nuskaitymas, santrauka
Ekspertų atsiliepimai
Kredito atmetimo/patvirtinimo priežastis
sprendimo palaikymas
Projekto pagrindimas
kompetentingas ekspertas
Įspėjimas apie operacijos anomaliją
sprendimo palaikymas
Išankstinis kvalifikacinis signalas
sukčiavimo analitikas
Pranešimas apie įtartinas operacijas (STR)
galutinis sprendimas
juodraštis
atitikties pareigūnas
Sprendimas dėl kredito skyrimo
galutinis sprendimas
juodraštis/santrauka
Institucija/komitetas
Klientų susirašinėjimo projektas
preliminarus įvertinimas
teksto juodraštis
Darbuotojas pritaria
Patvirtinimo disciplina: trijų pakopų filtras
Kiekvieną kartą atlikite AI išvestį atlikdami šiuos tris veiksmus. Tai bus pagrindinis refleksas, kurį kartosime visame modulyje:
- Prijunkite jį prie šaltinio. Kokiu dokumentu, kokia sąskaitos operacija ir kokia taisykle remiasi kiekvienas skaičius, pretenzija ir pagrindimas išvestyje? Išvestis, kurios šaltinio negalima nurodyti, yra „pretenzija“, kol nepatvirtinta, o ne „informacija“.
- Perskaičiuoti/patikrinti. Jei pateikiamas koeficientas, bendra suma, balų suvestinė, patvirtinkite patys. AI gali klaidingai pateikti arba sugalvoti skaičius (tai vadinama „haliucinacija“: kai modelis pateikia klaidingą informaciją, kuri atrodo tikra).
- Praleiskite tai per politikos ir teisės aktų filtrą. Ar produkcija atitinka jūsų banko vidaus politiką ir teisines taisykles (diskriminacijos draudimas, klientų konfidencialumas, KVKK)? Netinkanti produkcija bus atmesta, kad ir kokia „protinga“ ji atrodytų.
Patarimas: užduokite sau šį klausimą su kiekvienu išėjimu: „Ar galiu tai apginti auditoriui, tiesiog nepasakęs „AI sukūrė tai“? Jei atsakymas yra neigiamas, išvestis dar nėra paruošta naudoti.
Privatumas: kliento paslaptis ir KVKK
Bankininkystėje duomenys yra dvigubai apsaugoti. Kliento sąskaitos informacija yra ir asmens duomenys (HIK aprėptyje), ir kliento paslaptis (Bankų įstatymo ribose; banko pareiga saugoti informaciją, kurią sužinojo apie savo klientą). Todėl klientų duomenų įkėlimas į bet kurį AI įrankį gali būti rimtas pažeidimas.
Pagrindinės taisyklės:
- Anonimizuoti. Pašalinkite identifikuojančią informaciją, pvz., vardą, pavardę, TR ID numerį, sąskaitos / IBAN numerį, telefoną. Pavyzdžiui, vietoj „Ahmet Yılmaz, TC 123..., account 456...“ parašykite „45 metai, X segmento klientas“.
- Minimalūs duomenys. Pasidalykite minimaliu duomenų kiekiu, kurio tikrai reikia užduočiai atlikti. Ne visas sąvartynas, o atitinkamos eilutės.
- Naudokite patvirtintą transporto priemonę. Naudokite sutartinius ir saugius jūsų banko patvirtintus įrankius. Neįveskite klientų duomenų į viešą įrankį, jei neaišku, kur jie keliauja.
- Palikite įrašą. Prireikus turite sugebėti parodyti, kokius duomenis naudojote, kokiu tikslu ir kokią priemonę naudojote (audito seka).
Keturi kopijuojami šablonai
1) Sistema, kuri nustato vaidmenis ir ribas:
Jūsų vaidmuo: banko padėjėjas. SPRENDIMŲ PRIĖMIMAS; Ruoškite tik juodraščius, santraukas arba nuoseklumo patikras. Nenaudokite identifikavimo informacijos (vardas, pavardė, TR ID, IBAN). Pažymėkite kiekvieną tašką, dėl kurio nesate tikri, kaip „[reikalingas patvirtinimas]“. Aš priimsiu galutinį sprendimą ir atsakomybę. Užduotis: [darbo aprašymas]
2) Trijų etapų patvirtinimo užklausa:
Atlikite savikontrolę ir praneškite apie šiuos rezultatus trimis aspektais: (1) Kokiu šaltiniu/duomenimis pagrįsti kiekvienas jūsų teiginys? (2) Kokius skaičius reikia perskaičiuoti? (3) Ar yra rizikingas vidaus politikos ar teisės aktų aspektas (diskriminacija, klientų paslaptis, KVKK)? Aiškiai išvardykite neapibrėžtumus.
3) Anonimizacijos valdymas:
Prieš pateikdami šį tekstą įrankiui, nustatykite visą informaciją, leidžiančią identifikuoti asmenį (vardas, pavardė, TR ID, IBAN, telefonas, adresas, retų funkcijų derinys) ir pasiūlykite, kaip ją užmaskuoti. Taip pat nurodykite minimalius užduočiai reikalingus duomenis.Tekstas: [duomenys]
4) Sluoksnių klasifikavimo asistentas:
Nustatykite, į kurį lygmenį patenka ši užduotis: preliminarus įvertinimas (paspartintas pasitikėjimo) / sprendimo palaikymas (patikrintas) / galutinis sprendimas (žmogus). Parašykite savo pagrindimą ir nurodykite, kokia yra AI riba atliekant šią užduotį. Užduotis: [užduotis]
trys mini dėklai
1 atvejis – tinkamas naudojimas. Kredito specialistas patikrins 40 bylų šūsnį, ar nėra dokumentų. Kiekvieną failą suteikia dirbtiniam intelektui su anonimine santrauka; Dirbtinio intelekto žyma „3 suvestinėje, pajamų pažymos data yra senesnė nei 6 mėnesiai, o 7 numeriu nėra parašo lapo“. Šiuos požymius ekspertas po vieną patvirtina byloje. Rankinis nuskaitymas, kuris trunka 2 valandas, sutrumpinamas iki 25 minučių, o kiekvienas įspėjimas yra patikrinamas žmogaus.
2 atvejis – pasitikėjimo be autentifikavimo sutrikimas. Kitas ekspertas persiunčia klientui dirbtinio intelekto sugeneruotą paskolos atmetimo priežastį jos neperskaitęs. Pateisinime dirbtinis intelektas klaidingai suprato kliento pajamas ir pasakė, kad „pajamų nepakanka“; Tačiau dokumentas yra teisingas. Klientas prieštarauja, byla atidaroma iš naujo, o bankas praranda ir laiką, ir reputaciją. Pamoka: visi duomenys, kuriais buvo grindžiamas pagrindimas, turėjo būti patikrinti šaltinyje.
3 atvejis. Konfidencialumo pažeidimas. Siekdamas greičio, darbuotojas įklijuoja visą kliento vardą ir pavardę bei sąskaitos išrašą į nepatvirtintą, viešai prieinamą įrankį ir klausia: „Ar šiam klientui gresia pavojus? Šiuo vieninteliu veiksmu buvo pažeistas klientų konfidencialumas ir KVKK; Netgi neaišku, kur keliauja duomenys. Pamoka: duomenys pirmiausia anonimizuojami, tada apdorojami tik patvirtintame įrankyje.
Silpnas raginimas / Stiprus raginimas
Silpnas raginimas:
Ahmet Yılmaz sąskaitos išrašas pridedamas. Nuspręskite, ar turėtume suteikti kreditą šiam klientui.
Į šią užklausą įtraukta asmenį identifikuojanti informacija (privatumo pažeidimas), AI prašoma tiesiogiai priimti sprendimą (nepaliekant sprendimo žmogui) ir nenustatoma jokios patvirtinimo sistemos.
Galingas raginimas:
Jūsų vaidmuo: kreditų specialisto asistentas, tikrinantis bylą PARUOŠIMAS ir NUOSEKLUMAS.Sprendimų priėmimas; Tiesiog pažymėkite trūkstamus / nenuoseklius taškus ir nurodykite, kuo remiatės. Nenaudokite identifikavimo informacijos.Klientas (anoniminis): 45 metų, segmentas Pažymėkite "[reikalingas patvirtinimas]" visus punktus, kurių pateiktoje informacijoje trūksta arba kurie prieštarauja. Aš priimsiu sprendimą dėl kredito.
Stipri valia neapima tapatybės, apriboja vaidmenį, palieka asmeniui teisę priimti sprendimus ir kiekvieną pretenziją aiškiai pažymi patvirtinimui.
Dažnos klaidos
- Palikti sprendimą dirbtiniam intelektui. Sudarant modelį, pasakykite tokias nuostatas kaip „duoti / nesuteikti kredito“, „sukčiavimas / ne“. Tai žmogaus sprendimai; modelis siūlo daugiausiai juodraščių.
- Pasitikėjimas be patvirtinimo. Sklandaus ir pasitikinčio teksto klaidinimas kaip „teisingas“. Sklandumas nėra tikslumas.
- Dalijimasis kredencialais. Įvažiavimas į transporto priemonę neanonimizuojantis savo vardo, pavardės, TR ID ir sąskaitos numerio.
- Apeiti audito seką. Sprendimo pagrindimo ir panaudotų duomenų nepateikimas dokumentais; Negalėdamas atsakyti į klausimą "kodėl buvo priimtas toks sprendimas?"
- Vairavimas be patvirtinimo. Kliento duomenų įvedimas į viešus įrankius, kur neaišku, kur jie keliauja.
Atsargiai: bankininkystėje klaidos kaina dažnai nėra matoma iš karto; Prieštaravimas, patikrinimas ar bausmė ateina po kelių mėnesių. Todėl patikrinimo ir įrašymo drausmės negalima atidėti vien todėl, kad „nereikia, nebent iškiltų problemų“; Tai turėtų būti įprotis nuo pat pradžių.
Apibendrinant
Bankininkystė yra pasitikėjimui svarbi ir reguliuojama sritis; Taigi dirbtinis intelektas čia naudojamas kaip asistentas, išankstinis patikrinimas ir juodraščių generatorius, o ne kaip sprendimų priėmėjas. Pagalvokite apie darbą trimis lygmenimis: preliminarus įvertinimas (paspartintas pasitikėjimo), sprendimo palaikymas (patikrintas) ir galutinis sprendimas (žmogus). Susiekite kiekvieną išvestį su šaltiniu, perskaičiuokite, filtruokite pagal politiką / teisės aktus. Anonimizuoti duomenis, minimaliai bendrinti, naudoti patvirtintus įrankius ir palikti audito pėdsaką. Vienu sakiniu: AI gamina juodraščius; Kompetentingi žmonės prisiima sprendimą ir atsakomybę.
Taikymo užduotis
Pasirinkite tris įprastas užduotis iš savo verslo (arba kaip pavyzdį): vieną išankstiniam įvertinimui (pvz., dokumentų patikrinimui), vieną sprendimui paremti (pvz., pagrindimo projektas), kitą galutiniam sprendimui (pvz., sprendimas dėl kredito). Kiekvienam: (1) vienu sakiniu parašykite AI vaidmenį, (2) nurodykite, kurį patvirtinimo veiksmą taikysite, (3) pažymėkite, kurie duomenys turėtų būti anonimizuoti. Tada sukurkite raginimą atlikti „failo paruošimo“ užduotį naudodami aukščiau esantį galingą raginimo šabloną ir trimis žingsniais filtruokite išvestį.
kontrolinis sąrašas
- [ ] Nustačiau užduoties lygmenį (preliminarus įvertinimas / sprendimo palaikymas / galutinis sprendimas).
- [ ] Dirbtiniam intelektui daviau projekto/kontrolės užduotį, o ne sprendimą.
- [ ] Prijungiau išvestį prie šaltinio ir dar kartą patikrinau kritinius skaičius.
- [ ] Filtravau išvestį pagal vidaus politiką ir teisės aktus (diskriminacija, klientų paslaptis, KVKK).
- [ ] Duomenis anonimizuojau, dalinausi minimaliai ir naudojau patvirtintus įrankius.
- [ ] Įrašiau sprendimą ir jo pagrindimą; Prisiėmiau galutinę atsakomybę.