(Nyitókép: Advantus Media Inc. and QuoteInspector.com)
A mesterséges intelligencia a bankszektorban is gyorsan terjed, egyre több pénzügyi intézmény igyekszik kihasználni most a generatív MI előnyeit. A szektor azért is érdekes, mert az infokom mellett azon kevés ágazatok egyike, amelyek megengedhetik maguknak sok tehetséges mesterségesintelligencia-szakember, komoly fejlesztőcsoportok alkalmazását.
Másrészt, nagy az adatforgalom, az alkalmazások (csalások felderítése, pénzügyi előrejelzések, számlák egyeztetése, lezárása stb.) pedig gyors megtérülést hozhatnak. Cseppet sem meglepő, hogy hány tehetséges MI-szakember dolgozik a szektorban.
A JPMorgan Chase mérnökei nyelvmodellt gyakoroltattak a kamatlábakat befolyásolni képes, a vegyes állami-privát rendszerben (jegybankként) működő amerikai Federal Reserve kormányzati intézmény adatain, hogy az MI képes legyen az ügynökség soron következő lépéseinek előrejelzésére, a Morgan Stanley pedig pénzügyi dokumentumok értelmezésére használja az OpenAI GPT-4-ét.
Az elsősorban pénzügyi adatokkal foglalkozó Bloomberg ötvenmilliárd paraméteres transzformer modellt fejlesztett. A BloombergGPT rendeltetése pénzügyi dokumentumok elemzése. Figyelemreméltó, hogy pénzügyi hírek és dokumentumok érzelemelemzésében felülmúlta a 176 milliárd paraméteres BLOOM-modellt.
Bankok mesterségesintelligencia-indexe
Az Evident Insights piackutató cég adatelemzőkből, mesterségesintelligencia-kutatókból és statisztikusokból áll. Meggyőződésük, hogy az MI a jelen életünket leginkább átalakító, az üzleti világot és a társadalmat szignifikánsan megváltoztató, ám kockázatokat is magában rejtő technológiája. „Hiszünk az adatok erejében, a meghatározó dolgok mérésének fontosságában, és abban, hogy a rangsorolások végső soron viselkedésbeli változásokhoz vezetnek” – írják.
Munkáikkal az MI üzleti életbeli alkalmazásait igyekeznek átláthatóvá tenni, a technológia érettségének globális szabvány referenciaértékét kívánják létrehozni. A tervek szerint változatos ágazatokban tevékeny, ezernél több vállalatot fednek le, azonosítják a legjobb gyakorlatokat, felgyorsítják a szektorokon átívelő tanulást, együttműködést.
MI és a munkakörök (Kép: Wallpaper Flare)
Precíz, elfogulatlan és független indexekkel, az MI hasznának maximalizálásával, okozott kárainak minimalizálásával próbálnak cégeket segíteni a gyorsabb váltásban, a biztonságban és a fenntarthatóságban, a technológia által kínált kereskedelmi, gazdasági és társadalmi lehetőségek kiaknázásában. Elemzéseik alapja egy ellentmondás: az üzleti életben egzisztenciális kérdéssé vált az MI, nagy cégek MI-képességei viszont nem láthatók át. Ezért van szükség szakterületi MI-indexekre, amelyekben felmérik vállalkozások megközelítéseit ahhoz, hogy készen álljanak a mesterséges intelligencia eredményes használatára.
Első indexük a bankvilág MI-használatát tekinti át. Huszonhárom nagy észak-amerikai és európai bankot rangsoroltak négy kategóriában, minden egyes banknál összesítették és átlagolták a kategóriánkénti pontszámokat. (A következő frissítés novemberben várható, amelyben bővül a lista, többek között négy ausztrál és egy szingapúri bank is fog szerepelni rajta.)
Tehetség, innováció, vezetés, átláthatóság
A tehetség egy bank pontjainak negyven százalékát teszi ki. A szerzők 120 ezer banki alkalmazott LinkedIn-oldalai alapján számszerűsítették a pénzügyi intézetek tehetségállományát. Adattudománnyal vagy MI-vel kapcsolatos harminckilenc állást töltenek be: adattudósok, MI-termékmenedzserek, kvantitatív elemzők és így tovább. A bankok mesterséges intelligenciával foglalkozó személyzetének, a személyzet szaktudás és gender szerinti sokszínűségének felméréséhez figyelembe vették az egyes alkalmazottak munkatörténetét (hol és milyen állásokat töltöttek be korábban).
A bankok honlapjait, sajtóközleményeit, munkakör-leírásait, Glassdoor-bejegyzéseket szintén górcső alá vették, hogy eldöntsék, az intézmény miként helyezi előtérbe az MI-tehetségeket, hány kezdő szintű szakember van náluk, milyen továbbképző programokat kínálnak. (Az amerikai Glassdoor weboldalon korábbi és jelenlegi alkalmazottak névtelenül értékelik cégeiket.)
A kategóriák (Kép: Evident Insights)
A második kategória az összpontszám harminc százalékát jelentő innováció. A szerzők bankonként számba vették az MI-vel kapcsolatos kutatási anyagokat, szabadalmakat, elsődlegesen mesterségesintelligencia-fejlesztéssel foglalkozó cégekbe történő befektetéseiket, akadémiai partneri, partner-együttműködési kapcsolataikat, nyílt forrású (open source) projektekhez való hozzájárulásukat.
A vezetés a végső pontszám tizenöt százaléka. Az Evident Insight az adott bank külső kommunikációját vizsgálta: sajtóközleményeket, befektetőknek szánt szakirodalmat, közösségimédia-bejegyzéseket. Utóbbiakkal azt elemezték, hogy az adott intézmény mennyire egyértelműen közvetíti kívülállók számára a mesterséges intelligenciával kapcsolatos kezdeményezéseit.
Negyedik, szintén tizenöt százalékos kategóriájuk az átláthatóság. A szerzők azt tanulmányozták, hogy a bankok mennyire világosan, egyértelműen kommunikálják MI-vel kapcsolatos politikájukat, figyelembe véve a technológia etikáját (az utóbbi időben rengeteget emlegetett morális elvárásokat), a kockázatkezelést (risk management) és a vezetői szerepekkel kapcsolatos irányelveket, összességében a felelős MI-használatot.
Észak-Amerika elhúz
A legmagasabb pontszámot mind a négy kategóriában, a megszerezhető százból összesítve 62,6-ot a JPMorgan Chase érte el. A második a Royal Bank of Canada 41,4, a harmadik a Citigroup 39 százalékkal. Az első helyezettnél a szerzők külön kiemelték a sikeres befektetéseket hosszútávú MI-kutatásokba, MI-tehetségek tudományos munkáinak közzétételével kapcsolatos nyitottságukat.
Érdekesség, hogy az aranyérmes mennyire a mezőny fölé tornyosodik, ami részben azzal magyarázható, hogy a szektorban a legelsők között kezdték el alkalmazni a technológiát. Tanulság: komoly versenyelőnyhöz jut az, aki gyorsan reagál az újdonságokra.
A lista (Kép: Evident Insights)
Az észak-amerikai bankok jobban teljesítettek az európaiaknál, az első tízből hét hely az övék, míg az utolsó tizenkettő egytől egyig európai pénzintézmény.
A megkérdezett alkalmazottak 46 százaléka adatmérnök, 30 százaléka MI-fejlesztő, 20 százaléka kvantitatív pénzügyi elemző volt, a maradék négy százalék pedig modellkockázatokkal foglalkozik. 34 százalékuk nő.
A szerzők a JPMorgan Chase és az ötödik helyen végzett Wells Fargo kapcsán kiemelték, hogy techvállalatokhoz hasonló MI-toborzást folytatnak, tanulószerződéses gyakorlati képzésekkel, szakmai gyakorlatokkal, speciális munkaerő-felvételi csapatokkal.
Az Evident Insights szerint dicséretre méltó, hogy a JPMorgan Chase és a Royal Bank of Canada nyilvános kommunikációikban nem ültek fel az MI hype-vonatjára, nem lovagolják meg a divathullámot, MI-etikusokat vesznek fel, és promótálják a mesterségesintelligencia-etikát. Utóbbi két szempontból a TD Bankot is kiemelték.
