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
İlk bölüm karar verme modellerinin geliştirilmesidir İkincisi, konuyu basit tutacağım Şu anda elimizde veri mühendisleri, uygulama geliştiricileri ve matematiksel modelleri API’lere dönüştürebilen kişiler var Modellere karar vermekle ne demek istiyorum? İnsanların bir karta veya krediye başvurması gibi, sigortacılık modelleri geliştiriyoruz ? “Öncelikle, sorumlu bir yapay zeka sağlamak istiyorsunuz Bu teknoloji iyi bir etki yaratacak ancak uçtan uca sorumlu olmamız gerekiyor Daha sonra model riski, uyumluluk ve yasal konular hakkında konuşmak istiyoruz Günün sonunda sorumluluk meselesi Bu nedenle herkesin ne yaptığımızı ve bunun ofislerimize nasıl yardımcı olduğunu anladığından emin olmak istiyoruz Dolandırıcılığı veya kara para aklamayı tespit edebilecek modeller geliştiriyoruz Bir veri bilimci olarak bu bir tehditten çok daha fazlası; aslında bunun abartılmasıdır Bugün bile, milyarlarca, trilyon parametreli bu devasa eğitimli modelleri kullanıyorsanız, yine de verilerinize ince ayar yapmanız gerekir Bu mimari ve mevcut düzenlemeyle hala köprü kurmaya çalışıyoruz Bugün itibariyle olup biteni takip ediyoruz

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

“Bu bize gerçekten yardımcı oldu Dürüst olmak gerekirse ben daha iyimserim Bu modeller insanlara yardımcı olmak için tasarlandı

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 Bu, uçtan uca bir takım sporudur ”

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 Tüm düzenlemelere uyun Bu nedenle açıklanabilirlik, şeffaflık ve önyargıdan bahsettim Ve gelişen yönergeler de gelişiyor Yani önyargı olmadığından ve doğru olduğundan emin olmak istiyorsunuz Ne kadara ihtiyacın var? [is the question]”

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

“Sonra gelişen riskler var Diyelim ki çağrıların özetlerine bakmak istiyoruz

“Yani genAI, risk kontrolleriyle fikir aşamasından gerçekleştirme aşamasına geçebilmemiz için birlikte uyumlu bir şekilde çalışmamız gereken uçtan uca ortakların mantıksal bir birleşimiydi



genel-12

İlk işim, kullandığım şeyin arkasındaki matematiği anlamak Bunlar yeterince açıklanabilir ve riskleri ve faydaları görecek kadar yönetilebilir ”

“O halde bunun getirdiği riske, siber güvenlik ilkelerine, mimari ilkelere, yani birlikte tasarlayabileceğimiz şeyler neler, model risk ilkelerine bakmalısınız için yapay zekayı hangi şekillerde kullandı? Yapay zeka ve makine öğrenimi alanında statik denetimli öğrenmeyi kullanıyoruz Kullanımı görelim Biz buna uyuyoruz

“Şu anda sadece belirli belgeleri özetliyoruz ”

Discover, verimlilik yaratmak, müşteri hizmetlerini iyileştirmek vb bilinen veriler ve bilinen hedef Biz de onu takip ediyoruz ”

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 Yani perde arkasında bu alanların her birini tasvir eden çok sayıda analiz var ChatGPT kullanımı gerçekten genişletti, ancak genAI önceden öyleydi NLP için sinir ağları [natural language processing] Ayrıca ABD Ticaret Odası ve diğerlerinin yapay zeka politikası açısından neler konuştuğunu da takip ediyoruz

Yapay zeka, finansal hizmetlerde talep ve gelir tahmini, anormallik ve hata tespiti, karar desteği, nakit tahsilatları ve çok sayıda başka kullanım durumu için kullanılabilir ” Çıktının somut olduğundan emin olun Kullanımı riske atın ve ardından mevcut yönergelerin yanı sıra gelişen yönergelere de uyduğunuzdan emin olun Büyük şirketler bilgi işlem gücünü karşılayabiliyor ”

Bugün Discover’da acil bir mühendislik işi göreviniz var mı? “Henüz yapmadık Bu nedenle, Siber güvenlik alanındaki ortaklarımız rahattır ve veri gizliliğinin dikkate alındığından emin olmak istiyoruz Günümüzde üretken yapay zeka hakkındaki tüm konuşmaların nedeni bilgi işlem gücünün yetişmiş olmasıdır


Finansal hizmetler sektörü, son birkaç yıldır müşterilerin finansal verilerini kontrol ettiği “açık bankacılık” modelinin geleneksel modelin yerini almasıyla birlikte bir çalkantı yaşadı Daha küçük LLM’ler kullandık Bu aslında bir tehdit değil, ancak ‘Yapay zeka dünyayı ele geçirecek’ demek yerine, sanki bizim yaptığımız gibi gerçek tartışmayı kullanıyorsunuz ChatGPT’miz yok “

Telif Hakkı © 2023 IDG Communications, Inc ”

Yapay zeka nedeniyle güvenlik, gizlilik ve mevzuatla ilgili zorluklarla karşılaşan diğer işletmelere ne gibi tavsiyeleriniz var? “Birlikte çalışmak Birincisi, kullanım durumu nedir? Neyi çözmeye çalışıyoruz? Bu bir çağrı merkezi optimizasyonu mu; duygu analizi mi? Her şey çözmeye çalıştığımız sorunlardan başlıyor Peki, eğer Temel bilgilere ve temel unsurlara sahip olsanız bile yine de [achieve the right policies] [financial product] bir müşterinin yaşam döngüsü Evrimleşecek

“Yani bunun iki kısmı var Peki model hataları neden oluşuyor? Veri eksikliğinden dolayı

“Yani benim açımdan hiçbir şey değişmedi

Discover’daki göreviniz nedir? Rolümün iki veya üç kısmı var Bu değişiklik, sektörü dijital teknolojinin benimsenmesini hızlandırmaya zorladı

“Aşırı uçlara gitmek istemezsiniz

“Mağazamız, sigortalama, yalan yönetimi, dolandırıcılığı ve tahsilatları tespit edebilen makine öğrenimi modelleri geliştiriyor Basit tutalım Bunun ötesinde bu modelleri geliştireceğimiz bir platforma ve bu modelleri uygulayacağımız bir temele ihtiyacımız var Halüsinasyonlarla ne yaparsınız? Bil bakalım yeni kelime halüsinasyon olabilir ama eski kelime model hatasıydı Ben bu konuda böyle hissediyorum Dolayısıyla veri bilimini nasıl arka uçta kullanacağımızın mühendisliği de benim yetki alanıma giriyor

Aynı zamanda, müşteri verileri finansal hizmetler sektörünün merkez üssünde kalmaya devam ediyor; dolayısıyla bunların korunması, saklanması ve kullanılması ihtiyacı önem kazanıyor bugün elimizde Çok daha fazla işe yarayacak Sadece bir veri bilimcinin modeli bunu kesmez ”

Konsey ne tür standartlar oluşturdu? “Geliştikçe politikalar ve standartlar üzerinde çalışıyoruz Bu, Federal Reserve Board’un tahvil modelleri için geçerli bir politikasıdır İşte bu da öyle Ve genAI terimi çok geniş bir şekilde kullanıldı ”

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 GenAI’nın hem iyi hem de kötü tarafını gördük Bunu barındırabilecek kadar geniştir Sonunda bir vektör veritabanına ihtiyacınız var; onların çok fazla ipucuna ihtiyacı var Bunun için genAI modellerimiz var Diyelim ki ben özgür düşünen biriyim ve herhangi bir kısıtlamam yok, ki bunu yapmadığımı söylemiyorum Hukukla konuşuyoruz ve bize bazı ilkeler ve uyum kuralları veriyorlar ”

Gelecekte, büyük dil modellerinin daha fazla alana, hatta işe özgü olacak şekilde küçüleceğini görüyor musunuz? “Bunun olduğunu görüyorum Büyük veri ve ileri analitiklerin yanı sıra yapay zeka, finansal hizmetlerin hassas verileri korurken rekabetçi kalma arayışında da yeni sınırdır [is solid so] Çok fazla hayalim olsa bile onları hayata geçirebilmek ve kullanabilmek istiyorum ” mühendislik ve ince ayar yapılması gerekiyor Şeffaf ve açıklanabilir olsun Simülasyonlar yoluyla öğrenin Ne yaptığımızı görmek istersiniz Çok tanımlanmış bir sorun bildirimimiz var Belki birkaç yıl uzaktayız Hala kullanıyoruz SR11-7 — bu bizim model risk belgemiz Ancak modelde yeterince ince ayar yaparsanız, hızlı mühendislik devreye giriyor

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 Tüm matematiği anladığımızdan emin olmak istiyoruz ama aynı zamanda çıktıda bir insanın da olduğundan emin olmak istiyoruz Hala diğer bankacılık modelleriyle aynı titizliği yaşıyorum 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 Nasıl bir modele ihtiyacım var?

“Çoğu zaman GPT-2’nin bu işi gerçekten yapabileceğini biliyorsunuz Sonra soruna nasıl bir çözümün uyabileceğini görüyorsunuz Bu yüzden orijinal noktaya geri dönüyorum: çözmeye çalıştığınız problemin ne olduğunu bulun 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 Gelişmekte olan politikaya bakıyoruz ama aynı zamanda onu çok yapılandırılmış ve basit tutuyoruz Koruma olduğunu fark ettik ama aynı zamanda boşluklar da olabilir NIST çerçevesinin yazarlarından biriyle meslektaşımız olarak çalışma fırsatı bulduk Her tehdidin bir çözümü vardır

Kalkarni, Computerworld’e yapay zekayı kullanma yaklaşımı ve ekibinin yapay zekanın güvenli ama verimli kullanımını sağlamak için kurduğu korkuluklar hakkında konuştu Yani her zaman karşı koyacağımız iyi insanlar vardır Bununla birlikte, şirkete girmek ve dolandırıcılığı tespit etmek için satın almalara yardımcı olacak modeller kullanıyoruz ”

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

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

“Ne yaparsak yapalım döngüde her zaman bir insan var Dolandırıcılık faaliyeti varsa, o zaman bir dolandırıcılık modelimiz de vardır Ancak üretken yapay zeka ile bu önemli bir alan haline gelecek Halihazırda uyguladığımız bazı ilkelerimiz var

Finansal Hizmetleri Keşfedin müşteri hizmetleri yinelemelerini özetlemek ve sahtekarlık tespiti gibi süreçlerinde verimlilik yaratmak için yapay zekayı yavaş yavaş araştırıyor ”

Düzenleme önerileri standartlarınızı ne şekilde etkiledi? “Onlardan biri de NIST çerçevesi Hiçbir şey temel alınmıyor Haberi yapanlar ”

Hızlı mühendisin gelecekte bir iş unvanı haline geleceğini görüyor musunuz? “Bunun bir iş unvanı haline geldiğini görüyorum, ancak düşündüğünüz kadar çabuk değil Bu süper devasa büyük dil modelleri söz konusu olduğunda çok dikkatli ve dikkatli davranıyoruz [GPT] 4, bir Bard’a ya da neyin varsa ona ihtiyacın yok 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 Canlı yönetim modelleri geliştiriyoruz Şu anda bunlar, toplam süreyi azaltmak ve ardından döngüye bir insanı dahil etmek için onları çalıştırdığımız toplu modeller Bu, bölümlere ayrılmış bir model gibidir Bilgi işlem gücü maliyetleri düştükçe , her alana özgü problemin, kendi kullanımlarına daha uygun olan kendi LLM’si olabilir Daha basit modellerle öğrenin ”

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 Müşteri temsilcilerini anlayıp yardımcı olabilecek, oldukça açıklanabilir NLP’leri ve temel seviyedeki LLM’leri tercih ediyorum Ancak bankacılık ve bankacılık düzenlemeleri söz konusu olduğunda basit, anlaşılır ve şeffaf olmak istiyoruz Ama aynı zamanda veri gizliliği sorunları da var ”

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