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
Simülasyonlar yoluyla öğrenin

“Yani genAI, risk kontrolleriyle fikir aşamasından gerçekleştirme aşamasına geçebilmemiz için birlikte uyumlu bir şekilde çalışmamız gereken uçtan uca ortakların mantıksal bir birleşimiydi Daha sonra model riski, uyumluluk ve yasal konular hakkında konuşmak istiyoruz Modellere karar vermekle ne demek istiyorum? İnsanların bir karta veya krediye başvurması gibi, sigortacılık modelleri geliştiriyoruz

“Yani bunun iki kısmı var Müşteri temsilcilerini anlayıp yardımcı olabilecek, oldukça açıklanabilir NLP’leri ve temel seviyedeki LLM’leri tercih ediyorum Kullanımı riske atın ve ardından mevcut yönergelerin yanı sıra gelişen yönergelere de uyduğunuzdan emin olun ”

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 Biz buna uyuyoruz İşte bu da öyle Bugün itibariyle olup biteni takip ediyoruz Kullanımı görelim 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

“Yani benim açımdan hiçbir şey değişmedi Gelişmekte olan politikaya bakıyoruz ama aynı zamanda onu çok yapılandırılmış ve basit tutuyoruz bugün elimizde

Aynı zamanda, müşteri verileri finansal hizmetler sektörünün merkez üssünde kalmaya devam ediyor; dolayısıyla bunların korunması, saklanması ve kullanılması ihtiyacı önem kazanıyor Ne kadara ihtiyacın var? [is the question]”

Yüksek Lisans’ları arka uç sistemlere, veritabanlarına ve belgelere nasıl bağlarsınız? “Bu gelecekteki yol haritasının bir parçası Dolandırıcılık faaliyeti varsa, o zaman bir dolandırıcılık modelimiz de vardır ”

Yapay zeka nedeniyle güvenlik, gizlilik ve mevzuatla ilgili zorluklarla karşılaşan diğer işletmelere ne gibi tavsiyeleriniz var? “Birlikte çalışmak İlk işim, kullandığım şeyin arkasındaki matematiği anlamak Bu, bölümlere ayrılmış bir model gibidir Şeffaf ve açıklanabilir olsun Belki birkaç yıl uzaktayız GenAI’nın hem iyi hem de kötü tarafını gördük ”

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

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

“Şu anda sadece belirli belgeleri özetliyoruz Bu modeller insanlara yardımcı olmak için tasarlandı Daha basit modellerle öğrenin “

Telif Hakkı © 2023 IDG Communications, Inc Bu değişiklik, sektörü dijital teknolojinin benimsenmesini hızlandırmaya zorladı Diyelim ki çağrıların özetlerine bakmak istiyoruz Bu, Federal Reserve Board’un tahvil modelleri için geçerli bir politikasıdır Nasıl bir modele ihtiyacım var?

“Çoğu zaman GPT-2’nin bu işi gerçekten yapabileceğini biliyorsunuz [is solid so] Çok fazla hayalim olsa bile onları hayata geçirebilmek ve kullanabilmek istiyorum Şu anda bunlar, toplam süreyi azaltmak ve ardından döngüye bir insanı dahil etmek için onları çalıştırdığımız toplu modeller Günümüzde üretken yapay zeka hakkındaki tüm konuşmaların nedeni bilgi işlem gücünün yetişmiş olmasıdır ”

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

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

“Aşırı uçlara gitmek istemezsiniz Yani önyargı olmadığından ve doğru olduğundan emin olmak istiyorsunuz Bunlar yeterince açıklanabilir ve riskleri ve faydaları görecek kadar yönetilebilir Yani perde arkasında bu alanların her birini tasvir eden çok sayıda analiz var Ben bu konuda böyle hissediyorum Ancak üretken yapay zeka ile bu önemli bir alan haline gelecek NIST çerçevesinin yazarlarından biriyle meslektaşımız olarak çalışma fırsatı bulduk Ve genAI terimi çok geniş bir şekilde kullanıldı Bu teknoloji iyi bir etki yaratacak ancak uçtan uca sorumlu olmamız gerekiyor ChatGPT kullanımı gerçekten genişletti, ancak genAI önceden öyleydi NLP için sinir ağları [natural language processing] ”

Peki GPT 4 değilse hangi Yüksek Lisans’ı kullanıyorsunuz? “Şu anda NLP ve GPT-2’ye bakıyoruz Halüsinasyonlarla ne yaparsınız? Bil bakalım yeni kelime halüsinasyon olabilir ama eski kelime model hatasıydı Hukukla konuşuyoruz ve bize bazı ilkeler ve uyum kuralları veriyorlar Hala kullanıyoruz SR11-7 — bu bizim model risk belgemiz Bir veri bilimci olarak bu bir tehditten çok daha fazlası; aslında bunun abartılmasıdır ”

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

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

“Müşteri hizmetleri söz konusu olduğunda yapay zekanın gerçekten devreye girdiği nokta burası Bugün bile, milyarlarca, trilyon parametreli bu devasa eğitimli modelleri kullanıyorsanız, yine de verilerinize ince ayar yapmanız gerekir

“Ne yaparsak yapalım döngüde her zaman bir insan var Tüm düzenlemelere uyun Bununla birlikte, şirkete girmek ve dolandırıcılığı tespit etmek için satın almalara yardımcı olacak modeller kullanıyoruz İkincisi, konuyu basit tutacağım Dolandırıcılığı veya kara para aklamayı tespit edebilecek modeller geliştiriyoruz Birincisi, kullanım durumu nedir? Neyi çözmeye çalışıyoruz? Bu bir çağrı merkezi optimizasyonu mu; duygu analizi mi? Her şey çözmeye çalıştığımız sorunlardan başlıyor Evrimleşecek Diyelim ki ben özgür düşünen biriyim ve herhangi bir kısıtlamam yok, ki bunu yapmadığımı söylemiyorum Çok daha fazla işe yarayacak Hiçbir şey temel alınmıyor Haberi yapanlar Bu süper devasa büyük dil modelleri söz konusu olduğunda çok dikkatli ve dikkatli davranıyoruz Biz de onu takip ediyoruz Ne yaptığımızı görmek istersiniz

Kalkarni, Computerworld’e yapay zekayı kullanma yaklaşımı ve ekibinin yapay zekanın güvenli ama verimli kullanımını sağlamak için kurduğu korkuluklar hakkında konuştu Tüm matematiği anladığımızdan emin olmak istiyoruz ama aynı zamanda çıktıda bir insanın da olduğundan emin olmak istiyoruz Ancak modelde yeterince ince ayar yaparsanız, hızlı mühendislik devreye giriyor İlk bölüm karar verme modellerinin geliştirilmesidir Sonunda bir vektör veritabanına ihtiyacınız var; onların çok fazla ipucuna ihtiyacı var Bu mimari ve mevcut düzenlemeyle hala köprü kurmaya çalışıyoruz

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

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 Koruma olduğunu fark ettik ama aynı zamanda boşluklar da olabilir bilinen veriler ve bilinen hedef Bu nedenle, Siber güvenlik alanındaki ortaklarımız rahattır ve veri gizliliğinin dikkate alındığından emin olmak istiyoruz ”

Discover, verimlilik yaratmak, müşteri hizmetlerini iyileştirmek vb Bu nedenle herkesin ne yaptığımızı ve bunun ofislerimize nasıl yardımcı olduğunu anladığından emin olmak istiyoruz Basit tutalım ”

“O halde bunun getirdiği riske, siber güvenlik ilkelerine, mimari ilkelere, yani birlikte tasarlayabileceğimiz şeyler neler, model risk ilkelerine bakmalısınız Bunların hepsi bizim için temel unsurlardır

“Mağazamız, sigortalama, yalan yönetimi, dolandırıcılığı ve tahsilatları tespit edebilen makine öğrenimi modelleri geliştiriyor Günün sonunda sorumluluk meselesi Bu, uçtan uca bir takım sporudur Peki model hataları neden oluşuyor? Veri eksikliğinden dolayı Çok tanımlanmış bir sorun bildirimimiz var Sonra soruna nasıl bir çözümün uyabileceğini görüyorsunuz



genel-12

Ve gelişen yönergeler de gelişiyor Sadece bir veri bilimcinin modeli bunu kesmez


Finansal hizmetler sektörü, son birkaç yıldır müşterilerin finansal verilerini kontrol ettiği “açık bankacılık” modelinin geleneksel modelin yerini almasıyla birlikte bir çalkantı yaşadı

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 Büyük şirketler bilgi işlem gücünü karşılayabiliyor 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 ”

Düzenleme önerileri standartlarınızı ne şekilde etkiledi? “Onlardan biri de NIST çerçevesi Bu yüzden orijinal noktaya geri dönüyorum: çözmeye çalıştığınız problemin ne olduğunu bulun Canlı yönetim modelleri geliştiriyoruz Bunun ötesinde bu modelleri geliştireceğimiz bir platforma ve bu modelleri uygulayacağımız bir temele ihtiyacımız var Daha küçük LLM’ler kullandık Tek bir departman değil ChatGPT’miz yok Yapay zeka ve makine öğrenimi alanında statik denetimli öğrenmeyi kullanıyoruz Ama aynı zamanda veri gizliliği sorunları da var

“Bu bize gerçekten yardımcı oldu Bunun için genAI modellerimiz var Her tehdidin bir çözümü vardır için yapay zekayı hangi şekillerde kullandı? Dolayısıyla veri bilimini nasıl arka uçta kullanacağımızın mühendisliği de benim yetki alanıma giriyor

Yapay zeka, finansal hizmetlerde talep ve gelir tahmini, anormallik ve hata tespiti, karar desteği, nakit tahsilatları ve çok sayıda başka kullanım durumu için kullanılabilir Şu anda elimizde veri mühendisleri, uygulama geliştiricileri ve matematiksel modelleri API’lere dönüştürebilen kişiler var 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 Büyük veri ve ileri analitiklerin yanı sıra yapay zeka, finansal hizmetlerin hassas verileri korurken rekabetçi kalma arayışında da yeni sınırdır Ancak bankacılık ve bankacılık düzenlemeleri söz konusu olduğunda basit, anlaşılır ve şeffaf olmak istiyoruz Halihazırda uyguladığımız bazı ilkelerimiz var Bunu barındırabilecek kadar geniştir ”

Bugün Discover’da acil bir mühendislik işi göreviniz var mı? “Henüz yapmadık ” mühendislik ve ince ayar yapılması gerekiyor ” Çıktının somut olduğundan emin olun Bu nedenle açıklanabilirlik, şeffaflık ve önyargıdan bahsettim Peki, eğer Temel bilgilere ve temel unsurlara sahip olsanız bile yine de [achieve the right policies] Bu aslında bir tehdit değil, ancak ‘Yapay zeka dünyayı ele geçirecek’ demek yerine, sanki bizim yaptığımız gibi gerçek tartışmayı kullanıyorsunuz ”

Konsey ne tür standartlar oluşturdu? “Geliştikçe politikalar ve standartlar üzerinde çalışıyoruz Bilgi işlem gücü maliyetleri düştükçe , her alana özgü problemin, kendi kullanımlarına daha uygun olan kendi LLM’si olabilir ”

Bu Yüksek Lisans derecelerini şirket içinde mi oluşturdunuz? Açık kaynaklı modellere mi dayanıyorlar? “Bunlar açık kaynak [financial product] bir müşterinin yaşam döngüsü Yani her zaman karşı koyacağımız iyi insanlar vardır [GPT] 4, bir Bard’a ya da neyin varsa ona ihtiyacın yok

“Sonra gelişen riskler var Hala diğer bankacılık modelleriyle aynı titizliği yaşıyorum Ayrıca ABD Ticaret Odası ve diğerlerinin yapay zeka politikası açısından neler konuştuğunu da takip ediyoruz ? “Öncelikle, sorumlu bir yapay zeka sağlamak istiyorsunuz Dürüst olmak gerekirse ben daha iyimserim ”

Hızlı mühendisin gelecekte bir iş unvanı haline geleceğini görüyor musunuz? “Bunun bir iş unvanı haline geldiğini görüyorum, ancak düşündüğünüz kadar çabuk değil