Reklam
Google

Yapay zeka ile sermaye piyasaları geleceğe nasıl hazırlanabilir?

Editörün Notu: Bu gönderi ilk olarak Forbes BrandVoice.

Sermaye piyasalarında, katılımcıların değer oluşturması, sadakat kazanması ve cüzdan paylarını genişletmesi için riskler artırıldı. Bir kuruluşun veri analizi yetenekleri, yapay zeka ve makine öğrenimibu alanlarda yeni fırsatlar açabilir. Ancak birçok kuruluş hala geçmişe ait veri stratejilerini kullanıyor ve bu da verileri tam potansiyeline göre kullanma ve doğru iş kararlarını verme yeteneklerini sınırlıyor. Yapay zekanın yardımıyla iş sonuçlarını doğru bir şekilde tahmin etme yeteneği olmadan, piyasa yapıcılar bilinmeyeni tahmin ederken önsezilere ve eğitimli karar almaya güvenmek zorunda kalır.

Firmalar teknolojinin faydalarının giderek daha fazla farkına varıyor ve modern teknoloji sağlayıcılarıyla ortaklık yapmak, bu faydaları gerçekleştirmenin anahtarı. Ancak ML’yi geniş ölçekte dağıtmak isteyen firmalar için hala zorluklar var. Aşağıda, sermaye piyasası firmalarının yapay zeka ve makine öğrenimi stratejilerini benimsemesine ve bunlardan yararlanmasına yardımcı olabilecek araçlar ve en iyi uygulamaların yanı sıra bu zorluklardan bazılarına bakacağız.

Reklam

Veriden makine öğrenimi yolculuğundaki zorluklar

Yüksek düzeyde, AI gerçekleştirirken sermaye piyasalarında karşılaşılan zorluklar diğer endüstrilere benzer. İlk zorluk dizisi verilerin kendisiyle birlikte gelir. Yapılandırılmamış veriler, kurumsal verilerin% 90’ını oluşturur ve birçok kuruluş, yeni bulut tabanlı araçlarla iyi çalışmayan şirket içi ve eski uygulamaların sınırlamalarıyla karşı karşıyadır. Ayrıca, devralmalar yoluyla büyüme nedeniyle sermaye piyasalarına yayılmış çok sayıda veri silosu yaygındır – bu, verimliliği ve karar vermeyi sınırlayan zaman alıcı bir dikkat dağınıklığıdır. Veri bilimi, mesajların hızından veya hacminden değil, çok çeşitli farklı veri kaynaklarından etkilenmez.

Diğer zorluklar arasında, kurum içindeki çeşitli paydaşlar tarafından verilerin değerine ilişkin görüşleri ve değişen direnç seviyeleri; düzenleyici ortamların kısıtlamaları; ve bir kuruluşun BT ekiplerinin sınırlı bulut becerileri. Makine öğrenimi operasyonları, firmalar bu gelişen teknoloji alanına girdikçe zor olabilir.

Yapay zeka ve makine öğrenimi stratejilerini benimsemek ve bunlardan yararlanmak: Araçlar ve en iyi uygulamalar

1. Yapay zekayı mükemmelleştirmeden önce analitikte ustalaşın
Etkili yapay zeka ve makine öğrenimi, güçlü ve esnek bir veri analitiği platformuna bağlıdır ve bu platform, öncelikle altyapısının yeniden tasarlanmasını gerektirebilir. Güçlü bir çekirdek veri altyapısı olmadan, üretimde veri bilimini gerçekleştirmek zordur. Yerel sunucularda yaşayan geleneksel veri analitiği platformlarını benimseyen işletmelerde zorluklar çoktur – ve mavi dolar maliyetleri (şirket içinde ücretlendirilenler) yazılım lisansının çok ötesine geçer. Bu kuruluşlar, izleme, performans ayarlama, yükseltme, kaynak sağlama ve ölçeklenebilirlik konularında maliyet ve kaynak harcamak zorundadır. İş açısından kritik veri kaynaklarına veri bilimcileri tarafından kolayca erişilemeyebilir ve bu da iş açısından kritik karar verme sürecini engelleyebilir. Tüm bu engeller, verilerden analiz ve içgörü toplamak için daha az zaman ve alan bırakır.

Sunucusuz, bulut tabanlı bir veri analizi modeliyle, altyapı bakımının ve yamalamanın büyük çoğunluğu bulut sağlayıcısı tarafından gerçekleştirilir. Bu, veri ekibinizin analize ve içgörülere daha fazla zaman ve kaynak ayırmasını sağlar. Yüksek performanslı ve entegre bulut teknolojileri kuruluşların veri silolarının üstesinden gelmesine, tek bir kod tabanı oluşturmasına ve daha işbirlikçi bir iş yeri kültürüne katkıda bulunmasına yardımcı olabilir. Makine öğrenimi ve yapay zekanın paha biçilmez bir yapı taşı olan daha gerçek zamanlı içgörüler sağlamak için de tasarlanabilirler. Kısacası, etkili çekirdek veri altyapısı, silolarda ve sunucularda sıkışıp kalan diğer kuruluşlara göre bir rekabet avantajıdır.

Reklam

2. Bir iş hedefine öncelik vererek başlayın
Yalnızca son birkaç yılda, sermaye piyasaları sektöründe AI için bir dizi ortak kullanım durumu ortaya çıktı. İşte bazı özel örnekler ve yapay zekanın nasıl yardımcı olabileceği:

  • Algoritmik yürütme ile mekanlarda siparişlerin en iyi nasıl verileceğini dinamik olarak öğrenin.

  • Aşağıdakilerle planlanmamış olaylar için potansiyel tetikleyicileri tanıyın tahmine dayalı veri analizi olayları tahmin etmek için.

  • Gerçek zamanlı risk analizi ile çok boyutlu risk ve maruz kalma verileri analitiği oluşturun.

  • Varlık seçimine yönelik algoritmalar aracılığıyla seçim sürecine ilişkin bilgi edinmeye yardımcı olması için makine öğrenimi kullanın.

  • Sosyal medya duyarlılık analizini kullanarak müşteri ihtiyaçlarını / fırsatlarını belirleyin.

  • Müşteri sorularına yanıt verebilecek sistemler oluşturun. konuşmadan yazıya doğal dil işleme.

  • Yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış belgelerden önemli verileri çıkarın. doğal dil belge analiz hizmetleri.

  • Belge yazma için doğal dil üretimi ile performans ve finansal veri yorum raporlaması oluşturun.

  • Piyasa suistimali ve mali suç gözetimi ile büyük veri kümelerindeki karmaşık ticaret modellerini belirleyin.

Özel olarak teknolojinin veri analitiğine getirebileceği faydalara odaklanmak cazip gelse de, işletmelerin yapay zekadan tam olarak nasıl yararlanabileceğine ilişkin acil fırsat, insanların ve yapay zekanın birlikte nasıl çalışabileceğine bağlıdır. Makine öğrenimi tabanlı veri analizi, insan yargıları ve sezgileriyle birleştirildiğinde daha güçlüdür. Teknolojideki son gelişmeler, bilgisayarları daha hızlı, veri depolamayı daha ucuz ve algoritmalara erişimi daha demokratik hale getirdi.

Ancak insan deneyimi ve muhakemesi, ister tıpta ister finansal piyasalarda olsun, doğru, içgörülü veri analizine katkıda bulunabilir ve bunu genişletebilir. Model açıklanabilirliği ve adalet, insan deneyiminin başarılı AI için kritik olduğu yerlerin somut örnekleridir (aşağıda daha fazlası). Yukarıda listelenenlere benzer kullanım durumları için bir AI sistemi tasarlarken, onu insan bilgeliğinin faydalarından ayırmayın.

3. Ekibinizi daha iyi veri kararları için yapılandırın
Veri bulma, alma ve ön işleme, makine öğrenimi modelleri oluşturmanın en çok zaman alan kısmı olabilir. Model oluşturma çabalarının% 80’inden fazlası buraya gider. Bu zorluk, finansal hizmetlere özgü değildir, ancak bu zorluğun ele alınması makine öğrenimi için gerekli bir ön koşuldur ve rekabet avantajı sağlar. Organizasyonunuzu ve iç ekiplerinizi bu zorluğun üstesinden gelmek için yapılandırmak, başarı şansınızı artıracak, ancak biraz planlama ve dikkatli düşünmeyi gerektirecektir.

Basitçe ifade etmek gerekirse, bir veri bilimi ekibinin amacı, verileri kullanarak daha iyi karar vermeyi kolaylaştırmaktır. Veri bilimi ve yapay zeka / makine öğrenimi ekiplerinizi en iyi şekilde nasıl yapılandıracağınıza ve kime raporlama yapacaklarına karar verirken bunu aklınızda bulundurun. Kuruluşunuzun şu anda verilerinin ve yapay zeka yolculuklarının neresinde olduğunu düşünmek de önemlidir. Kültürü, büyüklüğü ve şirketin büyüme yollarını düşünün. İşletmeniz merkezileştirilmiş mi yoksa ademi merkeziyetçi mi? Federal mi? Danışman istihdam ediyor musunuz?

Ekip rollerini tanımlarken, veri akışınızın nasıl yapılandırıldığını ve bu rollerin en verimli şekilde nerede kullanılacağını düşünün. Ayrıca, kendinizi sınırlamayın – farklı roller, farklı çalışanlar gerektirmez. Roller açıkça tanımlandığı sürece insanlar farklı roller üstlenebilir.

4. Açıklanabilirlik ve adalet kavramlarını anlayın
Kuruluşunuzu veri analizi ve yapay zeka için yapılandırırken aklınızda bulundurmanız gereken iki önemli nokta vardır. İlk olarak açıklanabilirlik. Yapay zeka sistemlerinin, aldıkları kararlar için şeffaf açıklamalar ve nedenlerle beklendiği gibi sonuçlar üretmesini istiyoruz. Bu, açıklanabilirlik olarak bilinir, burada Google’da yüksek bir önceliktir ve yapay zeka sistemlerini tasarlarken kuruluşlar için giderek artan bir endişe alanıdır. Açıklanabilirlik, AI sistemlerinin kararlarına olan güveni artırır ve bu güveni sağlamak için bir dizi en iyi uygulama geliştirilmiştir. Bunlar, işinizi ve veri bilimi süreçlerinizi yakından denetlemeyi; “model sapması” olarak adlandırılan şeyin izlenmesi (“konsept kayması”); doğruluk ölçütleri dahil; ve özelliklerin yeniden üretilebilirliğinin sağlanması.

Adalet AI’daki bir başka önemli konudur. Bir algoritmanın adaleti gösterdiği söyleniyor sonuçları belirli değişkenlerden, özellikle hassas kabul edilebileceklerden bağımsızsa. Bunlar, etnik köken, cinsiyet, cinsel yönelim veya engellilik gibi sonuçla ilişkili olmaması gereken bireysel özellikleri içerir. Doğru bir model, bu özelliklere dayalı olarak verilerde önceden var olan sorunlu önyargıları öğrenebilir ve hatta büyütebilir. Bir sistem için uygun adalet kriterlerinin belirlenmesi, birçoğunun ödün verebileceği UX, kültürel, sosyal, tarihsel, politik, yasal ve etik hususların hesaba katılmasını gerektirir.

Adalet için en iyi uygulamalar şunları içerir:

  • Modelinizi somut hedefler kullanarak tasarlamak.

  • Sisteminizin beklenen kullanım durumlarında – örneğin birkaç farklı dilde veya bir dizi farklı yaş grubunda adil bir şekilde çalışması için hedefleri zaman içinde izleme.

  • Modelinizi eğitmek ve test etmek için temsili veri kümelerini kullanma.

  • Çeşitli test cihazları kullanmak.

  • Modelin farklı alt gruplardaki performansını düşünmek.

AI / ML ile geleceğe yönelik yol haritanızı oluşturma

Sermaye piyasalarının en son teknolojiyi kullanma konusundaki zengin geçmişi, artık sektörde yeni fırsatlar açmak için yapay zekayı da içeriyor. Öngörü ve planlama, makine öğrenimi ve yapay zekadan en iyi sonuçları almanızı sağlayacaktır; kuruluşunuz için sonradan düşünülmemelidir. Bu, önce veri analizi için güçlü bir temel altyapı oluşturmak, verileri ve yapay zekayı kullanacak dahili ekiplerin yapısını planlamak ve sonuçları optimize etmek için esnek, bulut tabanlı araçları kullanmak anlamına gelir.

Yeni yapay zeka / makine öğrenimi stratejilerini tanıtırken, BT liderleri, sonradan düşünmek yerine, mevcut modernizasyon çabalarına entegre olduklarından ve bunlara uyduklarından emin olmalıdır. Bu, AI / ML ve işin gerçek bir entegrasyonuna yol açacaktır.

İlgili Makale

Bulutta çalışan son derece etkili sermaye piyasası firmalarının beş alışkanlığı

Sermaye piyasası firmalarının bulutta nasıl inovasyon yaptığını, teknoloji şirketlerinden ilham aldığını ve işbirliğine odaklandığını öğrenin.

Makaleyi Okuyun

Google Cloud Blog

Kaynak Linki

0 Yorumlar

Yorum Yok

Reklam
Başa dön tuşu

Reklam Engelleyici Algılandı

Lütfen Reklam Engelleyiciyi Kapatınız