Snowflake Intelligence: Чи зможе нова ера штучного інтелекту подолати довіру до банківської системи?

Штучний інтелект (ШІ) вже не перший рік вражає світ своїми можливостями. Однак його ефективність у великій мірі залежить від якості даних, на яких він базується. Це особливо актуально для фінансових установ, які володіють величезними обсягами інформації. Взаємозв’язок між даними і ухваленням рішень відкриває нові можливості, але також ставить перед необхідністю модернізації підходів до роботи з інформацією.

Шлях до AI стратегії

Snowflake Intelligence — новий агент штучного інтелекту, розроблений компанією Snowflake, став справжнім проривом у сфері фінансів. Як зазначає Глобальний керівник фінансових послуг Snowflake Рінеш Пател, основна цінність ШІ визначається даними, на яких він ґрунтується. Хоча фінансові установи мають доступ до величезного обсягу даних, їх ефективне використання заважає фрагментація та вимоги до дотримання нормативних актів.

За словами Пателя, багато клієнтів Snowflake вже на шляху до модернізації своїх інфраструктур, щоб об’єднати структуровані та неструктуровані дані. Це дозволяє не лише зберігати дані, але й активно їх використовувати в операційній діяльності компаній. Зараз, зазначає він, організації переходять до демократизації не лише даних, а й інсайтів, що приносить суттєві покращення в продуктивності.

Технології Snowflake Intelligence

Snowflake Intelligence, яка з’явилася на ринку, працює на основі платформи AI Data Cloud. Вона забезпечує можливість комунікації з даними за допомогою звичайної мови, що значно полегшує роботу співробітників. Завдяки інтеграції з зовнішніми системами, такими як Salesforce Data 360, користувачі отримують доступ до інформації з різних джерел без необхідності програмування.

Однією з істотних переваг платформи є здатність швидко виконувати запити, завдяки використанню великих мовних моделей і власної системи оцінки “Agent GPA”. Патенти досягають високої точності, що дозволяє спростити процес отримання відповідей на складні запити.

Довіра та управління даними

Зі зростанням популярності генеративного ШІ питання довіри до даних стає критично важливим. Пател наголошує, що управління даними — це основний аспект, на якому побудована стратегія відповідального використання штучного інтелекту. Фінансовим установам тепер потрібно не лише стежити за збором та зберіганням даних, але й забезпечувати правильність і надійність використовуваних моделей ШІ.

У рамках цієї стратегії Snowflake нещодавно придбала компанію True Era, яка зосереджується на спостереженні та дебагінгу AI. Це дозволяє клієнтам досягати надійності на всіх етапах використання ШІ.

Стан фінансових установ у цьому процесі

Коли мова йде про готовність банків максимально використовувати можливості Snowflake Intelligence, реальність така, що цілих установи перебувають на різних етапах розвитку. Пател зазначає, що перехід до стратегії ШІ відбувається поступово, причому дані і ШІ об’єднуються в єдину платформу.

Банки вже використовують ШІ для оптимізації кредитних маржей та контролю ризиків, а компанії у сфері фінансових технологій досліджують можливості реального ціноутворення ризиків. Інтерес до управління даними і довіри до них підвищується, адже партнерство між даними та штучним інтелектом значно зростає.

Вдосконалення функцій бізнесу

Пател прогнозує, що в майбутньому підприємства перейдуть від простого автоматизування процесів до автономності, де ШІ виконуватиме велику частину бізнес-операцій. У цьому контексті зміни у вимірюванні ROI також стають очевидними. Бізнеси починають оцінювати повернення не лише від заощаджень, а й від швидкості перетворення інсайтів на реальні результати.

Загалом, Snowflake Intelligence відкриває нові горизонти для компаній, допомагаючи максимально використовувати всю цінність даних, доступних у їхніх системах. Цей підхід стає надійним фундаментом для ухвалення рішень у фінансовій сфері, що потребує швидкості та точності.