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
NIST çerçevesinin yazarlarından biriyle meslektaşımız olarak çalışma fırsatı bulduk Ancak üretken yapay zeka ile bu önemli bir alan haline gelecek Halihazırda uyguladığımız bazı ilkelerimiz var İkincisi, konuyu basit tutacağım

“Mağazamız, sigortalama, yalan yönetimi, dolandırıcılığı ve tahsilatları tespit edebilen makine öğrenimi modelleri geliştiriyor Bu modeller insanlara yardımcı olmak için tasarlandı Ne kadara ihtiyacın var? [is the question]”

Yüksek Lisans’ları arka uç sistemlere, veritabanlarına ve belgelere nasıl bağlarsınız? “Bu gelecekteki yol haritasının bir parçası Ben bu konuda böyle hissediyorum Diyelim ki ben özgür düşünen biriyim ve herhangi bir kısıtlamam yok, ki bunu yapmadığımı söylemiyorum Sonunda bir vektör veritabanına ihtiyacınız var; onların çok fazla ipucuna ihtiyacı var Belki birkaç yıl uzaktayız


Finansal hizmetler sektörü, son birkaç yıldır müşterilerin finansal verilerini kontrol ettiği “açık bankacılık” modelinin geleneksel modelin yerini almasıyla birlikte bir çalkantı yaşadı Halüsinasyonlarla ne yaparsınız? Bil bakalım yeni kelime halüsinasyon olabilir ama eski kelime model hatasıydı ”

Peki GPT 4 değilse hangi Yüksek Lisans’ı kullanıyorsunuz? “Şu anda NLP ve GPT-2’ye bakıyoruz ”

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 [is solid so] Çok fazla hayalim olsa bile onları hayata geçirebilmek ve kullanabilmek istiyorum ”

“O halde bunun getirdiği riske, siber güvenlik ilkelerine, mimari ilkelere, yani birlikte tasarlayabileceğimiz şeyler neler, model risk ilkelerine bakmalısınız Bunlar yeterince açıklanabilir ve riskleri ve faydaları görecek kadar yönetilebilir Kullanımı görelim

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 Koruma olduğunu fark ettik ama aynı zamanda boşluklar da olabilir İşte bu da öyle ”

Gelecekte, büyük dil modellerinin daha fazla alana, hatta işe özgü olacak şekilde küçüleceğini görüyor musunuz? “Bunun olduğunu görüyorum Ama aynı zamanda veri gizliliği sorunları da var

“Aşırı uçlara gitmek istemezsiniz Tek bir departman değil Ne yaptığımızı görmek istersiniz ”

Yapay zekanın şu anki en büyük tehdidi olarak neyi görüyorsunuz ve neden? “Siber güvenlik arkadaşlarımla konuşursam, bunu dolandırıcılık faaliyetleri gibi karanlık amaçlar için kullanacaklar Bu mimari ve mevcut düzenlemeyle hala köprü kurmaya çalışıyoruz Yapay zeka ve makine öğrenimi alanında statik denetimli öğrenmeyi kullanıyoruz [GPT] 4, bir Bard’a ya da neyin varsa ona ihtiyacın yok Bu nedenle, Siber güvenlik alanındaki ortaklarımız rahattır ve veri gizliliğinin dikkate alındığından emin olmak istiyoruz Bilgi işlem gücü maliyetleri düştükçe , her alana özgü problemin, kendi kullanımlarına daha uygun olan kendi LLM’si olabilir Tüm matematiği anladığımızdan emin olmak istiyoruz ama aynı zamanda çıktıda bir insanın da olduğundan emin olmak istiyoruz Bu yüzden orijinal noktaya geri dönüyorum: çözmeye çalıştığınız problemin ne olduğunu bulun ”

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 Nasıl bir modele ihtiyacım var?

“Çoğu zaman GPT-2’nin bu işi gerçekten yapabileceğini biliyorsunuz Ayrıca ABD Ticaret Odası ve diğerlerinin yapay zeka politikası açısından neler konuştuğunu da takip ediyoruz Bu aslında bir tehdit değil, ancak ‘Yapay zeka dünyayı ele geçirecek’ demek yerine, sanki bizim yaptığımız gibi gerçek tartışmayı kullanıyorsunuz Ve genAI terimi çok geniş bir şekilde kullanıldı Modellere karar vermekle ne demek istiyorum? İnsanların bir karta veya krediye başvurması gibi, sigortacılık modelleri geliştiriyoruz Peki, eğer Temel bilgilere ve temel unsurlara sahip olsanız bile yine de [achieve the right policies] “

Telif Hakkı © 2023 IDG Communications, Inc Müşteri temsilcilerini anlayıp yardımcı olabilecek, oldukça açıklanabilir NLP’leri ve temel seviyedeki LLM’leri tercih ediyorum ”

Hızlı mühendisin gelecekte bir iş unvanı haline geleceğini görüyor musunuz? “Bunun bir iş unvanı haline geldiğini görüyorum, ancak düşündüğünüz kadar çabuk değil Bununla birlikte, şirkete girmek ve dolandırıcılığı tespit etmek için satın almalara yardımcı olacak modeller kullanıyoruz ChatGPT’miz yok

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

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 ? “Öncelikle, sorumlu bir yapay zeka sağlamak istiyorsunuz Canlı yönetim modelleri geliştiriyoruz Diyelim ki çağrıların özetlerine bakmak istiyoruz Biz de onu takip ediyoruz Dolandırıcılık faaliyeti varsa, o zaman bir dolandırıcılık modelimiz de vardır Dolandırıcılığı veya kara para aklamayı tespit edebilecek modeller geliştiriyoruz Bu değişiklik, sektörü dijital teknolojinin benimsenmesini hızlandırmaya zorladı Bunu barındırabilecek kadar geniştir 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 Bu, uçtan uca bir takım sporudur ”

Bugün Discover’da acil bir mühendislik işi göreviniz var mı? “Henüz yapmadık Ancak modelde yeterince ince ayar yaparsanız, hızlı mühendislik devreye giriyor için yapay zekayı hangi şekillerde kullandı? ” Çıktının somut olduğundan emin olun Daha küçük LLM’ler kullandık Biz buna uyuyoruz ”

Yapay zeka nedeniyle güvenlik, gizlilik ve mevzuatla ilgili zorluklarla karşılaşan diğer işletmelere ne gibi tavsiyeleriniz var? “Birlikte çalışmak Simülasyonlar yoluyla öğrenin Dolayısıyla veri bilimini nasıl arka uçta kullanacağımızın mühendisliği de benim yetki alanıma giriyor Tüm düzenlemelere uyun Şu anda elimizde veri mühendisleri, uygulama geliştiricileri ve matematiksel modelleri API’lere dönüştürebilen kişiler var Bunun ötesinde bu modelleri geliştireceğimiz bir platforma ve bu modelleri uygulayacağımız bir temele ihtiyacımız var Dürüst olmak gerekirse ben daha iyimserim Bu, Federal Reserve Board’un tahvil modelleri için geçerli bir politikasıdır Gelişmekte olan politikaya bakıyoruz ama aynı zamanda onu çok yapılandırılmış ve basit tutuyoruz Çok tanımlanmış bir sorun bildirimimiz var Bunların hepsi bizim için temel unsurlardır Sadece bir veri bilimcinin modeli bunu kesmez Günümüzde üretken yapay zeka hakkındaki tüm konuşmaların nedeni bilgi işlem gücünün yetişmiş olmasıdır Ve gelişen yönergeler de gelişiyor Hiçbir şey temel alınmıyor Haberi yapanlar bugün elimizde Bugün itibariyle olup biteni takip ediyoruz Bugün bile, milyarlarca, trilyon parametreli bu devasa eğitimli modelleri kullanıyorsanız, yine de verilerinize ince ayar yapmanız gerekir İlk işim, kullandığım şeyin arkasındaki matematiği anlamak ”

Konsey ne tür standartlar oluşturdu? “Geliştikçe politikalar ve standartlar üzerinde çalışıyoruz

“Şu anda sadece belirli belgeleri özetliyoruz Daha sonra model riski, uyumluluk ve yasal konular hakkında konuşmak istiyoruz Peki model hataları neden oluşuyor? Veri eksikliğinden dolayı Daha basit modellerle öğrenin

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

“Yani bunun iki kısmı var Günün sonunda sorumluluk meselesi Bu nedenle açıklanabilirlik, şeffaflık ve önyargıdan bahsettim GenAI’nın hem iyi hem de kötü tarafını gördük Bu süper devasa büyük dil modelleri söz konusu olduğunda çok dikkatli ve dikkatli davranıyoruz Şu anda bunlar, toplam süreyi azaltmak ve ardından döngüye bir insanı dahil etmek için onları çalıştırdığımız toplu modeller

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 ChatGPT kullanımı gerçekten genişletti, ancak genAI önceden öyleydi NLP için sinir ağları [natural language processing] Yani perde arkasında bu alanların her birini tasvir eden çok sayıda analiz var ”

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

“Bu bize gerçekten yardımcı oldu Hala diğer bankacılık modelleriyle aynı titizliği yaşıyorum [financial product] bir müşterinin yaşam döngüsü

“Yani benim açımdan hiçbir şey değişmedi

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

“Sonra gelişen riskler var Hala kullanıyoruz SR11-7 — bu bizim model risk belgemiz Bunun için genAI modellerimiz var Bu teknoloji iyi bir etki yaratacak ancak uçtan uca sorumlu olmamız gerekiyor Hukukla konuşuyoruz ve bize bazı ilkeler ve uyum kuralları veriyorlar



genel-12

Düzenleme önerileri standartlarınızı ne şekilde etkiledi? “Onlardan biri de NIST çerçevesi İlk bölüm karar verme modellerinin geliştirilmesidir

Aynı zamanda, müşteri verileri finansal hizmetler sektörünün merkez üssünde kalmaya devam ediyor; dolayısıyla bunların korunması, saklanması ve kullanılması ihtiyacı önem kazanıyor ”

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 Bu nedenle herkesin ne yaptığımızı ve bunun ofislerimize nasıl yardımcı olduğunu anladığından emin olmak istiyoruz bilinen veriler ve bilinen hedef 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 Kullanımı riske atın ve ardından mevcut yönergelerin yanı sıra gelişen yönergelere de uyduğunuzdan emin olun Birincisi, kullanım durumu nedir? Neyi çözmeye çalışıyoruz? Bu bir çağrı merkezi optimizasyonu mu; duygu analizi mi? Her şey çözmeye çalıştığımız sorunlardan başlıyor 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

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

“Ne yaparsak yapalım döngüde her zaman bir insan var ”

Discover, verimlilik yaratmak, müşteri hizmetlerini iyileştirmek vb Çok daha fazla işe yarayacak ” mühendislik ve ince ayar yapılması gerekiyor Evrimleşecek Yani her zaman karşı koyacağımız iyi insanlar vardır Ancak bankacılık ve bankacılık düzenlemeleri söz konusu olduğunda basit, anlaşılır ve şeffaf olmak istiyoruz

Yapay zeka, finansal hizmetlerde talep ve gelir tahmini, anormallik ve hata tespiti, karar desteği, nakit tahsilatları ve çok sayıda başka kullanım durumu için kullanılabilir

Kalkarni, Computerworld’e yapay zekayı kullanma yaklaşımı ve ekibinin yapay zekanın güvenli ama verimli kullanımını sağlamak için kurduğu korkuluklar hakkında konuştu Büyük veri ve ileri analitiklerin yanı sıra yapay zeka, finansal hizmetlerin hassas verileri korurken rekabetçi kalma arayışında da yeni sınırdır Bir veri bilimci olarak bu bir tehditten çok daha fazlası; aslında bunun abartılmasıdır Her tehdidin bir çözümü vardır Sonra soruna nasıl bir çözümün uyabileceğini görüyorsunuz Yani önyargı olmadığından ve doğru olduğundan emin olmak istiyorsunuz Bu, bölümlere ayrılmış bir model gibidir Büyük şirketler bilgi işlem gücünü karşılayabiliyor