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
Peki model hataları neden oluşuyor? Veri eksikliğinden dolayı Birincisi, kullanım durumu nedir? Neyi çözmeye çalışıyoruz? Bu bir çağrı merkezi optimizasyonu mu; duygu analizi mi? Her şey çözmeye çalıştığımız sorunlardan başlıyor ”

Peki GPT 4 değilse hangi Yüksek Lisans’ı kullanıyorsunuz? “Şu anda NLP ve GPT-2’ye bakıyoruz Gelişmekte olan politikaya bakıyoruz ama aynı zamanda onu çok yapılandırılmış ve basit tutuyoruz Bu nedenle açıklanabilirlik, şeffaflık ve önyargıdan bahsettim Müşteri temsilcilerini anlayıp yardımcı olabilecek, oldukça açıklanabilir NLP’leri ve temel seviyedeki LLM’leri tercih ediyorum bugün elimizde Hiçbir şey temel alınmıyor Haberi yapanlar Bu aslında bir tehdit değil, ancak ‘Yapay zeka dünyayı ele geçirecek’ demek yerine, sanki bizim yaptığımız gibi gerçek tartışmayı kullanıyorsunuz ”

“O halde bunun getirdiği riske, siber güvenlik ilkelerine, mimari ilkelere, yani birlikte tasarlayabileceğimiz şeyler neler, model risk ilkelerine bakmalısınız

“Ne yaparsak yapalım döngüde her zaman bir insan var 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

“Müşteri hizmetleri söz konusu olduğunda yapay zekanın gerçekten devreye girdiği nokta burası Ama aynı zamanda veri gizliliği sorunları da var ”

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

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

“Yani bunun iki kısmı 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 Şeffaf ve açıklanabilir olsun Daha küçük LLM’ler kullandık Bu nedenle herkesin ne yaptığımızı ve bunun ofislerimize nasıl yardımcı olduğunu anladığından emin olmak istiyoruz Halihazırda uyguladığımız bazı ilkelerimiz var Tüm düzenlemelere uyun ”

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 Koruma olduğunu fark ettik ama aynı zamanda boşluklar da olabilir Ne yaptığımızı görmek istersiniz Bununla birlikte, şirkete girmek ve dolandırıcılığı tespit etmek için satın almalara yardımcı olacak modeller kullanıyoruz Dolandırıcılığı veya kara para aklamayı tespit edebilecek modeller geliştiriyoruz ”

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 Kullanımı riske atın ve ardından mevcut yönergelerin yanı sıra gelişen yönergelere de uyduğunuzdan emin olun Dolayısıyla veri bilimini nasıl arka uçta kullanacağımızın mühendisliği de benim yetki alanıma giriyor Sonunda bir vektör veritabanına ihtiyacınız var; onların çok fazla ipucuna ihtiyacı var Sadece bir veri bilimcinin modeli bunu kesmez Simülasyonlar yoluyla öğrenin ”

Hızlı mühendisin gelecekte bir iş unvanı haline geleceğini görüyor musunuz? “Bunun bir iş unvanı haline geldiğini görüyorum, ancak düşündüğünüz kadar çabuk değil ” Çıktının somut olduğundan emin olun Ve gelişen yönergeler de gelişiyor ”

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

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


Finansal hizmetler sektörü, son birkaç yıldır müşterilerin finansal verilerini kontrol ettiği “açık bankacılık” modelinin geleneksel modelin yerini almasıyla birlikte bir çalkantı yaşadı Yani her zaman karşı koyacağımız iyi insanlar vardır Günümüzde üretken yapay zeka hakkındaki tüm konuşmaların nedeni bilgi işlem gücünün yetişmiş olmasıdır Bu yüzden orijinal noktaya geri dönüyorum: çözmeye çalıştığınız problemin ne olduğunu bulun Hukukla konuşuyoruz ve bize bazı ilkeler ve uyum kuralları veriyorlar Günün sonunda sorumluluk meselesi Peki, eğer Temel bilgilere ve temel unsurlara sahip olsanız bile yine de [achieve the right policies] Modellere karar vermekle ne demek istiyorum? İnsanların bir karta veya krediye başvurması gibi, sigortacılık modelleri geliştiriyoruz Bunu barındırabilecek kadar geniştir 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 Her tehdidin bir çözümü vardır Daha sonra model riski, uyumluluk ve yasal konular hakkında konuşmak istiyoruz Ben bu konuda böyle hissediyorum Bunun için genAI modellerimiz var Bunların hepsi bizim için temel unsurlardır Halüsinasyonlarla ne yaparsınız? Bil bakalım yeni kelime halüsinasyon olabilir ama eski kelime model hatasıydı Büyük veri ve ileri analitiklerin yanı sıra yapay zeka, finansal hizmetlerin hassas verileri korurken rekabetçi kalma arayışında da yeni sınırdır Basit tutalım GenAI’nın hem iyi hem de kötü tarafını gördük Ayrıca ABD Ticaret Odası ve diğerlerinin yapay zeka politikası açısından neler konuştuğunu da takip ediyoruz ”

Bugün Discover’da acil bir mühendislik işi göreviniz var mı? “Henüz yapmadık ”

Gelecekte, büyük dil modellerinin daha fazla alana, hatta işe özgü olacak şekilde küçüleceğini görüyor musunuz? “Bunun olduğunu görüyorum Daha basit modellerle öğrenin Ne kadara ihtiyacın var? [is the question]”

Yüksek Lisans’ları arka uç sistemlere, veritabanlarına ve belgelere nasıl bağlarsınız? “Bu gelecekteki yol haritasının bir parçası Bu, uçtan uca bir takım sporudur Bu değişiklik, sektörü dijital teknolojinin benimsenmesini hızlandırmaya zorladı Nasıl bir modele ihtiyacım var?

“Çoğu zaman GPT-2’nin bu işi gerçekten yapabileceğini biliyorsunuz Şu anda elimizde veri mühendisleri, uygulama geliştiricileri ve matematiksel modelleri API’lere dönüştürebilen kişiler var Bu modeller insanlara yardımcı olmak için tasarlandı [is solid so] Çok fazla hayalim olsa bile onları hayata geçirebilmek ve kullanabilmek istiyorum İlk işim, kullandığım şeyin arkasındaki matematiği anlamak 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, bölümlere ayrılmış bir model gibidir

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

Yapay zeka nedeniyle güvenlik, gizlilik ve mevzuatla ilgili zorluklarla karşılaşan diğer işletmelere ne gibi tavsiyeleriniz var? “Birlikte çalışmak için yapay zekayı hangi şekillerde kullandı? Evrimleşecek Hala kullanıyoruz SR11-7 — bu bizim model risk belgemiz Ancak üretken yapay zeka ile bu önemli bir alan haline gelecek Yani perde arkasında bu alanların her birini tasvir eden çok sayıda analiz var

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

Bu Yüksek Lisans derecelerini şirket içinde mi oluşturdunuz? Açık kaynaklı modellere mi dayanıyorlar? “Bunlar açık kaynak Ancak bankacılık ve bankacılık düzenlemeleri söz konusu olduğunda basit, anlaşılır ve şeffaf olmak istiyoruz Tüm matematiği anladığımızdan emin olmak istiyoruz ama aynı zamanda çıktıda bir insanın da olduğundan emin olmak istiyoruz ? “Öncelikle, sorumlu bir yapay zeka sağlamak istiyorsunuz İkincisi, konuyu basit tutacağım ”

Düzenleme önerileri standartlarınızı ne şekilde etkiledi? “Onlardan biri de NIST çerçevesi

“Sonra gelişen riskler var Kullanımı görelim ” mühendislik ve ince ayar yapılması gerekiyor Bugün itibariyle olup biteni takip ediyoruz NIST çerçevesinin yazarlarından biriyle meslektaşımız olarak çalışma fırsatı bulduk Bu teknoloji iyi bir etki yaratacak ancak uçtan uca sorumlu olmamız gerekiyor

Discover’daki göreviniz nedir? Rolümün iki veya üç kısmı var Yapay zeka ve makine öğrenimi alanında statik denetimli öğrenmeyi kullanıyoruz ”

Konsey ne tür standartlar oluşturdu? “Geliştikçe politikalar ve standartlar üzerinde çalışıyoruz Hala diğer bankacılık modelleriyle aynı titizliği yaşıyorum İlk bölüm karar verme modellerinin geliştirilmesidir

“Mağazamız, sigortalama, yalan yönetimi, dolandırıcılığı ve tahsilatları tespit edebilen makine öğrenimi modelleri geliştiriyor Ancak modelde yeterince ince ayar yaparsanız, hızlı mühendislik devreye giriyor Sonra soruna nasıl bir çözümün uyabileceğini görüyorsunuz ”

Discover, verimlilik yaratmak, müşteri hizmetlerini iyileştirmek vb Dolandırıcılık faaliyeti varsa, o zaman bir dolandırıcılık modelimiz de vardır İşte bu da öyle

“Şu anda sadece belirli belgeleri özetliyoruz ”

Yapay zekanın şu anki en büyük tehdidi olarak neyi görüyorsunuz ve neden? “Siber güvenlik arkadaşlarımla konuşursam, bunu dolandırıcılık faaliyetleri gibi karanlık amaçlar için kullanacaklar Canlı yönetim modelleri geliştiriyoruz Ve genAI terimi çok geniş bir şekilde kullanıldı Biz buna uyuyoruz

“Aşırı uçlara gitmek istemezsiniz Diyelim ki ben özgür düşünen biriyim ve herhangi bir kısıtlamam yok, ki bunu yapmadığımı söylemiyorum

Kalkarni, Computerworld’e yapay zekayı kullanma yaklaşımı ve ekibinin yapay zekanın güvenli ama verimli kullanımını sağlamak için kurduğu korkuluklar hakkında konuştu [financial product] bir müşterinin yaşam döngüsü

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

“Yani benim açımdan hiçbir şey değişmedi



genel-12

Bilgi işlem gücü maliyetleri düştükçe , her alana özgü problemin, kendi kullanımlarına daha uygun olan kendi LLM’si olabilir Çok tanımlanmış bir sorun bildirimimiz var “

Telif Hakkı © 2023 IDG Communications, Inc Bugün bile, milyarlarca, trilyon parametreli bu devasa eğitimli modelleri kullanıyorsanız, yine de verilerinize ince ayar yapmanız gerekir Yani önyargı olmadığından ve doğru olduğundan emin olmak istiyorsunuz ChatGPT’miz yok Diyelim ki çağrıların özetlerine bakmak istiyoruz Çok daha fazla işe yarayacak Bunlar yeterince açıklanabilir ve riskleri ve faydaları görecek kadar yönetilebilir ChatGPT kullanımı gerçekten genişletti, ancak genAI önceden öyleydi NLP için sinir ağları [natural language processing] bilinen veriler ve bilinen hedef Bu, Federal Reserve Board’un tahvil modelleri için geçerli bir politikasıdır Bu nedenle, Siber güvenlik alanındaki ortaklarımız rahattır ve veri gizliliğinin dikkate alındığından emin olmak istiyoruz

“Bu bize gerçekten yardımcı oldu Büyük şirketler bilgi işlem gücünü karşılayabiliyor Bir veri bilimci olarak bu bir tehditten çok daha fazlası; aslında bunun abartılmasıdır

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 Dürüst olmak gerekirse ben daha iyimserim [GPT] 4, bir Bard’a ya da neyin varsa ona ihtiyacın yok Tek bir departman değil Belki birkaç yıl uzaktayız Bunun ötesinde bu modelleri geliştireceğimiz bir platforma ve bu modelleri uygulayacağımız bir temele ihtiyacımız var Biz de onu takip ediyoruz Bu mimari ve mevcut düzenlemeyle hala köprü kurmaya çalışıyoruz