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
Müşteri temsilcilerini anlayıp yardımcı olabilecek, oldukça açıklanabilir NLP’leri ve temel seviyedeki LLM’leri tercih ediyorum ”

Yapay zeka nedeniyle güvenlik, gizlilik ve mevzuatla ilgili zorluklarla karşılaşan diğer işletmelere ne gibi tavsiyeleriniz var? “Birlikte çalışmak Diyelim ki ben özgür düşünen biriyim ve herhangi bir kısıtlamam yok, ki bunu yapmadığımı söylemiyorum Peki, eğer Temel bilgilere ve temel unsurlara sahip olsanız bile yine de [achieve the right policies] Bunlar yeterince açıklanabilir ve riskleri ve faydaları görecek kadar yönetilebilir

“Bu bize gerçekten yardımcı oldu Basit tutalım ”

Hızlı mühendisin gelecekte bir iş unvanı haline geleceğini görüyor musunuz? “Bunun bir iş unvanı haline geldiğini görüyorum, ancak düşündüğünüz kadar çabuk değil Şu anda elimizde veri mühendisleri, uygulama geliştiricileri ve matematiksel modelleri API’lere dönüştürebilen kişiler var NIST çerçevesinin yazarlarından biriyle meslektaşımız olarak çalışma fırsatı bulduk Bilgi işlem gücü maliyetleri düştükçe , her alana özgü problemin, kendi kullanımlarına daha uygun olan kendi LLM’si olabilir Kullanımı görelim Ancak üretken yapay zeka ile bu önemli bir alan haline gelecek Bunların hepsi bizim için temel unsurlardır Modellere karar vermekle ne demek istiyorum? İnsanların bir karta veya krediye başvurması gibi, sigortacılık modelleri geliştiriyoruz ”

Konsey ne tür standartlar oluşturdu? “Geliştikçe politikalar ve standartlar üzerinde çalışıyoruz GenAI’nın hem iyi hem de kötü tarafını gördük [GPT] 4, bir Bard’a ya da neyin varsa ona ihtiyacın yok Tüm düzenlemelere uyun ? “Öncelikle, sorumlu bir yapay zeka sağlamak istiyorsunuz ” Çıktının somut olduğundan emin olun Hala diğer bankacılık modelleriyle aynı titizliği yaşıyorum ”

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 Yani her zaman karşı koyacağımız iyi insanlar vardır

“Yani genAI, risk kontrolleriyle fikir aşamasından gerçekleştirme aşamasına geçebilmemiz için birlikte uyumlu bir şekilde çalışmamız gereken uçtan uca ortakların mantıksal bir birleşimiydi 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 bilinen veriler ve bilinen hedef Dolandırıcılık faaliyeti varsa, o zaman bir dolandırıcılık modelimiz de vardır Büyük veri ve ileri analitiklerin yanı sıra yapay zeka, finansal hizmetlerin hassas verileri korurken rekabetçi kalma arayışında da yeni sınırdır ”

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

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 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 İşte bu da öyle ”

Discover, verimlilik yaratmak, müşteri hizmetlerini iyileştirmek vb Günün sonunda sorumluluk meselesi Bu nedenle, Siber güvenlik alanındaki ortaklarımız rahattır ve veri gizliliğinin dikkate alındığından emin olmak istiyoruz 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 Bu, Federal Reserve Board’un tahvil modelleri için geçerli bir politikasıdır Ancak bankacılık ve bankacılık düzenlemeleri söz konusu olduğunda basit, anlaşılır ve şeffaf olmak istiyoruz Birincisi, kullanım durumu nedir? Neyi çözmeye çalışıyoruz? Bu bir çağrı merkezi optimizasyonu mu; duygu analizi mi? Her şey çözmeye çalıştığımız sorunlardan başlıyor Hiçbir şey temel alınmıyor Haberi yapanlar


Finansal hizmetler sektörü, son birkaç yıldır müşterilerin finansal verilerini kontrol ettiği “açık bankacılık” modelinin geleneksel modelin yerini almasıyla birlikte bir çalkantı yaşadı Yapay zeka ve makine öğrenimi alanında statik denetimli öğrenmeyi kullanıyoruz ”

Bugün Discover’da acil bir mühendislik işi göreviniz var mı? “Henüz yapmadık Peki model hataları neden oluşuyor? Veri eksikliğinden dolayı

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 ”

Bu Yüksek Lisans derecelerini şirket içinde mi oluşturdunuz? Açık kaynaklı modellere mi dayanıyorlar? “Bunlar açık kaynak Yani önyargı olmadığından ve doğru olduğundan emin olmak istiyorsunuz Ama aynı zamanda veri gizliliği sorunları da var

Aynı zamanda, müşteri verileri finansal hizmetler sektörünün merkez üssünde kalmaya devam ediyor; dolayısıyla bunların korunması, saklanması ve kullanılması ihtiyacı önem kazanıyor Günümüzde üretken yapay zeka hakkındaki tüm konuşmaların nedeni bilgi işlem gücünün yetişmiş olmasıdır Bunun için genAI modellerimiz var Ve gelişen yönergeler de gelişiyor

“Yani bunun iki kısmı 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 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 Daha küçük LLM’ler kullandık ”

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

“Şu anda sadece belirli belgeleri özetliyoruz Kullanımı riske atın ve ardından mevcut yönergelerin yanı sıra gelişen yönergelere de uyduğunuzdan emin olun Diyelim ki çağrıların özetlerine bakmak istiyoruz Evrimleşecek ”

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 Ben bu konuda böyle hissediyorum Daha basit modellerle öğrenin Bu, bölümlere ayrılmış bir model gibidir [financial product] bir müşterinin yaşam döngüsü Bugün itibariyle olup biteni takip ediyoruz Sadece bir veri bilimcinin modeli bunu kesmez

Kalkarni, Computerworld’e yapay zekayı kullanma yaklaşımı ve ekibinin yapay zekanın güvenli ama verimli kullanımını sağlamak için kurduğu korkuluklar hakkında konuştu Bir veri bilimci olarak bu bir tehditten çok daha fazlası; aslında bunun abartılmasıdır Nasıl bir modele ihtiyacım var?

“Çoğu zaman GPT-2’nin bu işi gerçekten yapabileceğini biliyorsunuz Daha sonra model riski, uyumluluk ve yasal konular hakkında konuşmak istiyoruz Bu nedenle açıklanabilirlik, şeffaflık ve önyargıdan bahsettim Ne kadara ihtiyacın var? [is the question]”

Yüksek Lisans’ları arka uç sistemlere, veritabanlarına ve belgelere nasıl bağlarsınız? “Bu gelecekteki yol haritasının bir parçası Bunun ötesinde bu modelleri geliştireceğimiz bir platforma ve bu modelleri uygulayacağımız bir temele ihtiyacımız var Hukukla konuşuyoruz ve bize bazı ilkeler ve uyum kuralları veriyorlar Büyük şirketler bilgi işlem gücünü karşılayabiliyor Canlı yönetim modelleri geliştiriyoruz Sonunda bir vektör veritabanına ihtiyacınız var; onların çok fazla ipucuna ihtiyacı var

“Aşırı uçlara gitmek istemezsiniz

“Yani benim açımdan hiçbir şey değişmedi

“Ne yaparsak yapalım döngüde her zaman bir insan var Dolayısıyla veri bilimini nasıl arka uçta kullanacağımızın mühendisliği de benim yetki alanıma giriyor Gelişmekte olan politikaya bakıyoruz ama aynı zamanda onu çok yapılandırılmış ve basit tutuyoruz ChatGPT kullanımı gerçekten genişletti, ancak genAI önceden öyleydi NLP için sinir ağları [natural language processing] ”

Gelecekte, büyük dil modellerinin daha fazla alana, hatta işe özgü olacak şekilde küçüleceğini görüyor musunuz? “Bunun olduğunu görüyorum Bu aslında bir tehdit değil, ancak ‘Yapay zeka dünyayı ele geçirecek’ demek yerine, sanki bizim yaptığımız gibi gerçek tartışmayı kullanıyorsunuz



genel-12

Discover’daki göreviniz nedir? Rolümün iki veya üç kısmı var Biz de onu takip ediyoruz ” mühendislik ve ince ayar yapılması gerekiyor Bu süper devasa büyük dil modelleri söz konusu olduğunda çok dikkatli ve dikkatli davranıyoruz

“Mağazamız, sigortalama, yalan yönetimi, dolandırıcılığı ve tahsilatları tespit edebilen makine öğrenimi modelleri geliştiriyor Dürüst olmak gerekirse ben daha iyimserim Yani perde arkasında bu alanların her birini tasvir eden çok sayıda analiz var “

Telif Hakkı © 2023 IDG Communications, Inc Halihazırda uyguladığımız bazı ilkelerimiz var Çok tanımlanmış bir sorun bildirimimiz var [is solid so] Çok fazla hayalim olsa bile onları hayata geçirebilmek ve kullanabilmek istiyorum Belki birkaç yıl uzaktayız Bununla birlikte, şirkete girmek ve dolandırıcılığı tespit etmek için satın almalara yardımcı olacak modeller kullanıyoruz Simülasyonlar yoluyla öğrenin Bu değişiklik, sektörü dijital teknolojinin benimsenmesini hızlandırmaya zorladı Dolandırıcılığı veya kara para aklamayı tespit edebilecek modeller geliştiriyoruz için yapay zekayı hangi şekillerde kullandı? Çok daha fazla işe yarayacak İlk işim, kullandığım şeyin arkasındaki matematiği anlamak Bu modeller insanlara yardımcı olmak için tasarlandı bugün elimizde Bu, uçtan uca bir takım sporudur Bunu barındırabilecek kadar geniştir İkincisi, konuyu basit tutacağım ”

“O halde bunun getirdiği riske, siber güvenlik ilkelerine, mimari ilkelere, yani birlikte tasarlayabileceğimiz şeyler neler, model risk ilkelerine bakmalısınız Şu anda bunlar, toplam süreyi azaltmak ve ardından döngüye bir insanı dahil etmek için onları çalıştırdığımız toplu modeller Şeffaf ve açıklanabilir olsun Sonra soruna nasıl bir çözümün uyabileceğini görüyorsunuz Ancak modelde yeterince ince ayar yaparsanız, hızlı mühendislik devreye giriyor Ne yaptığımızı görmek istersiniz Her tehdidin bir çözümü vardır Bu teknoloji iyi bir etki yaratacak ancak uçtan uca sorumlu olmamız gerekiyor Tüm matematiği anladığımızdan emin olmak istiyoruz ama aynı zamanda çıktıda bir insanın da olduğundan emin olmak istiyoruz Bu nedenle herkesin ne yaptığımızı ve bunun ofislerimize nasıl yardımcı olduğunu anladığından emin olmak istiyoruz Bugün bile, milyarlarca, trilyon parametreli bu devasa eğitimli modelleri kullanıyorsanız, yine de verilerinize ince ayar yapmanız gerekir Ve genAI terimi çok geniş bir şekilde kullanıldı Bu yüzden orijinal noktaya geri dönüyorum: çözmeye çalıştığınız problemin ne olduğunu bulun Hala kullanıyoruz SR11-7 — bu bizim model risk belgemiz ChatGPT’miz yok

“Sonra gelişen riskler var

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

Düzenleme önerileri standartlarınızı ne şekilde etkiledi? “Onlardan biri de NIST çerçevesi Tek bir departman değil Koruma olduğunu fark ettik ama aynı zamanda boşluklar da olabilir ”

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 İlk bölüm karar verme modellerinin geliştirilmesidir Ayrıca ABD Ticaret Odası ve diğerlerinin yapay zeka politikası açısından neler konuştuğunu da takip ediyoruz ”

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 Halüsinasyonlarla ne yaparsınız? Bil bakalım yeni kelime halüsinasyon olabilir ama eski kelime model hatasıydı