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
Daha sonra model riski, uyumluluk ve yasal konular hakkında konuşmak istiyoruz Dolayısıyla veri bilimini nasıl arka uçta kullanacağımızın mühendisliği de benim yetki alanıma giriyor Yani her zaman karşı koyacağımız iyi insanlar vardır Günün sonunda sorumluluk meselesi Hukukla konuşuyoruz ve bize bazı ilkeler ve uyum kuralları veriyorlar

“Aşırı uçlara gitmek istemezsiniz Basit tutalım Bu, Federal Reserve Board’un tahvil modelleri için geçerli bir politikasıdır Büyük veri ve ileri analitiklerin yanı sıra yapay zeka, finansal hizmetlerin hassas verileri korurken rekabetçi kalma arayışında da yeni sınırdır Ne yaptığımızı görmek istersiniz Bunu barındırabilecek kadar geniştir Bunun ötesinde bu modelleri geliştireceğimiz bir platforma ve bu modelleri uygulayacağımız bir temele ihtiyacımız var



genel-12

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 Bununla birlikte, şirkete girmek ve dolandırıcılığı tespit etmek için satın almalara yardımcı olacak modeller kullanıyoruz Bunların hepsi bizim için temel unsurlardır Bunun için genAI modellerimiz var Bu, uçtan uca bir takım sporudur

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 ”

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 ”

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

Gelecekte, büyük dil modellerinin daha fazla alana, hatta işe özgü olacak şekilde küçüleceğini görüyor musunuz? “Bunun olduğunu görüyorum [GPT] 4, bir Bard’a ya da neyin varsa ona ihtiyacın yok ”

“O halde bunun getirdiği riske, siber güvenlik ilkelerine, mimari ilkelere, yani birlikte tasarlayabileceğimiz şeyler neler, model risk ilkelerine bakmalısınız Dolandırıcılığı veya kara para aklamayı tespit edebilecek modeller geliştiriyoruz

“Sonra gelişen riskler var ”

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 Bu teknoloji iyi bir etki yaratacak ancak uçtan uca sorumlu olmamız gerekiyor Modellere karar vermekle ne demek istiyorum? İnsanların bir karta veya krediye başvurması gibi, sigortacılık modelleri geliştiriyoruz ”

Bugün Discover’da acil bir mühendislik işi göreviniz var mı? “Henüz yapmadık Bu, bölümlere ayrılmış bir model gibidir Günümüzde üretken yapay zeka hakkındaki tüm konuşmaların nedeni bilgi işlem gücünün yetişmiş olmasıdır Bu modeller insanlara yardımcı olmak için tasarlandı Ayrıca ABD Ticaret Odası ve diğerlerinin yapay zeka politikası açısından neler konuştuğunu da takip ediyoruz İlk işim, kullandığım şeyin arkasındaki matematiği anlamak Çok tanımlanmış bir sorun bildirimimiz var Yani perde arkasında bu alanların her birini tasvir eden çok sayıda analiz var

Kalkarni, Computerworld’e yapay zekayı kullanma yaklaşımı ve ekibinin yapay zekanın güvenli ama verimli kullanımını sağlamak için kurduğu korkuluklar hakkında konuştu Ama aynı zamanda veri gizliliği sorunları da var Peki model hataları neden oluşuyor? Veri eksikliğinden dolayı ”

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 ”

Bu Yüksek Lisans derecelerini şirket içinde mi oluşturdunuz? Açık kaynaklı modellere mi dayanıyorlar? “Bunlar açık kaynak Tek bir departman değil Bugün itibariyle olup biteni takip ediyoruz [is solid so] Çok fazla hayalim olsa bile onları hayata geçirebilmek ve kullanabilmek istiyorum Tüm düzenlemelere uyun ”

Yapay zeka nedeniyle güvenlik, gizlilik ve mevzuatla ilgili zorluklarla karşılaşan diğer işletmelere ne gibi tavsiyeleriniz var? “Birlikte çalışmak Gelişmekte olan politikaya bakıyoruz ama aynı zamanda onu çok yapılandırılmış ve basit tutuyoruz ”

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 ”

Yapay zekanın şu anki en büyük tehdidi olarak neyi görüyorsunuz ve neden? “Siber güvenlik arkadaşlarımla konuşursam, bunu dolandırıcılık faaliyetleri gibi karanlık amaçlar için kullanacaklar Ve genAI terimi çok geniş bir şekilde kullanıldı Hiçbir şey temel alınmıyor Haberi yapanlar Çok daha fazla işe yarayacak Bu süper devasa büyük dil modelleri söz konusu olduğunda çok dikkatli ve dikkatli davranıyoruz Koruma olduğunu fark ettik ama aynı zamanda boşluklar da olabilir

Finansal Hizmetleri Keşfedin müşteri hizmetleri yinelemelerini özetlemek ve sahtekarlık tespiti gibi süreçlerinde verimlilik yaratmak için yapay zekayı yavaş yavaş araştırıyor Birincisi, kullanım durumu nedir? Neyi çözmeye çalışıyoruz? Bu bir çağrı merkezi optimizasyonu mu; duygu analizi mi? Her şey çözmeye çalıştığımız sorunlardan başlıyor Kullanımı riske atın ve ardından mevcut yönergelerin yanı sıra gelişen yönergelere de uyduğunuzdan emin olun Şeffaf ve açıklanabilir olsun İşte bu da öyle ” mühendislik ve ince ayar yapılması gerekiyor

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 ”

Konsey ne tür standartlar oluşturdu? “Geliştikçe politikalar ve standartlar üzerinde çalışıyoruz Belki birkaç yıl uzaktayız İkincisi, konuyu basit tutacağım Evrimleşecek Sonunda bir vektör veritabanına ihtiyacınız var; onların çok fazla ipucuna ihtiyacı var Ve gelişen yönergeler de gelişiyor “

Telif Hakkı © 2023 IDG Communications, Inc Bu yüzden orijinal noktaya geri dönüyorum: çözmeye çalıştığınız problemin ne olduğunu bulun Canlı yönetim modelleri geliştiriyoruz Tüm matematiği anladığımızdan emin olmak istiyoruz ama aynı zamanda çıktıda bir insanın da olduğundan emin olmak istiyoruz ChatGPT’miz yok

“Yani benim açımdan hiçbir şey değişmedi Bugün bile, milyarlarca, trilyon parametreli bu devasa eğitimli modelleri kullanıyorsanız, yine de verilerinize ince ayar yapmanız gerekir Yapay zeka ve makine öğrenimi alanında statik denetimli öğrenmeyi kullanıyoruz Diyelim ki ben özgür düşünen biriyim ve herhangi bir kısıtlamam yok, ki bunu yapmadığımı söylemiyorum Bilgi işlem gücü maliyetleri düştükçe , her alana özgü problemin, kendi kullanımlarına daha uygun olan kendi LLM’si olabilir Kullanımı görelim Simülasyonlar yoluyla öğrenin Bu aslında bir tehdit değil, ancak ‘Yapay zeka dünyayı ele geçirecek’ demek yerine, sanki bizim yaptığımız gibi gerçek tartışmayı kullanıyorsunuz Müşteri temsilcilerini anlayıp yardımcı olabilecek, oldukça açıklanabilir NLP’leri ve temel seviyedeki LLM’leri tercih ediyorum Bu nedenle herkesin ne yaptığımızı ve bunun ofislerimize nasıl yardımcı olduğunu anladığından emin olmak istiyoruz NIST çerçevesinin yazarlarından biriyle meslektaşımız olarak çalışma fırsatı bulduk Bu nedenle, Siber güvenlik alanındaki ortaklarımız rahattır ve veri gizliliğinin dikkate alındığından emin olmak istiyoruz Sadece bir veri bilimcinin modeli bunu kesmez Sonra soruna nasıl bir çözümün uyabileceğini görüyorsunuz ”

Discover, verimlilik yaratmak, müşteri hizmetlerini iyileştirmek vb

Discover’daki göreviniz nedir? Rolümün iki veya üç kısmı var Bir veri bilimci olarak bu bir tehditten çok daha fazlası; aslında bunun abartılmasıdır [financial product] bir müşterinin yaşam döngüsü

“Ne yaparsak yapalım döngüde her zaman bir insan var Ne kadara ihtiyacın var? [is the question]”

Yüksek Lisans’ları arka uç sistemlere, veritabanlarına ve belgelere nasıl bağlarsınız? “Bu gelecekteki yol haritasının bir parçası Ancak üretken yapay zeka ile bu önemli bir alan haline gelecek için yapay zekayı hangi şekillerde kullandı? Büyük şirketler bilgi işlem gücünü karşılayabiliyor bugün elimizde Ben bu konuda böyle hissediyorum 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


Finansal hizmetler sektörü, son birkaç yıldır müşterilerin finansal verilerini kontrol ettiği “açık bankacılık” modelinin geleneksel modelin yerini almasıyla birlikte bir çalkantı yaşadı ” Çıktının somut olduğundan emin olun

“Yani bunun iki kısmı var Daha basit modellerle öğrenin Diyelim ki çağrıların özetlerine bakmak istiyoruz

Aynı zamanda, müşteri verileri finansal hizmetler sektörünün merkez üssünde kalmaya devam ediyor; dolayısıyla bunların korunması, saklanması ve kullanılması ihtiyacı önem kazanıyor Bu nedenle açıklanabilirlik, şeffaflık ve önyargıdan bahsettim Hala diğer bankacılık modelleriyle aynı titizliği yaşıyorum Dürüst olmak gerekirse ben daha iyimserim

“Müşteri hizmetleri söz konusu olduğunda yapay zekanın gerçekten devreye girdiği nokta burası 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 Halüsinasyonlarla ne yaparsınız? Bil bakalım yeni kelime halüsinasyon olabilir ama eski kelime model hatasıydı İlk bölüm karar verme modellerinin geliştirilmesidir Daha küçük LLM’ler kullandık Hala kullanıyoruz SR11-7 — bu bizim model risk belgemiz ”

Hızlı mühendisin gelecekte bir iş unvanı haline geleceğini görüyor musunuz? “Bunun bir iş unvanı haline geldiğini görüyorum, ancak düşündüğünüz kadar çabuk değil Dolandırıcılık faaliyeti varsa, o zaman bir dolandırıcılık modelimiz de vardır bilinen veriler ve bilinen hedef Bu mimari ve mevcut düzenlemeyle hala köprü kurmaya çalışıyoruz Ancak modelde yeterince ince ayar yaparsanız, hızlı mühendislik devreye giriyor Biz de onu takip ediyoruz Biz buna uyuyoruz GenAI’nın hem iyi hem de kötü tarafını gördük

“Şu anda sadece belirli belgeleri özetliyoruz Nasıl bir modele ihtiyacım var?

“Çoğu zaman GPT-2’nin bu işi gerçekten yapabileceğini biliyorsunuz 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]

“Mağazamız, sigortalama, yalan yönetimi, dolandırıcılığı ve tahsilatları tespit edebilen makine öğrenimi modelleri geliştiriyor Peki, eğer Temel bilgilere ve temel unsurlara sahip olsanız bile yine de [achieve the right policies] ”

Düzenleme önerileri standartlarınızı ne şekilde etkiledi? “Onlardan biri de NIST çerçevesi Her tehdidin bir çözümü vardır Halihazırda uyguladığımız bazı ilkelerimiz var Bu değişiklik, sektörü dijital teknolojinin benimsenmesini hızlandırmaya zorladı

Yapay zeka, finansal hizmetlerde talep ve gelir tahmini, anormallik ve hata tespiti, karar desteği, nakit tahsilatları ve çok sayıda başka kullanım durumu için kullanılabilir Yani önyargı olmadığından ve doğru olduğundan emin olmak istiyorsunuz Ancak bankacılık ve bankacılık düzenlemeleri söz konusu olduğunda basit, anlaşılır ve şeffaf olmak istiyoruz

“Bu bize gerçekten yardımcı oldu Şu anda bunlar, toplam süreyi azaltmak ve ardından döngüye bir insanı dahil etmek için onları çalıştırdığımız toplu modeller

“Yani genAI, risk kontrolleriyle fikir aşamasından gerçekleştirme aşamasına geçebilmemiz için birlikte uyumlu bir şekilde çalışmamız gereken uçtan uca ortakların mantıksal bir birleşimiydi Şu anda elimizde veri mühendisleri, uygulama geliştiricileri ve matematiksel modelleri API’lere dönüştürebilen kişiler var