業界の最前線にいる企業にとって、人工知能 (AI) は避けられないものになっています。
An 避けられない確実性、 あれは。
だからこそ、過去 5 か月間、PYMNTS は毎週さまざまな AI 専門家、イノベーター、起業家と話し合い、このテクノロジーが社会の柱全体に及ぼす影響について意見を求めてきました。 コネクテッドエコノミー —そして、決済と商取引の両方でイノベーションがさらに浸透し、次々に変革が起こるという地平線に彼らが見ているものについても。
十数回の会話から学んだこと PYMNTS「AIエフェクト」シリーズ それは、さまざまな分野から集まったこれらの専門家が、企業内での AI の独自の強力なアプリケーションについて検討している 5 つの共通のテーマがあるということです。
1 つ目は、生成 AI (GenAI) 機能により、個人や企業がコンピューターや情報と対話する方法が根本的に変化したということです。
AI とデジタル インターフェイス: 新しい情報時代
コンピューターとデジタル技術の台頭により、私たちの生活やビジネスのやり方は変化しました。そしてその変化は、消費者や企業が情報をどのように作成、保存、アクセスするかに関する行動の変化によって引き起こされたものであり、生産的に情報と関わるために人間はほとんどの場合、コンピューターのように振る舞うことを強いられています。
しかし、GenAI の機能はそれを変える可能性を秘めています。
「コンピューターは今、 人間のように振る舞う。彼らは人間と同じように、はっきりと言葉を発し、書き、コミュニケーションすることができます。」 ビールド・シェス、会話型 AI プラットフォームの CEO GupshupとPYMNTSに語った。 「歴史を通じて、ブルドーザーが人間や火、あるいはそれまでの発明のように振る舞えるとは誰も考えていませんでした。 AI は、これまで他のテクノロジーでは実現できなかった方法で社会を活性化させました。」
「大規模な言語モデルは一般に、以下の点で非常に優れています。 人間との交流データを収集し、知識やデータにアクセスできるようにします。」 ピーカン CEOと共同設立者 ゾハールブロンフマン シリーズの会話中に PYMNTS に「AI 効果」について語った。 「それらは人類がこれまでに作った最高のテクノロジーであり、知識にアクセスできるようにするのに役立ちます。」
「生成 AI が非常に強力なのは、 AI をすべての人にもたらす …フォード車が登場する前は、誰も車を持っていませんでしたが、突然誰もが車を持つようになり、高速道路や整備士が登場し、さらなる革新を促しました。」 アクリ・アジャアウト、ベンチャーキャピタルファンドの創設者兼ゼネラルパートナー エクスポニオン, PYMNTSに語った。
第 2 に、AI システムは、新たな効率を獲得し、既存のワークフローを合理化する比類のない方法を企業に提供するという点で、専門家は一致しています。
AI とタスク完了: 退屈なワークフローを解決します
現在の AI への関心の爆発は新しいように思えるかもしれませんが、初期世代の予測アルゴリズムや機械学習システムは、退屈で価値の高いタスクを何年も黙って実行してきました。
また、今日の AI は、反復的なタスクを自動化し、データを活用してより適切な意思決定を行い、ワークフローを合理化し、コストを削減することもできますが、GenAI アプリケーションの全範囲とそのタスク完了の圧倒的な速度は、以前のシステムの機能を吹き飛ばします。
「私たちは常にテクノロジーの最初の 3 年間を過大評価します。 ひどく過小評価する 10年という時間軸で」 ジェイク・ジョランスタッド、CEO ブッシェルとPYMNTSに語った。
「 AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、 みんなの頭の中で電球が消え、人工知能と最先端の深層学習が公の場に持ち込まれました。」 アンディ・ホック、製品および戦略担当上級副社長 セレブラスとPYMNTSに語った。
「そして、ある人から 企業の立場多くのフォーチュン 1000 企業の CIO や CTO の頭の中で電球が切れたのです」とホック氏は付け加えた。 「これらの生成モデルは、時系列データをシミュレートするようなことを行います。たとえば、金融や法務などのアプリケーションの言語と文書を分類できます。また、研究者が新しい薬物療法を開発するのを支援したり、電子医療記録をより深く理解し、特定の治療法による健康結果を予測したりするために、幅広い分野で使用することもできます。」
「データが本物である分野、特に決済業界に入ると、それが信用リスクであろうと、延滞であろうと、AML（マネーロンダリング対策）であろうと、詐欺防止であろうと、支払いに関係するものなら何でも…AIは次のことができます。多くの利益をもたらします」とExponionのAdjaoute氏はPYMNTSに語った。
簡単に言えば、 ジェームス・クラフ、最高技術責任者および共同創設者 ロビンAI、PYMNTSに次のように語った。 AIを使う人 AI がすべての弁護士を置き換えるのではなく、そうでない弁護士を置き換えるつもりです。」
しかし、AIは簡単ではありますが、そうではありません それ 簡単。専門家がPYMNTSに対して10番目に強調したのは、すべての企業が「AI導入の準備ができている」という基準で完璧にXNUMXに達しているわけではなく、テクノロジーの導入を取り巻く人材とリソースのギャップに対処する必要があるということだった。
AI 導入の準備: 最初の一歩を踏み出す
世の中にはたくさんのビジネスがあります。また、企業によっては、成熟したデータプラクティスと洗練されたエンジニアリングチームを擁し、摩擦を最小限に抑えて AI の出力を既存のビジネスプロセスに統合できる場合もあります。しかし、大多数の企業はそうではなく、組織の利益のために AI システムを効果的かつ責任を持って活用するには、あくびが始まる前にこのギャップに対処する必要があります。
「多くの大企業は並外れたデータ資産を持っていますが、データはこれらのモデルのいずれかをトレーニングするためにすぐに使用できる状態にあります。データがクリーンであるか、重複が排除されているか、データをトークン化し、モデルにフィードする準備ができているかどうかなどです。これらの AI モデルについて — それは別の問題です」と Cerebras 氏は述べています。 ひぎ 氏は PYMNTS に語り、AI システムの構築方法を知っている人の割合は世界中で少ないと指摘しました。
As エイドリアン・アウン、CEO フォワード、PYMNTSにこう語った。 AI の世界向けに構築 AI が機能し、拡張できるようにするためです。」
「私は人工知能と機械学習 (ML) の分野に 20 年以上携わってきました。」 ヨアヴ・アミエル、貨物仲介プラットフォームおよびサードパーティの物流会社の最高情報責任者 RXOとPYMNTSに語った。 「私たちがテクノロジーを構築するとき、それ自体のためだけに構築しているのではなく、テクノロジーを構築しているのです」 ビジネスを助けるために, しかし、私たちは「テクノロジーにますます多くの意思決定権を与えているので、機械が何らかの理由でこれらの意思決定を行えなくなっても、私たちが機能できなくなることがないようにする必要があります。」
こうした懸念は、専門家が指摘した次の大きなテーマ、つまりセキュリティを確保しながら、エンタープライズ AI システムを中心としたコンプライアンスおよびガバナンス プログラムを構築する必要性に影響を及ぼします。
次のステップへ: データセキュリティの確保とガバナンスプログラムの作成
AI を除外しても、多くの組織は、高度なソフトウェア ソリューションを統合する際に、品質管理、ガバナンス、コンプライアンス、サイバー セキュリティなどの問題に苦戦する可能性があります。
AI はこれらのニーズをさらに複雑にします。
「従来の ML は通常、博士号または十分な訓練を受けたデータ サイエンティストの領域でしたが、サインアップするだけで誰でも生成 AI を使い始めることができます。」 大柴幸人、エンドツーエンド AI セキュリティ プラットフォームの共同創設者 堅牢なインテリジェンスとPYMNTSに語り、この状況は本質的にリスクを生み出すと説明した。
「サイバーセキュリティとAIセキュリティの間には違いがあることがわかります」と大芝氏は付け加えた。 「CISO は、データベース セキュリティ、ネットワーク セキュリティ、電子メール セキュリティなど、サイバーセキュリティのさまざまなコンポーネントを知っており、それぞれに対してソリューションを持っています。しかし、AI に関しては、AI セキュリティのコンポーネントと、それぞれに対して何を行う必要があるかがわかります。 あまり知られていない。リスクと必要な解決策の状況は不透明です。」
AI の統合は戦いの半分に過ぎません。パズルのもう一方の側面には、AI システムが実際のビジネス上の問題に適用されていること、およびその結果が使用可能で実行可能であることを確認することが含まれます。
「モデルの良さは、それが解決する問題によって決まります」と Pecan の Bronfman 氏は PYMNTS に語った。 「そして、モデルをビジネス上の問題に結び付けるには、非常に技術的な精度だけでなく、AI モデルがどの程度優れているかという有効性についても理解する必要があります。」 問題を解決する、そしてそれをどのようにビジネスプロセスに統合すべきか、これはより複雑な問題です。」
しかし、これらのハードルがクリアされると、物事は非常にエキサイティングなものになり始めるということで専門家たちは同意しています。なぜなら、将来起こることは、独自の生命を持ち、人間の介入を最小限に抑える AI システムの出現だからです。
エージェントティック AI システムの台頭
ヘザーウィルソンの、最高経営責任者（CEO） CLARAアナリティクス、彼女は見たとPYMNTSに言いました エージェントAI この分野における次の偉大なイノベーションとしてのアプリケーションを開発します。これらのエージェント AI システムは、意思決定のサポートと 日常的なタスクを処理する、人間の従業員が仕事のより複雑な側面に集中できるようになります。
これは多くの人が共有する将来のビジョンであり、Pecan のブロンフマン氏は、AI の未来は意思決定プロセスを自動化し、監視されていないアクションを実行することでビジネス運営を最適化することにあると予測しています。
ロビンAIさん せき また、チャットベースのインターフェイスから、答えを提供するだけでなく、タスクを実行する、よりエージェント的な AI モデルへの移行も予測しました。
「それは、あなたが尋ねて答えが返ってくるものではなく、あなたがあなたのために何かをしてくれるように頼むことができるシステムになります」と彼は言いました。 「…単にメールの下書きを作成するのではなく、メールの下書きを作成して添付ファイルを取得し、送信トレイに入れてから送信をクリックすることもあります。チャットからエージェントへの移行は、来年起こる最もエキサイティングなことの 1 つだと思います。」
リンク: https://www.pymnts.com/news/artificial-intelligence/2024/5-trends-these-ai-experts-think-could-change-payments-and-commerce/
ソース：https：//www.pymnts.com
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- 情報源： https://www.fintechnews.org/5-trends-these-ai-experts-think-could-change-payments-and-commerce/
