Üretken AI, yani bilgisayarların içeriği metin veya resimler gibi 'yapılandırılmamış' formlarda oluşturma kapasitesi, AI'nın tablolar gibi geleneksel 'yapılandırılmış' veri formatlarından belirgin bir değişikliğidir. Kasım 2022'de OpenAI'nin ChatGPT'sinin piyasaya sürülmesinin ardından üretken yapay zeka, henüz servet yönetimi olmasa da birçok alan için daha büyük ilgi odağı haline geldi.
GPT-3 tabanlı bir sohbet robotu olan ChatGPT, bireylerin bir yapay zeka sistemiyle doğal ve sezgisel bir şekilde etkileşime girebileceği bir paradigma değişiminin habercisi oldu. Birçok durumda insan yeteneklerini yansıtmaya eşit olan yazılı çıktılar üretti. Ancak, ChatGPT gibi AI sistemlerinden elde edilen çıktıların sınırlamaları vardır.
O zamandan beri, küresel ekonominin tüm kesimlerinin bu çığır açan teknolojinin etkilerini hissetmesi bekleniyor. 2030 yılına kadar yapay zekanın küresel ekonomiye 15.7 trilyon ABD doları gibi büyük bir katkıda bulunması bekleniyor. PwC'nin Küresel Yapay Zeka Çalışması. Entegrasyonu, farklı endüstriler arasında değişen derecelerde etkiye neden olacak ve yapay zeka tarafından katma potansiyel olarak şaşırtıcı değer, beklenmedik sonuçlar doğurabilir.
Üretken Yapay Zeka Temel Modellerinin Özelleştirilebilir Gücü
GPT'ye benzer çok sayıda büyük dil modeli, bu sistemleri eğitmek ve uygulamak için hesaplama kaynaklarına sahip olan Meta ve Google gibi şirketler tarafından sunulmaktadır. Genellikle temel modeller olarak anılan bu modeller, belirli bir görev veya uzmanlık alanı için özel bir modelin omurgası olarak kullanılabilir ve sıfırdan bir model oluşturma ihtiyacını ortadan kaldırır.
ChatGPT'nin dönüştürücü potansiyeli, yalnızca 100 saatte 48 milyon kullanıcıyı güvence altına alan ve onu bugüne kadarki en hızlı çoğalan uygulama haline getiren hızlı benimseme oranıyla ifade edilir. Bu nedenle, her organizasyonun motivasyonu vardır. yapay zeka yeteneklerini geliştirmeye başlayın, temel teknoloji ile desteklenen kendi özel modellerinden hazırlanmış.
Temel modelleri özelleştirmek veya iyileştirmek, yalnızca olası kullanım durumlarını genişletmekle kalmaz, aynı zamanda bazı eksiklikleri de azaltabilir. Örneğin, bir kuruluşun finans alanında alana özgü araştırmalara ilişkin kapsamlı bir tescilli veri tabanı varsa, ki bu, eğitilen bir modelden daha ayrıntılıdır, bu bilgiyi birleştirmek için yeniden eğitilebilir ve özel kullanım için özel bir model oluşturulabilir.
Finans Sektörü İçin Çıkarımlar
yapay zeka bir kalır 2023'te sıcak düğme konusu, geniş potansiyeliyle tanınmanın bir göstergesi. Grand View Research tarafından geçen yıl yayınlanan 2030 Yapay Zeka Pazar Büyüklüğü ve Payı Analizi Raporuna göre sağlık sektörü, ardından otomotiv ve finans sektörleri etkilenecek. Ancak, diğer sektörlerden farklı olarak, finans dahil bu üç sektör için benimseme döngüsü daha kısa olacak ve yedi yıldan daha kısa bir süre içinde gerçekleşecek.
Sağlık ve finansta benimsemeyi teşvik eden tescilli verilerle eğitilmiş özel modellerle yapay zeka entegrasyonu nedeniyle finans sektöründe önemli değişiklikler öngörülüyor. Dikkat çekici bir şekilde, finans yöneticilerinin %70'i bunu bir oyun değiştirici olarak görüyor. Roland Berger verileri referans ek beyaz kağıt Servet Yönetimi için Üretken Yapay Zekadan Yararlanma.
AI Sınırlamaları, Servet Yönetimi Potansiyeli
Güvenilirlik, mahremiyet bilinci ve güvenlik gibi AI'nın mevcut algılanan sınırlamaları, finansta hemen yaygın bir şekilde benimsenmesini engelliyor. Bununla birlikte, üretici yapay zekanın, bilgili tavsiyeler ve kişiselleştirilmiş tekliflerin bir kombinasyonu yoluyla müşteri deneyimini yükseltebileceğini bildiğimiz için, hız ihtiyacı kritiktir. ek raporlar bankalarının tekliflerinden genel olarak memnun olmalarına rağmen, müşterilerin sadık olmadığını. %60'tan fazlası bir teklif için geçiş yapacak daha yenilikçi sayılır.
Servet yönetimi endüstrisi, ilişki tabanlı veya hibrit hizmetleri büyük ölçekte uygun maliyetli bir şekilde sağlamanın zorlukları nedeniyle, tarihsel olarak daha geniş bir demografinin ihtiyaçlarını karşılamak için ölçeklendirme mücadelesi vermiştir. Üretken yapay zeka, üstel bir ölçekte insan benzeri etkileşim olasılığı sunar.
Varlık Yönetiminde Yapay Zekanın Değeri
Yapay zeka, servet danışmanının yeteneklerini geliştirmenin yanı sıra, servet yönetimi için en fazla değeri nerede sunacak? Ayrıca, yeni nesiller için bir portföy oluşturmak gibi insan benzeri hizmetleri daha ölçeklenebilir hale getirebilir.
Daha genç gruplar, özellikle Y kuşağı ve daha yaşlı GenZ'ler için, yatırımları kişisel değerler, inançlar ve tüketici tercihleriyle uyumlu hale getirmek çok önemlidir. AI, kişisel değerlerine uygun özel öneriler sunarak bu artan ihtiyacı karşılamak için iyi bir konuma sahiptir.
Yatırımcılar genellikle servet yönetimi şirketlerini ve portföylerindeki fonları anlamakta veya bunlarla ilişki kurmakta zorlanırlar veya sayısız yatırım ürünü seçeneği karşısında bunalırlar. Yapay zeka, yatırımcıların doğru yatırımları bulmasına ve bu yatırımlarla ilgili zengin etkileşimli güncellemeler sunarak ilgilerini sürdürmelerine yardımcı olabilir.
Servet Yönetiminin Geleceği
AI, servet yönetimini müşteriye yaklaştırarak müşteri edinme maliyetlerini önemli ölçüde azaltabilir. Ayrıca hizmet verme maliyetini düşürerek varlık yönetimini teslimatta daha hibrit hale getirir.
İçerik oluşturmanın marjinal maliyeti neredeyse sıfır olduğundan, yapay zeka aşırı bilgi yüklemesine katkıda bulunur. Bununla birlikte, yapay zeka destekli bir öneri motoru, eyleme geçirilebilir yatırım bilgileri sağlamak için ilgili verileri verimli bir şekilde işleyip analiz edebilir, gürültüyü ortadan kaldırır ve bireylerin doğru kararları vermesini kolaylaştırır.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. Otomotiv / EV'ler, karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- Blok Ofsetleri. Çevre Dengeleme Sahipliğini Modernleştirme. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://fintechnews.sg/76831/wealthtech/turning-to-the-power-of-generative-ai-to-scale-wealth-management/
