Trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là AI có tính sáng tạo, tiếp tục hứa hẹn nâng cao năng suất đáng kể cho nhiều ngành, bao gồm cả ngân hàng và bảo hiểm.

AI cũng đặt ra nhiều thách thức, thể hiện ở xu hướng gây ảo giác. Một điều nữa là khả năng bị lạm dụng. Điều này có thể xuất phát từ những thành kiến ​​​​vô thức trong các tập huấn luyện dữ liệu, dẫn đến kết quả phân biệt đối xử đối với người da màu. Nó cũng có thể phản ánh cách các hệ thống genAI được lập trình, bằng chứng là sự tranh cãi gần đây về những hình ảnh “đánh thức” các giáo hoàng hoặc các nhân vật lịch sử khác xuất hiện như bất cứ thứ gì ngoại trừ nam giới da trắng.

Trong những trường hợp cực đoan nhất, các nhà quản lý tài sản có thể chuyển sang AI để nghiên cứu hoặc thậm chí giao dịch danh mục đầu tư. Ảo giác có thể hủy hoại một công ty; như có thể cố gắng giải thích cho cơ quan quản lý lý do tại sao bot lại gây ra sự cố flash.

AI khó có thể được tung ra theo cách ấn tượng như vậy, nhưng nó có thể được đưa vào hoạt động theo những cách tinh tế hơn. Trên thực tế, nó đã như vậy rồi.

Các ngân hàng, công ty bảo hiểm và công ty fintech đã sử dụng các công cụ AI để chấm điểm xếp hạng tín dụng hoặc bảo lãnh chính sách. Chẳng hạn, ngành này có nguy cơ không thể giải thích cho khách hàng bất mãn tại sao họ bị từ chối cho vay.

Vấn đề trần tục hơn là khi nào AI có thể được áp dụng. Ví dụ: phần mềm có thể được sử dụng để phân tích kết quả đầu ra trên mạng xã hội của ai đó nhằm đánh giá trạng thái tinh thần của họ, trạng thái tinh thần này có thể được sử dụng để định giá một sản phẩm tài chính. Điều này đặt ra rất nhiều câu hỏi.

Các công ty có nên được phép xem xét những dữ liệu đó không? Nếu không, họ sẽ khám phá những sản phẩm thay thế nào để có được cái nhìn về khách hàng tiềm năng? Điều gì cấu thành quyền riêng tư và nó được thực thi như thế nào?

Xin hãy điều chỉnh

Câu trả lời tự nhiên cho những câu hỏi như vậy là đưa các cơ quan quản lý vào cuộc. Tốt nhất là nên phát triển một bộ quy tắc trung lập để hạn chế những xung lực tồi tệ nhất của công ty. Việc để các cơ quan quản lý thực hiện công việc nặng nhọc cũng dễ dàng hơn – và có quyền tự do nhún vai nếu họ không làm như vậy.

Cần có quy định nhưng liệu đã đủ? Có thể, nhưng chỉ khi ngành tài chính hài lòng khi để lại sự đổi mới cho Big Tech và thế hệ khởi nghiệp AI mới.

Khi nói đến AI, thực tế là các cơ quan quản lý sẽ không bao giờ có thể theo kịp. Đó không phải là điều xấu: chúng tôi kỳ vọng sự đổi mới sẽ đến từ khu vực tư nhân. Nhưng bản chất của AI khiến việc quản lý trở nên khó khăn.

Đầu tiên, có rất ít người làm việc tại các cơ quan quản lý có chuyên môn sâu về học máy và các công cụ AI khác chứ chưa nói đến genAI.

Thứ hai, để theo kịp thế giới này đòi hỏi phải chỉ huy một lượng lớn GPU, bộ xử lý đồ họa, chip cốt lõi cung cấp năng lượng cho các ứng dụng AI và phần cứng của trung tâm dữ liệu bao gồm đám mây.

Ngành công nghiệp AI bao gồm các công ty khởi nghiệp như OpenAI, các công ty Big Tech như Microsoft và Meta, các chuyên gia về chip như Nvidia và các nhà cung cấp đám mây như AWS. Những gã khổng lồ này có nguồn tài nguyên khổng lồ đặc biệt để thu hút những tài năng giỏi nhất – và mua sức mạnh tính toán để vận hành các hệ thống AI.

Cả cơ quan quản lý và doanh nghiệp đều không thể thiết lập chương trình nghị sự chừng nào điều này vẫn còn như vậy.

Sức mua

Các cơ quan quản lý có thể cố gắng đặt ra các quy tắc – và họ nên làm như vậy, bởi vì họ có thể định hình các quy tắc cơ bản – nhưng họ sẽ gặp khó khăn trong việc giải quyết các vấn đề về cách ngăn chặn các ngân hàng và những người khác lạm dụng hệ thống AI.

Tuy nhiên, vẫn có những lựa chọn thay thế. Một là nhìn lại cách các chính phủ đã giúp hỗ trợ nền kinh tế đổi mới của họ trong những ngày đầu. Ví dụ, Thung lũng Silicon có được phần lớn thành công nhờ các chương trình mua sắm khổng lồ của NASA và quân đội Hoa Kỳ trong những năm 1950 và 1960.

Tương tự, chỉ các chính phủ mới có tiềm năng thâm nhập vào thị trường cơ sở hạ tầng AI và mua GPU cho các chương trình nghiên cứu của riêng họ có thể sánh ngang với quy mô của Big Tech. Đây là một cách để thiết lập các tiêu chuẩn, thông qua sự tham gia và lãnh đạo, thay vì cố gắng không ngừng theo kịp bằng cách viết ra nhiều quy tắc hơn.

Dịch vụ tài chính thì sao? Cho đến nay, không có dấu hiệu nào cho thấy các chính phủ sẵn sàng đóng vai trò này, điều này khiến các ngành công nghiệp khác phải chịu sự phụ thuộc của Big Tech.

Bài học tương tự: Phố Wall cần trở thành khách hàng quan trọng của Big Tech đến mức có thể đặt ra các tiêu chuẩn về cách đối xử với AI.

Vấn đề là kích thước. Ngay cả JP Morgan cũng không có đủ sức mạnh sánh ngang với Microsoft trong lĩnh vực này. Nó không bao giờ có thể biện minh cho chi phí.

AI nguồn mở

Nhưng còn ngành công nghiệp với tư cách là một nhóm thì sao? Có cách nào để Big Finance – liên minh với các công ty fintech hàng đầu trên thế giới – tập hợp nguồn lực và trở thành khách hàng chiến lược không?

Các ngân hàng không quen chơi cùng nhau. Cách tiếp cận như vậy sẽ hoàn toàn xa lạ.

Mặt khác, các ngân hàng đang dần chuyển sang sử dụng nguồn mở để phát triển phần mềm. Họ nhận ra rằng việc chia sẻ mã cho nhiều chức năng không cốt lõi – trở thành người chơi trong cộng đồng thay vì chủ sở hữu độc quyền – có thể tạo ra phần mềm có chất lượng tốt hơn và linh hoạt hơn.

Nguồn mở có hoạt động với genAI không?

Câu trả lời là không rõ ràng. Một số Big Tech trong lĩnh vực này đã cởi mở với sự phát triển của họ, chẳng hạn như Meta, cho phép các công ty khởi nghiệp AI tải xuống và điều chỉnh một số mô hình của nó.

Các tiêu chuẩn ngành dành cho nguồn mở yêu cầu phải cho phép tất cả các trường hợp sử dụng, nhưng rất ít công ty khởi nghiệp genAI thực sự đáp ứng được tiêu chí đó. Hầu hết, bao gồm cả OpenAI có cái tên ngớ ngẩn, đều vận hành một cửa hàng đóng cửa.

Đó là vì genAI không giống các loại phần mềm khác. Mã nguồn chỉ có một thành phần. Điều quan trọng không kém là dữ liệu đào tạo và cách phân loại dữ liệu đó. Ngày nay, không có sự đồng thuận nào trong ngành AI về ý nghĩa của “nguồn mở”.

Đây là cơ hội cho các tổ chức tài chính. Các ngân hàng, sàn giao dịch và nhà cung cấp dữ liệu đều sở hữu một khối lượng dữ liệu quan trọng, phần lớn trong số đó dành riêng cho thị trường vốn và dịch vụ tài chính. Về lý thuyết, nếu có một cơ chế tổng hợp thông tin này thì có thể có cơ sở để cùng phát triển mã và các tiêu chuẩn đi kèm với nó.

Các nhà cung cấp sẽ chống lại bất kỳ động thái nào phá hủy hoạt động kinh doanh của họ; các ngân hàng và công ty bảo hiểm không muốn hợp tác trong bất kỳ lĩnh vực nào có thể được coi là cốt lõi. Mặt khác, có thể có những lĩnh vực trong dịch vụ tài chính mà đối với hầu hết người chơi, không phải là cốt lõi và trong đó có thể mong muốn có một giải pháp ngành. Nhận dạng kỹ thuật số, tuân thủ, báo cáo và các khía cạnh của quản lý rủi ro đều xuất hiện trong tâm trí bạn.

ĐàoFin biết rằng đây là một khái niệm rất mang tính suy đoán, một khái niệm có thể không bao giờ biện minh cho nỗ lực to lớn cần có để biến nó thành hiện thực. Mặt khác, việc ngành tài chính định hình tương lai của mình quan trọng như thế nào thay vì thụ động chờ đợi Thung lũng Silicon làm điều đó thay thế nó? Đây có lẽ là lúc chúng ta quay lại ý tưởng coi chính phủ là khách hàng lớn của AI. Để chính phủ có thể hành động với tư cách này, họ cần có các chương trình riêng. Quản lý các dịch vụ tài chính trong thời đại AI có vẻ là một điểm khởi đầu tốt.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.digfingroup.com/influence-ai/