AI+Varlık Yönetimi: En iyi uluslararası bankalar GPT'yi bu şekilde kullanmayı planlıyor

Kaynak: Bingjian Teknoloji Araştırma Enstitüsü

AI ve bankacılık üzerine yeni bir listeye giderek daha fazla atıfta bulunulmaktadır. Liste, Avrupa ve Amerika Birleşik Devletleri'ndeki en büyük 23 bankayı sıralıyor ve en az 1 trilyon ABD doları olan toplam varlıkları seçim için uygun.

Danışmanlık şirketi Evident Insights tarafından yayınlanan "Bank AI Index (Evident AI Index)" adlı bu liste, halka açık ve bankaların AI olgunluk (AI olgunluk) listesini ilk kez sıralıyor.

İlk 10 Banka AI Endeksi Listesi:

Kaynak: Bingjian Teknoloji Araştırma Enstitüsü tarafından derlenen Evident Insights

Evident Insights, bu listeyi oluşturmak için yapay zeka ve bankacılık sektörünün önde gelen 50'den fazla uzmanının katılımıyla banka finansal raporları ve bir dizi üçüncü taraf veri kaynağından kamuya açık verilere dayanarak milyonlarca veri noktası topladı. bu liste listesini oluşturun.

Her banka dört boyutta 142 ayrı göstergeye göre değerlendirilir: yetenek, yenilikçilik, liderlik ve şeffaflık. Yetenek, %40'a ulaşan en yüksek ağırlığı oluşturuyor.

Evident Insights'a göre, AI yeteneklerinin niceliği ve kalitesi, bu en iyi bankaların gelecekteki rekabet gücünü büyük ölçüde etkileyecek. İlk sırada yer alan JPMorgan Chase, toplam çalışan sayısının %10'undan fazlasını oluşturarak bankacılık sektöründe en fazla yapay zeka çalışanına sahip şirkettir ve işe alım sürecini hızlandırmaya devam etmektedir. JPMorgan Chase, Şubat ve Nisan 2023 arasında listedeki tüm bankaların yapay zeka ve veri çekirdeği pozisyonları için iş ilanlarının en az %20'sini yayınladı.

Evident Insights, LinkedIn gibi işe alım web sitelerindeki bilgileri araştırıp analiz ettikten sonra ilginç bir olgu da buldu: Üretken yapay zekanın çok sıcak olduğu bir zamanda, bu 23 banka *yapay zeka ile ilgili iş tanımlarının yalnızca %2'sinden daha azına sahip *, Büyük dil modelleri (LLM'ler) veya ChatGPT gibi üretici yapay zeka becerileri açıkça belirtilmiştir.

Bingjian Teknoloji Araştırma Enstitüsü, Evident ile ilgili raporları ve listelenen bankaları analiz ettikten sonra, GPT'nin iyi bilinen bir bilim haline gelmesine rağmen, bu uluslararası büyük bankaların onun tüm hastalıkları iyileştirebileceğini düşünmediğini de tespit etti. Yapay zeka teknolojisine yapılan erken yatırımlar ve derin dağıtım nedeniyle, birçok banka** halihazırda oldukça olgunlaşmış derin öğrenme varlık yönetimi sistemleri kurmuş durumda ve GPT sıcak noktalarına yetişmek için acele etmiyorlar. **

Aksine, listede bahsedilen "şeffaflık" göstergeleri birçok büyük banka tarafından daha yüksek değer görmektedir.

Morgan Stanley: Bilgi yönetimi için GPT-4'ü kullanın

Banka AI endeksi listesinde ilk 10'a zar zor giren Morgan Stanley, GPT uygulamaları açısından en yüksek profilli ve "inovasyon" alt kalemi dördüncü sırada yer alıyor. Buna rağmen, Morgan Stanley'nin GPT uygulaması hala deneysel aşamadadır ve üretim ortamına girmemiştir ve deneysel alan kapsamlı değildir.

OpenAI, bu yılın Mart ayında GPT-4'ü resmi olarak başlattığında, tipik bir örnek olarak Morgan Stanley'nin servet yönetimi uygulamasını başlattı.

Spesifik olarak, Morgan Stanley, yatırım stratejilerini, pazar araştırmasını ve yorumlarını ve analist görüşlerini kapsayan yüzbinlerce sayfalık içerikten oluşan bir kitaplığa sahiptir; pek çok bilgi birçok dahili siteye dağılmıştır ve bunların çoğu PDF biçimindedir, Mali Müşavir Gerektiriyor (FA) ) belirli bir sorunun cevabını bulmak için çok miktarda bilgiye göz atmak oldukça verimsiz olabilir.

Geçen yıldan itibaren şirket ve OpenAI, "entelektüel sermayesini" (100.000'den fazla belge) en üst düzeye çıkarmak için GPT'nin yerleştirme ve geri alma yeteneklerinin nasıl kullanılacağını keşfetmek için birlikte çalışmaya başladı.

GPT-4, varlık yönetimi içeriğinin kapsamlı bir aramasını ve entegrasyonunu gerçekleştirebilen ve ardından finansal danışmanlara istedikleri yanıtları sağlayabilen şirketin dahili sohbet robotu** (harici olmadığını unutmayın)** için destek sağlayacaktır.

15.000'den fazla finansal danışmanı olan Morgan Stanley, dahili chatbot'una şu soruları sorabilir:

*Yatırım Tavsiyesi (Alphabet hissesi hakkındaki görüşümüz nedir ve gelecekteki performansı yükseliş mi düşüş mü?)

*İşler her zamanki gibi (IBM'in beş ana rakibi kimdir?)

* Süreç sorusu (Bir IRA'yı geri alınamaz bir güvene nasıl koyarım?).

Morgan Stanley, bir eğitim külliyatı olarak 100.000 belge kullanarak benzer bir sorun üzerinde GPT-4'te "ince ayar yaptı".

Forbes'a göre, Morgan Stanley'in 300 FA'sı modellere "güçlendirmeli öğrenme" konusunda yardımcı oluyor - bir chatbot'tan yanıt aldıklarında, olumlu veya olumsuz oy verebiliyorlar veya talep üzerine daha fazla ayrıntı geri bildirim sağlayabiliyorlar.

ChatGPT'nin en çok eleştirilen sorunlarından biri, varlık yönetimi hizmetleri için ölümcül olan, gerçeklere dayanmayan "halüsinasyonlar" içeriği üretmesidir. Buna cevaben, Morgan Stanley, FA'ların sisteme girebilecekleri bilgi istemi/soru türlerini sınırlıyor, konuları işle ilgili sorularla sınırlıyor, bu da çıktının mevcut bilgi belgelerinden gelmesini sağlıyor.

FA, kullanım sırasında içeriğin yanlış olduğunu tespit ederse, çoğu büyük dil modelinden daha eksiksiz ve güvenilir olan - içeriğin kaynağına bağlı temel makaleye atıfta bulunarak - neden koduna da başvurabilirsiniz.

Sonunda, içeriği kontrol eden uyumluluk denetçileri vardır Şirketin normal bilgi yönetimi sürecinde, FA'ların dış dünyaya sağlamak istediği içerik bir yana, yatırım araştırmasının içeriğini inceleyen uyum personeli vardır.

Aslında, Morgan Stanley'nin servet yönetimi departmanı, 15.000 FA'yı makine öğrenimi ile donatmak için gerçekçi bir araç olan "Bir Sonraki En İyi Eylem" sistemini (NBA) araştırmak için uzun yıllar harcadı.

NBA sistemi, makine öğrenimi yoluyla kişiselleştirilmiş yatırım fikirlerini keşfeder ve bunları CRM sistemi aracılığıyla belirli müşterilere dağıtır. NBA sisteminin üç farklı hedef işlevi vardır:

Biri, müşterilere yatırım tavsiyesi vermek ve karar vermelerine yardımcı olmak, sadece pasif yatırım sağlamakla kalmayıp, aynı zamanda müşterilerin isteklerine göre bireysel hisse senedi ve tahvil yatırım seçenekleri sunmak;

İkincisi, düşük nakit bakiyeleri uyarıları ve müşteri yatırım portföylerinin değerindeki önemli değişiklikler vb. için uyarılar gibi acil işlemler için uyarılardır;

Üçüncüsü, yaşam olayı planlamasıdır.Örneğin, müşterinin çocuğunun hasta olduğu doğrulanırsa, sistem, katma değerli bir ilişki kurmak için hastalığı tedavi etmede en iyi yerel hastaneyi ve tedavi için finansal planlamayı önerebilir. müşteri ile

GPT-4 ile ilgili işi yöneten Morgan Stanley'de veri ve yenilik başkanı Jeff McMillan, Forbes'e NBA sisteminin "itme" yaklaşımının, GPT'nin işbirliğine yönelik hızlı yanıtlarına dayalı "çekme" yaklaşımı kadar iyi olabileceğini söyledi.

Servet danışmanlığı endüstrisi için dikey bir web sitesi olan AdvisorHub tarafından Temmuz ayında yayınlanan son rapora göre, Morgan Stanley bu yılın üçüncü çeyreğinde 15.000'den fazla finansal danışmanına üretken AI araçları sunmayı bekliyor. FA'lar yargılanıyor..

Banka AI endeksi listesinde Morgan Stanley'nin yetenek alt kalemi sadece 11. sırada yer alıyor. Morgan Stanley, yılın ikinci yarısından bu yana yapay zeka yetenek alımını hızlandırdı. En son işe alım pozisyonu, yapay zeka ve makine öğrenimi platformları için yeni servet yönetimi yöneticilerini işe almak. LinkedIn'e göre, bu pozisyonun temel yıllık maaşı 180.000 ile 260.000 arasında. ABD doları arasında.

AI şampiyonu ve ikinci banka: Mevcut makine öğrenimi sistemini geliştirin

Listenin başında yer alan JPMorgan Chase'in GPT için bazı açıklayıcı planları var ancak çok fazla başvuru detayı açıklamadı; ikinci sırada karanlık bir at olarak görünen Royal Bank of Canada (RBC), GPT'den hiç bahsetmedi.

CNBC raporlarına göre JPMorgan Chase, ChatGPT'ye benzer bir yazılım hizmeti geliştiriyor. JPMorgan Chase & Co tarafından sunulan belgeler, bankanın Mayıs ayında "IndexGPT" adlı bir ürün için ticari marka tescili başvurusunda bulunduğunu gösteriyor. IndexGPT, "müşterilerin ihtiyaçlarına uygun menkul kıymetleri analiz etmek ve seçmek" için "yapay zeka kullanan bulut bilgi işlem yazılımını" kullanacak.

Ticari marka tescil belgesi, IndexGPT'nin ChatGPT tarafından temsil edilen yapay zeka teknolojisini kullandığına işaret etti.JPMorgan Chase'in küresel teknoloji direktörü Lori Beer, bankanın 1.500 veri bilimcisi ve makine öğrenimi mühendisini işe aldığını ve GPT teknolojisinin "çoklu kullanım durumlarını" test ettiğini söyledi. . ".

Bankanın varlık ve servet yönetimi bölümü başkanı Mary Callahan Erdoes, JPMorgan'ın 22 Mayıs'taki Yatırımcı Günü konferansında yapay zeka hakkında "Bu, insanların varlıklarını nasıl yönettiklerinin kutsal kâsesi olacak" dedi.

Erdoes, departmanının son araç geliştirmesini anlatırken, "İncelediğimiz her şirkete 30 yıllık özel verileri yükledik," dedi ve "sonra bunu, elde ettiğimiz milyonlarca veri noktasıyla birleştirdik. Eşleşen, çok büyük bir artış gördük."

Ayrıca **JPMorgan Chase'in kendi dahili varlık yönetimi işine sahip olduğunu ve GPT benzeri modelin Spectrum portföy yönetim sisteminde çalıştığını açıkladı. **

Banka AI endeksi listesinin ikincisi, Kanada'dan RBC.Banka, uzun yıllardır varlık yönetimi için derin öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme teknolojisini kullanıyor, özellikle "inovasyon" ve "şeffaflık" alt sıralamasında ilk üç sırada yer alıyor. endeks sıralamaları

RBC, yalnızca ana bankaya hizmet etmekle kalmayan, aynı zamanda yapay zeka konusunda en ileri araştırmaları yapan Borealis AI adlı bir yapay zeka araştırma merkezi kurdu. Borealis AI başkanı Kathryn Hume, KPMG ile yaptığı bir röportajda ekibinin banka müşteri hizmetlerine takviye öğrenimi nasıl uyguladığını ayrıntılarıyla anlattı:

Borealis AI ve RBC Capital Markets ekibi, takviyeli öğrenmeye dayalı bir ticaret yürütme sistemi başlattı. "Makine öğreniminin, büyük veya toplu siparişleri olan müşterilere maksimum getiri için işlemleri daha iyi sıralamasına yardımcı olmak için nasıl kullanılabileceğini anlamak istedik. Oluşturduğumuz modellerin çok dinamik olduğu ve geleneksel ticaret algoritmalarından daha fazla esneklikle gerçek zamanlı olarak yanıt verdiği ortaya çıktı. Varyasyonlar volatilite içinde."

Borealis AI ayrıca perakende ve ticari bankaların dünün iş süreçlerini yarının geleceğin ürünlerine dönüştürmesine de başarıyla yardımcı oldu. Örneğin **, finansal danışmanların müşterilerle proaktif bir şekilde ilişki kurmasına, yaklaşan finansal ihtiyaçları anlamasına ve daha hedefe yönelik tavsiyeler vermesine yardımcı olacak bir nakit akışı tahmin aracı geliştirdi. ** Ayrıca, uygulamalar oluşturarak ve en son kişiselleştirme makine öğrenimi teknolojisinden yararlanarak perakende müşterilerinin mali durumlarını yönetmelerine yardımcı olur.

RBC, bu yılın Nisan ayında, banka ve Borealis AI tarafından ortaklaşa geliştirilen NOMI Forecast sistemi için Digital Banker dergisinden En İyi Yapay Zeka Müşteri Deneyimi Ödülü'nü kazandı.

NOMI Tahmin sistemi, müşterilerin nakit akışının zamanında ve doğru tahminlerini sağlamak için derin öğrenmeyi kullanır. Bankanın benzersiz veri setinden güç alan modeller, fatura ödemeleri, elektronik transferler, yatırımlar ve bordro ödemeleri dahil olmak üzere RBC müşterilerinin deneyimlerini kişiselleştirmek üzere eğitiliyor.

Dikey büyük model: uygun olan en iyisidir

İster Morgan Stanley'in NBA sistemi, ister Morgan Stanley'in Spectrum sistemi, ister RGB tarafından bağımsız olarak geliştirilen NOMI Forecast sistemi olsun, hepsi bankanın kendi biriktirdiği verilerle eğitilmiş çeşitli modellerin kombinasyonlarıdır. İnce ayar eğitimi için GPT'yi aşıladıktan sonra, genel etkileşim yeteneğini geliştirmek, bu en iyi uluslararası bankaların benzer bir seçimidir.

Yurt içi veya yurt dışı fark etmeksizin, açık kaynaklı büyük modellerin sayısının artması ve model eğitim maliyetlerinin düşmesiyle, genel büyük dil modellerine olan takıntı giderek azaldı. Yeni sonuçlanan Şangay Dünya Yapay Zeka Konferansı'ndan, yeni anlatının şu şekilde olduğu bulunabilir: endüstri modeli, dikey model ve "büyük model binlerce endüstriye güç verir".

En tipik örnek Bloomberg tarafından başlatılan BloombergGPT'dir.Bloomberg, modeli GPT-3'ün 175 milyar parametresinden çok daha küçük olan yaklaşık 50 milyar parametreyle küçültmüştür.Çok yönlülüğü zayıflatsa da finansal alandaki performansı Önemli ölçüde daha iyi genel amaçlı büyük modellerden daha

Finans sektörünün güçlü denetimi ve profesyonelliği, finans kurumlarının biriktirdiği mesleki veri eğitiminin, Know-How temelinde sektörün ihtiyaçlarına uygun dikey bir model oluşturmak için kullanılabileceğini belirlemektedir. **Örneğin, bankalara ve sigorta müşterilerine hizmet veren algoritma modellerinde yılların deneyimine dayanan Bingjian Technology tarafından başlatılan Origin One büyük modeli, akıllı müşteri hizmetleri, finansal belge işleme ve yabancı yatırım ürünlerinin analizi konularında çaba sarf ediyor. **

Dikey modelin profesyonel avantajları, servet yönetimi endüstrisinde giderek daha belirgin hale gelecek. uzun kuyruklu pazarın hızlı gelişimi. GPT-4 sayesinde Morgan Stanley'in müşterilere hizmet veren 15.000 finansal danışmanının sayısı ve verimliliği kaç kat artacak?

Bu en iyi bankalara ek olarak, dikey büyük model, yeni başlayanlara uygulama katmanında daha fazla müşteriye hizmet vermeleri için daha fazla fırsat verir. Geleneksel büyük bankalar, mevcut müşterileri hedeflemek ve çeşitli ürün portföylerini tanıtmak için kendi avantajlarını kullanırken teknoloji şirketleri, düşük giriş engelleri ve bağımsızlık yoluyla daha fazla batan müşteriyi cezbeder.Farklı büyüklükteki kurumlar, robo-danışmanlık alanında farklı stratejiler belirler.

ABD robo-danışmanlık piyasası açısından bakıldığında, esas olarak üç tür katılımcı içerir:

İlk olarak, Wealthfront ve Betterment tarafından temsil edilen start-up şirketler, uzun kuyruklu müşterilerin değerini artırmak için kendi teknolojik avantajlarını ve düşük eşik gerekliliklerini kullanır;

İkincisi, Vanguard ve Charles Schwab tarafından temsil edilen büyük ölçekli finans kurumlarının akıllı yatırım danışmanlığı ürünlerini piyasaya sürmek için kendi sermaye avantajlarını, mevcut müşteri avantajlarını, marka avantajlarını ve rekabet engellerini kullanmasıdır;

Üçüncüsü, BlackRock'un Future Advisor'ı satın alması gibi, akıllı yatırım danışmanlığı pazarını hızlı bir şekilde devreye almak için üçüncü taraf şirketleri satın almaktır.

Kredi derecelendirme kuruluşu CRISIL GR&A'nın hesaplamasına göre, akıllı yatırım araştırmaları alanında büyük ölçekli modellerin uygulanmasının maliyetin %22,5 oranında tasarruf sağlaması ve bu sayede varlık yönetiminin daha çok kişiye fayda sağlaması bekleniyor.

** Daha fazla kapsayıcılık aynı zamanda daha fazla risk anlamına gelir. **RBC'nin birçok büyük Avrupa ve Amerikan bankasını geride bırakma ve banka AI endeksi listesinde ikinci sırada yer alma yeteneğinin de sorumlu AI (Sorumlu AI) eyleminden kaynaklandığını belirtmekte fayda var. Kathryn Hume, insanların yapay zekanın şiddetlendirebileceği ahlaki tehlikenin giderek daha fazla farkına vardığına inanıyor. Tüm dünyada, yapay zekanın etik ve sorumlu kullanımını çevreleyen tartışma yoğunlaşıyor.

Açıklanabilir yapay zeka (XAI), belki de GPT'nin muadili, gelişmekte olan bir teknoloji olacaktır. ChatGPT'nin algoritmik içgörüleri tamamen "kara kutular" olsa da XAI, kullanıcıların ve düzenleyicilerin yapay zekanın nasıl çalıştığının temellerini incelemesine olanak tanır ve geliştiricileri, amaçlanan şekilde çalışmaları için algoritmaları bilemeye teşvik eder. **XAI, varlık yöneticilerinin ve yatırım danışmanlarının yapay zekadan türetilen finansal tavsiyeleri izlemesine ve gerekçelendirmesine ve bunu yasal gereklilikler ve müşterilerin çıkarlarına uygun hale getirmesine olanak tanır. **

Referans malzemeleri:

• Evident Insights: Bankalar İçin Evident AI Endeksi Temel Bulgular Raporu
• FORBES: Morgan Stanley Mali Müşavirlere Yardım Etmek İçin GPT'yi Nasıl Eğitiyor
• AdvisorHub: Morgan Stanley, Yapay Zeka Yazılımını Üçüncü Çeyrekte Tüm Brokerlere Sunacak
• Ping An Securities: * "AIGC'den Ticari Bankaların Dijital Dönüşümüne Bir Bakış"*