您的組織的技術能否應對 GenAI 的力量？

在之前的部落格文章中，我們討論了生成式人工智慧 (GenAI) 正在經歷前所未有的受歡迎程度，各行各業的組織都渴望發掘其巨大的潛力。

我們還強調了組織必須識別的潛在使用案例，以充分發揮 GenAI 在信用客戶旅程中的潛力。這些使用案例可以包括使用聊天機器人進行銷售和行銷，或使用自然語言處理 (NLP) 進行數據分析。

然而，一旦確定了變革性的使用案例，第二步就是驗證組織目前的技術是否能提供這些能力。無論你使用 GenAI 的目的為何，這都能確保穩健的數據管理、靈活的模型開發、嚴格的模型治理、有效的決策過程和可擴展的基礎設施。

數據管理的重要性

穩健的數據管理：為了產生準確的結果並避免「幻覺」，GenAI 模型需要大量數據，通常來自內部和外部的孤立數據來源，這些數據可以是結構化或非結構化的。這需要穩健的數據管理能力，包括良好的數據質量、數據探索和無縫的數據連接，無論數據位於何處。
優越的數據安全性：GenAI 使得確保正確的人能夠訪問模型開發數據變得更加重要。必須引入基於角色和內容的訪問權限、穩固的數據安全性以及數據遮蔽和抑制能力。

開發靈活的模型

實時數據訪問：為了在客戶旅程中提供預期的商業結果，通常需要實時訪問相關數據。這確保了及時且具成本效益的決策。
靈活的模型開發：需要靈活的模型開發技術，以便將新開發的 GenAI 模型與現有的機器學習模型相結合。在模型開發過程的任何階段，靈活性也很重要，以便隨時融入領域/人類專業知識。

通過模型治理避免風險

先進的模型風險管理：由於 GenAI 模型的複雜性，決定其一般適用性以及是否過度擬合或不足擬合數據變得更加困難。為了確保 GenAI 模型的輸出是可靠的、有效的且無偏見，必須維持先進的模型風險管理能力。
透明度：模型的透明度是開發可解釋和可理解模型所必需的。這只能通過對每個模型開發步驟的充分可見性和詳細文檔來實現。

決策也很關鍵

自動化：為了充分利用 GenAI 在信用客戶旅程中的優勢，信用風險評估和詐騙決策過程必須高度自動化和整合。否則，處理時間的改善將被交付最終決策所花費的時間所抵消。
實時決策：實時數據訪問和利用 GenAI 模型並不意味著能夠創造成功的客戶信用旅程，除非有實時決策支持，將模型結果快速融入客戶旅程中。

檢查基礎設施和雲服務

可擴展性：基礎設施或雲服務應能支持在最低成本下維持最高性能，以儲存和管理 GenAI 模型所需的大量數據。
整合：基礎設施上的平台必須能夠輕鬆整合數據儲存和訪問工具與模型開發，並能輕鬆部署模型，理想情況下在同一平台上。

你是否擁有將 GenAI 無縫整合到端到端信用客戶旅程中的技術？與專家交談以評估你現有的技術架構，並制定潛在的能力提升路線圖。