Финансовые услуги — это индустрия, построенная на знаниях, языке и принятии решений. Если какая-то отрасль и была готова к ИИ и генеративному ИИ, так это банкинг. Компании быстро двигались: объявляли о партнерствах с OpenAI, внедряли ChatGPT Enterprise, создавали ChatGPT-подобных ассистентов и давали сотрудникам доступ к большим языковым моделям. Но спустя два года эксперимента индустрия задается вопросом: что должно быть вокруг ИИ, чтобы мы могли ему доверять?
01Хронология ChatGPT: как все начиналось
2023: «У нас есть ChatGPT»
В 2023 году в центре внимания был доступ. Финансовые институты бросились экспериментировать с технологией после того, как ChatGPT продемонстрировал нечто, казавшееся почти невозможным: машину, способную понимать и генерировать человеческий язык. Первая волна была волной открытий. Ажиотаж был понятен, но он же создал нереалистичные ожидания. Предполагалось, что если ИИ понимает язык, то со временем поймет и финансы, что не совсем так.
2024: «У нас есть ИИ-копайлоты»
В 2024 году язык индустрии начал меняться. Идея замены работников ИИ отошла на второй план, а идея помощи работникам стала более реалистичной. Партнерство Morgan Stanley с OpenAI стало одним из самых заметных примеров. Фирма интегрировала GPT-4 в инструменты, помогающие финансовым консультантам быстрее искать информацию в исследовательских материалах. Примечательно, что модель не была предназначена для управления отношениями с клиентами, принятия инвестиционных решений или замены финансового суждения. Она лишь помогала консультантам тратить меньше времени на поиск и больше — на консультирование. Технология становилась ценной, когда поддерживала экспертизу, а не когда пыталась ее заменить.
Примерно в то же время банки и финтех-компании по всей индустрии начали запускать собственных ChatGPT-подобных ассистентов, копайлотов и корпоративные LLM-развертывания — сначала для сотрудников, затем для клиентов: поиск информации, составление текстов, ответы на вопросы, оптимизация повседневной работы. Главная возможность заключалась в снятии трения с повседневных задач. Наиболее успешные внедрения ИИ просили LLM сделать банк эффективнее.
2025/2026: «Нам нужны управление, данные и ROI»
К концу 2025 года и в 2026-м разговор снова сместился. Институты начали создавать AI-агентов, предназначенных для выполнения конкретных финансовых задач — андеррайтинг, комплаенс, обслуживание и другие финансовые процессы на основе проприетарных данных. Когда новизна ИИ исчезла, индустрия перешла от экспериментов к подотчетности. Инвесторы стали меньше интересоваться наличием ИИ-инициатив и больше — доказательствами роста производительности и выручки. Это вскрыло реальность, которую легко было упустить в пылу азарта: модель никогда не была самой сложной частью.
02Что нужно ИИ, чтобы работать хорошо
Индустрия все чаще спрашивает: что должно окружать ИИ, прежде чем мы сможем ему доверять? ИИ нуждается в четырех вещах для эффективной работы в финансовых услугах: данные, контекст, управление и человеческий контроль. Первые две повышают его интеллект, последние две делают его заслуживающим доверия.
Перевод и редакционная адаптация AIDF
Материал основан только на фактах из оригинальной публикации
Источник: Have we mistaken ChatGPT-like LLMs and AI agents for the whole transformation? - Tearsheet
Дополнительные ссылки в исходном материале не были сохранены.