Nowe horyzonty i możliwości zastosowania sztucznej inteligencji w biznesie

Ciekawe, kiedy sztuczna inteligencja (SI) wysadzi z rynku ekspertów tej dziedziny, któ-rzy podejmują próby opisywania procesów i pytań, na które jeszcze nie ma odpowiedzi – szczególnie w sytuacji, kiedy stała się ona bardzo szybko jedną z najbardziej transforma-cyjnych technologii naszych czasów, rewolucjonizując branże i zasadniczo zmieniając sposób działania przedsiębiorstw i inicjatyw biznesowych.
Nowe horyzonty i możliwości zastosowania sztucznej inteligencji w biznesie

(©Envato)

Firmy starają się wyprzedzać konkurencję i nadążać za stale zmieniającymi się wymaganiami rynku, coraz częściej sięgają po sztuczną inteligencję, aby usprawnić swoje operacje, poprawić doświadczenia klientów i napędzać wzrost.

Pierwszy moment ciekawości SI mamy już za sobą, a zainteresowanie ChatGPT i nowymi narzędziami sztucznej inteligencji pozwala dostrzegać dobre i złe strony nowych technologii oraz braki w regulacjach prawnych, a nawet zastanowić się nad skutkami ogólnego zastosowania i wpływu na naszą przyszłość.

Chcąc zagłębić się w możliwości wykorzystania sztucznej inteligencji w biznesie, przemyśle, medycynie i kulturze warto zastanowić się nad wpływem na współczesną i przyszłą edukację.

Zobacz również:
https://www.dev.obserwatorfinansowy.pl/tematyka/makroekonomia/trendy-gospodarcze/wplyw-sztucznej-inteligencji-na-wzrost-gospodarczy-i-zatrudnienie/

Rola SI w kluczowych obszarach

Sztuczna Inteligencja przekształca krajobraz współczesnego biznesu i rynków finansowych, oferując narzędzia zdolne do przetwarzania ogromnych ilości danych w ekspresowym tempie oraz dokonywania skomplikowanych analiz. SI odgrywa znaczącą rolę w kilku kluczowych obszarach. Są to:

Automatyzacja Procesów Biznesowych, Chatboty – wykorzystywane do obsługi klienta z poziomu inteligentnego asystenta odpowiadającego na zapytania klientów w czasie rzeczywistym, co znacząco poprawia jakość obsługi i efektywność kosztową. W tym:

  • RPA (Robotic Process Automation): dzięki SI można automatyzować rutynowe i powtarzalne zadania, takie jak przetwarzanie faktur czy zarządzanie zamówieniami.

Analiza Danych w Biznesie, Przewidywanie Popytu – modele SI mogą analizować trendy zakupowe i prognozować przyszły popyt, co pozwala firmom lepiej zarządzać zapasami. W tym:

  • Analiza Sentymentusztuczna inteligencja może analizować media społecznościowe i wiadomości, identyfikując nastroje klientów wobec konkretnych produktów czy marek.

– Rynki Finansowe, Automatyczny Handel: algorytmy wysokiej częstotliwości (HFT – high-frequency trading) korzystają z SI, aby podejmować decyzje handlowe w ułamkach sekundy, reagując na mikrozmiany na rynku. W tym:

  • Ocena Ryzyka Kredytowego: Banki i inne instytucje finansowe używają SI do analizy danych klienta w celu określenia ich zdolności kredytowej.
  • Zarządzanie Portfelem: Sztuczna inteligencja może pomóc w optymalizacji dywersyfikacji portfela, analizując skomplikowane relacje między różnymi aktywami.
  • Wykrywanie Prania Brudnych Pieniędzy: zaawansowane systemy SI są w stanie monitorować transakcje finansowe i wykrywać podejrzane wzorce, które mogą wskazywać na działalność związaną z praniem pieniędzy.
  • Prognozy Finansowe – modele SI potrafią prognozować zmiany gospodarcze, analizując wskaźniki makroekonomiczne, dane z rynków finansowych i wiele innych zmiennych.

Zarządzanie Zasobami LudzkimiSI wspomaga procesy rekrutacyjne, analizując CV kandydatów, przewidując ich sukces w organizacji i dopasowując ich do odpowiednich ról.

Personalizacja w biznesie – w sektorze e-commerce, SI umożliwia tworzenie spersonalizowanych rekomendacji produktowych na podstawie historii zakupów i zachowań klienta.

Drzwi do innowacji

Sztuczna inteligencja nie tylko optymalizuje operacje, ale także otwiera drzwi do innowacji. Jej potencjał w biznesie i finansach jest nieograniczony, przynosząc korzyści zarówno firmom, jak i klientom. Jej wpływ na biznes i rynki finansowe jest niezaprzeczalny. Przynosi ona bowiem nie tylko efektywność i precyzję, ale także daje wiele nowych możliwości. Firmy, które adaptują się do tej rewolucji technologicznej, zyskują konkurencyjną przewagę i lepiej odpowiadają na potrzeby swoich klientów.

Zobacz również:
https://www.dev.obserwatorfinansowy.pl/tematyka/makroekonomia/trendy-gospodarcze/andrzej-zybertowicz-technoentuzjasci-sa-niebezpieczni/

Zastosowanie jednak SI niesie ze sobą również wyzwania, które obejmują kwestie etyczne, prywatność danych oraz konieczność odpowiedniego szkolenia pracowników. Ale potencjał sztucznej inteligencji w biznesie i finansach jest ogromny oraz warty inwestycji w tę technologię.

W miarę rozwoju SI można oczekiwać dalszego przekształcenia krajobrazu biznesowego i finansowego. Organizacje muszą być gotowe, aby dostosować się do tej zmieniającej się rzeczywistości i wykorzystać pełen potencjał sztucznej inteligencji.

Niekorzystne aspekty SI

Zwróćmy uwagę na klika możliwych i niekorzystnych aspektów wykorzystania SI w naszej przestrzeni. Jednym z nich jest naruszenie prywatności, a bez odpowiedniej kontroli, sztuczna inteligencja może być używana do monitorowania i analizy zachowań ludzi bez ich wiedzy lub zgody, co prowadzi do ingerencji w naszą prywatność.

Wprowadzanie w błąd, to kolejna możliwość użycia SI do tworzenia fałszywych informacji lub manipulacji medialnej, takich jak deepfake, które mogą wprowadzać ludzi w błąd.

Wzmocnienie uprzedzeń przez manipulację, jeśli nie jest odpowiednio szkolony, algorytm sztucznej inteligencji może nieświadomie wzmacniać istniejące uprzedzenia społeczne, prowadząc do niesprawiedliwych decyzji w obszarach, takich jak rekrutacja czy przyznanie np. pożyczki.

Ostatecznie to, czy SI jest używana w sposób dobry czy zły, zależy od ludzkich intencji i ram regulacyjnych. Istotne jest, aby rozwijając i wdrażając te technologie, pamiętać o etyce, przejrzystości i odpowiedzialności.

Czy zatem każdy rodzaj sztucznej inteligencji powinien być bezrefleksyjnie implementowany we wszystkich projektach biznesowych?

Zobacz również:
https://www.dev.obserwatorfinansowy.pl/bez-kategorii/rotator/adrian-horzyk-bedziemy-mieli-kontrole-nad-sztuczna-inteligencja/

Zwróćmy uwagę na to, że „AI” (Artificial Intelligence, czyli Sztuczna Inteligencja – SI) i „XAI” (Explainable Artificial Intelligence, czyli Wyjaśnialna Sztuczna Inteligencja) to dwa terminy, które odnoszą się do różnych aspektów technologii sztucznej inteligencji. Ich główne różnice to fakt, że sztuczna inteligencja: odnosi się do maszyn, które są w stanie wykonywać zadania, które tradycyjnie wymagały ludzkiej inteligencji, takie jak rozumienie języka, rozpoznawanie obrazów, planowanie czy uczenie się, a XAI: to poddziedzina SI, której celem jest tworzenie modeli sztucznej inteligencji, zrozumiałych i interpretowalnych dla ludzi. Chodzi o to, by użytkownik mógł zrozumieć, na jakiej podstawie algorytm podjął daną decyzję.

Głównym celem sztucznej inteligencji jest osiągnięcie wysokiej skuteczności w danym zadaniu, niezależnie od tego, czy proces podejmowania decyzji przez model jest zrozumiały dla ludzi, a głównym celem XAI jest uczynienie procesu decyzyjnego sztucznej inteligencji zrozumiałym i przejrzystym dla ludzi.

Znaczenie dla użytkowników

Model SI może osiągać wysoką skuteczność, ale jeśli jest to „czarna skrzynka”, to użytkownicy mogą nie wiedzieć, dlaczego dokładnie podejmowane są pewne decyzje.

XAI pomaga budować zaufanie użytkowników do modeli SI, ponieważ mogą oni zrozumieć, jakie informacje lub cechy wpłynęły na decyzję algorytmu.

Sztuczna inteligencja używana jest w wielu dziedzinach, od rozrywki po medycynę, obejmując szeroką gamę technik, od prostych algorytmów, takich jak drzewa decyzyjne, po bardziej skomplikowane, takie jak głębokie sieci neuronowe. XAI jest natomiast szczególnie ważna w dziedzinach, gdzie transparentność i odpowiedzialność są kluczowe. Dotyczy to m.in. medycyny, finansów czy prawa, skupiając się na technikach, pozwalających na interpretację i wyjaśnienie działania modeli, takich jak metody Shapleya, LIME czy drzewa decyzyjne.

Podczas gdy SI koncentruje się na tworzeniu maszyn, które mogą symulować ludzką inteligencję, to XAI koncentruje się na czynieniu tych maszyn zrozumiałymi i transparentnymi dla ludzi.

Na rynkach finansowych coraz większe znaczenie ma zastosowanie technologii sztucznej inteligencji w podejmowaniu decyzji, zarówno w zakresie inwestycji, jak i w kwestiach związanych z oceną ryzyka kredytowego czy przeciwdziałaniem praniu pieniędzy. Zastosowanie sztucznej inteligencji w sektorze finansowym niesie jednak ze sobą pewne wyzwania regulacyjne, zwłaszcza jeśli chodzi o przejrzystość i odpowiedzialność.

W wielu jurysdykcjach regulatorzy finansowi zwracają uwagę na to, jak instytucje finansowe korzystają z technologii SI, a zwłaszcza na to, jakie modele są stosowane oraz jakie są ich skutki dla konsumentów. Warto zwrócić uwagę na kilka punktów, w tym m.in. na:

  • Przejrzystość i odpowiedzialność: dla wielu regulatorów ważne jest bowiem, aby instytucje finansowe były w stanie wyjaśnić, jak ich modele sztucznej inteligencji podejmują decyzje. W tym kontekście XAI jest bardzo cenna, ponieważ może pomóc instytucjom finansowym w spełnieniu tych wymagań.
  • Ochrona konsumenta: jeśli modele SI są wykorzystywane do podejmowania decyzji kredytowych lub inwestycyjnych, regulatorzy mogą wymagać, aby te decyzje były sprawiedliwe i nie dyskryminujące. Modele XAI mogą pomóc instytucjom finansowym w udowodnieniu, że ich algorytmy działają w sposób sprawiedliwy.
  • Zgodność z przepisami: w niektórych jurysdykcjach, takich jak Unia Europejska, istnieją konkretne przepisy dotyczące automatycznego podejmowania decyzji. Dla przykładu Rozporządzenie o Ochronie Danych Osobowych (RODO) daje osobom prawo do otrzymywania wyjaśnień w przypadku automatycznego podejmowania decyzji. XAI może pomóc firmom w spełnieniu tych wymogów.
  • Ryzyko modelu: regulatorzy mogą wymagać od instytucji finansowych monitorowania i zarządzania ryzykiem związanym z ich modelami SI. XAI może pomóc firmom w identyfikacji i rozwiązaniu problemów związanych z ich modelami.

Międzynarodowe Stowarzyszenie Swapów i Instrumentów Pochodnych (International Swaps and Derivatives Association – ISDA) wybrało Kinetix Trading Solutions i Linklaters w celu opracowania platformy użytkownika, która umożliwia uczestnikom rynku dostęp do dokumentacji ISDA w formie elektronicznej z ulepszoną nawigacją oraz z innymi zaawansowanymi funkcjami. Użytkownicy mogą szybko i łatwo porównywać różne wersje definicji w miarę ich ewolucji w czasie, używać terminów zawierających hiperłącza w tekście w celu przechodzenia do innych części dokumentu oraz pobierania lub drukowania treści.

Zobacz również:
https://www.dev.obserwatorfinansowy.pl/tematyka/makroekonomia/trendy-gospodarcze/gdy-sztuczna-inteligencja-zostanie-bankierem-centralnym/

Kinetix, firma z branży technologii finansowych specjalizująca się w oprogramowaniu do zarządzania handlem opartym na sztucznej inteligencji, wykorzystała swoje doświadczenie w zastosowaniu XAI do opracowania przyjaznego dla użytkownika, najnowocześniejszego oprogramowania platformy, która umożliwia uczestnikom branży finansowej łatwiejszą nawigację i korzystanie z dokumentacji ISDA.

Sztuczna inteligencja explainable nie tylko oferuje wyjaśnienie „dlaczego” stojące za rekomendacjami opartymi na uczeniu maszynowym, ale służy także jako tkanka łączna między człowiekiem a maszyną, umożliwiając obu stronom lepszą komunikację i wzajemne wzmacnianie się.

Rynek Si a regulacje prawne

To w jaki sposób będzie wyglądał rynek zastosowania sztucznej inteligencji w dużej mierze zależy od rozwoju samej technologii, jak i przygotowanych niezbędnych regulacji prawnych.

Podobnie jak w przypadku innych regulacji cyfrowych, UE przejęła inicjatywę nad Stanami Zjednoczonymi i Chinami. Ustawa o sztucznej inteligencji, która została przyjęta przez Parlament Europejski i obecnie jest przedmiotem rozmów trójstronnych z Parlamentem Europejskim, Radą Europy oraz Komisją Europejską, analizuje różne poziomy powiązanego z technologią ryzyka. Zakazana jest sztuczna inteligencja obarczona niedopuszczalnym ryzykiem, takim jak scoring społecznościowy, natomiast sztuczna inteligencja o wysokim ryzyku będzie wymagała zarówno rejestracji, jak i deklaracji zgodności, zanim zostanie dopuszczona do funkcjonowania.

Kiedy Parlament Europejski początkowo proponował te ramy, miał na myśli technologię sztucznej inteligencji, która była w stanie wykonać jedno zadanie. Dlatego też pojawienie się generatywnej sztucznej inteligencji i modeli podstawowych, które były zdolne do wykonywania wielu zadań wymagały ponownego rozpatrzenia. Wszystkie systemy SI są zasadniczo uważane za systemy wysokiego ryzyka, ze szczególnym naciskiem na przejrzystość, a szczególnie w przypadku materiałów chronionych prawem autorskim i odpowiedzialnością.

Z zadowoleniem należy przyjąć, że Unia Europejska z jej pionierską i nadchodzącą regulacją dotyczącą zagrożeń wynikających ze stosowania sztucznej inteligencji (AI ACT) stawia ważny krok w kierunku regulacji technologii SI na terenie swoich państw członkowskich, a jej celem jest standaryzacja praktyk z nią związanych, w trosce o bezpieczeństwo i prawa obywateli.

„Jestem sceptycznie nastawiony do części szumu wokół sztucznej inteligencji. Uważam, że tradycyjna inteligencja działa całkiem dobrze” – stwierdził w jednej z wypowiedzi Charles Thomas Munger, biznesowy partner Warrena Buffeta.

Autor wyraża własne opinie, a nie oficjalne stanowisko NBP.

 

(©Envato)

Tagi


Artykuły powiązane

Wpływ sztucznej inteligencji na wzrost gospodarczy i zatrudnienie

Kategoria: Trendy gospodarcze
W ciągu ostatniej dekady wykorzystanie sztucznej inteligencji w codziennych zadaniach gwałtownie wzrosło. W badaniu CfM-CEPR z maja 2023 r. poproszono członków europejskiego panelu o oszacowanie wpływu sztucznej inteligencji na globalny wzrost gospodarczy i stopy bezrobocia w krajach o wysokich dochodach w nadchodzącej dekadzie.
Wpływ sztucznej inteligencji na wzrost gospodarczy i zatrudnienie

Globalny wyścig regulacyjny w zakresie AI

Kategoria: Trendy gospodarcze
Dlaczego UE powinna skoncentrować się na jakości danych i zasadach przypisania odpowiedzialności za jakość produktu?
Globalny wyścig regulacyjny w zakresie AI

Co przyniesie wprowadzenie sztucznej inteligencji do opieki zdrowotnej

Kategoria: VoxEU
Chociaż technologie sztucznej inteligencji wchodzą do głównego nurtu, ich wdrożenie w opiece zdrowotnej jest opóźnione. Niniejszy artykuł opisuje potencjalne oszczędności wynikające z zastosowania sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej Stanów Zjednoczonych oraz powody jej powolnego wprowadzania.
Co przyniesie wprowadzenie sztucznej inteligencji do opieki zdrowotnej