Plumery AI запускает стандартную интеграцию для банковских операций

Plumery AI, цифровая банковская платформа, представила новую технологию, призванную решить ключевую проблему финансовых учреждений: выйти за рамки пилотных проектов в области искусственного интеллекта и внедрить искусственный интеллект в повседневные банковские операции без ущерба для управления, безопасности или соблюдения нормативных требований.

Решение Plumery, получившее название «AI Fabric», предлагает стандартизированную структуру для подключения генеративных инструментов и моделей искусственного интеллекта к основным банковским данным и услугам. Компания заявляет, что продукт сводит к минимуму необходимость в индивидуальной интеграции и способствует развитию событийно-ориентированной архитектуры API-first, которая масштабируется по мере роста учреждения.

Эта проблема широко признана в банковском секторе. Несмотря на значительные инвестиции в эксперименты с ИИ в течение последнего десятилетия, многие банки испытывают трудности с внедрением ИИ в широких масштабах. Согласно исследованию McKinsey, хотя генеративный ИИ имеет потенциал для значительного повышения производительности и улучшения качества обслуживания клиентов в сфере финансовых услуг, большинству банков сложно перейти от пилотных проектов к производству из-за фрагментированных систем данных и устаревших операционных моделей. Консалтинговая компания подчеркивает, что внедрение ИИ в масштабах всего предприятия зависит от общей инфраструктуры, сильного управления и многократно используемых продуктов данных.

Комментируя запуск, основатель и генеральный директор Plumery Бен Голдин отметил, что финансовые учреждения имеют четкие ожидания в отношении ИИ.

«Они хотят реальных примеров использования, которые улучшают качество обслуживания клиентов и оптимизируют операции, но не готовы идти на компромисс в вопросах управления, безопасности или контроля», — пояснил он. «Архитектура событийно-ориентированной сети данных меняет способ создания, обмена и использования банковских данных — она не просто накладывает еще одну систему ИИ на разрозненные устаревшие платформы».

Фрагментированные данные остаются препятствием

Фрагментация данных по-прежнему препятствует эффективному внедрению ИИ в банковской сфере. Многие учреждения по-прежнему полагаются на устаревшие основные системы, которые работают параллельно с новыми цифровыми каналами, что приводит к разрозненности данных о продуктах и клиентах. Каждый новый проект ИИ требует дополнительных усилий по интеграции, оценки безопасности и утверждения руководством, что увеличивает затраты и задерживает внедрение.

Этот диагноз подтверждается как академическими, так и отраслевыми исследованиями. Исследования в области объяснимого ИИ в финансах показывают, что фрагментированные потоки данных усложняют отслеживание решений и повышают регуляторные риски, особенно в области кредитного скоринга и противодействия отмыванию денег. Регуляторы подчеркивают, что банки должны быть в состоянии объяснять и проверять результаты, полученные с помощью ИИ, независимо от того, откуда происходят базовые модели.

Plumery утверждает, что ее AI Fabric решает эти проблемы, организуя банковские данные в управляемые, специфичные для конкретной области потоки, которые могут поддерживать множество сценариев использования. Компания утверждает, что отделение систем учета от систем взаимодействия и аналитики позволяет банкам более безопасно внедрять инновации.

Доказательства уже используемого ИИ

Несмотря на эти препятствия, ИИ уже используется в различных областях финансовой индустрии. Отчеты отраслевых аналитиков подчеркивают широкое применение машинного обучения и обработки естественного языка в обслуживании клиентов, управлении рисками и обеспечении соответствия нормативным требованиям.

Например, Citibank использует чат-ботов на базе ИИ для обработки рутинных запросов клиентов, что снижает нагрузку на колл-центры и ускоряет время ответа. Другие крупные банки применяют прогнозную аналитику для мониторинга кредитных портфелей и прогнозирования дефолтов. Santander публично обсуждал использование моделей машинного обучения для оценки кредитного риска и улучшения управления портфелем.

Обнаружение мошенничества представляет собой еще одно зрелое применение. Банки все чаще обращаются к системам искусственного интеллекта для анализа моделей транзакций и выявления подозрительной деятельности с большей точностью, чем традиционные методы, основанные на правилах. По данным технологических консалтинговых компаний, эти модели полагаются на последовательные потоки высококачественных данных, хотя сложность интеграции остается препятствием для небольших учреждений.

Появляются и более продвинутые приложения. Академические исследования крупных языковых моделей показывают, что при надлежащем управлении диалоговый ИИ в конечном итоге может поддерживать транзакционные и консультационные функции в розничном банковском деле. Тем не менее, такие внедрения остаются экспериментальными и подлежат тщательному регулированию.

Провайдеры платформ и экосистемные подходы

Plumery конкурирует на рынке цифровых банковских платформ, где поставщики позиционируют себя как оркестрационные слои, а не как замену основных систем. Компания заключила партнерские соглашения с целью интеграции в более крупные экосистемы финансовых технологий. Ее сотрудничество с Ozone API, поставщиком инфраструктуры открытого банкинга, направлено на то, чтобы помочь банкам быстрее запускать соответствующие требованиям услуги без необходимости в обширной индивидуальной разработке.

Эта стратегия отражает более широкий сдвиг в отрасли в сторону компоновных архитектур. Такие поставщики, как Backbase, продвигают API-ориентированные платформы, которые позволяют банкам интегрировать ИИ, аналитику и сторонние услуги в свои существующие ядра. Аналитики в целом согласны с тем, что такие архитектуры более эффективно поддерживают постепенные инновации, чем полномасштабная замена систем.

Готовность остается неравномерной

Готовность отрасли к внедрению ИИ значительно варьируется. Отчет Boston Consulting Group показал, что менее четверти банков считают себя готовыми к крупномасштабному внедрению ИИ. В отчете делается вывод, что этот разрыв обусловлен слабостью управления, инфраструктуры данных и операционной дисциплины.

В ответ на это регулирующие органы создали контролируемые тестовые среды. В Великобритании программы «регуляторных песочниц» позволяют банкам тестировать новые технологии, в том числе ИИ, в контролируемой среде. Эти инициативы призваны стимулировать инновации, обеспечивая при этом подотчетность и управление рисками.

Для таких поставщиков, как Plumery, возможность заключается в предоставлении инфраструктуры, которая согласует технологические амбиции с нормативными требованиями. AI Fabric выходит на рынок с явным спросом на операционный ИИ, но успех будет зависеть от демонстрации того, что новые инструменты являются одновременно безопасными и прозрачными.

Еще предстоит увидеть, станет ли подход Plumery отраслевым стандартом. По мере перехода банков от экспериментов к производству, внимание смещается на базовые архитектуры, поддерживающие ИИ. В этом контексте платформы, предлагающие техническую гибкость и надежное управление, вероятно, будут играть ключевую роль в следующей фазе развития цифрового банкинга.

Хотите узнать больше об ИИ и больших данных от экспертов отрасли? Посетите выставку AI & Big Data Expo в Амстердаме, Калифорнии или Лондоне. Это комплексное мероприятие является частью TechEx и проходит одновременно с другими ведущими технологическими конференциями. Нажмите здесь для получения дополнительной информации.

Новости об ИИ предоставляются TechForge Media. Узнайте больше о предстоящих мероприятиях и вебинарах по корпоративным технологиям здесь.