هناك الكثير من الفرص لاستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي (GENAI) لتعزيز إنتاجية العمل. ولكن في القطاعات الخاضعة للتنظيم مثل الخدمات المالية ، يجب أن يكون الناتج من الذكاء الاصطناعي قابلاً للشرح وخالية من الأخطاء. تعمل مجموعة Lloyds Banking Group مع Aveni ، لمساعدتها على تطوير Finllm ، وهو نموذج لغة AI تم ضبطه خصيصًا للخدمات المالية. طورت شركة Startup Tech ، التي تم دعمها من قبل Edinburgh Innovations ، خدمة التسويق بجامعة إدنبرة ، نموذج لغة لقطاع الخدمات المالية.
بدلاً من النماذج التدريبية على النص على نطاق الإنترنت دون أي اعتبار للسياق ، يتم ضبط FINLLM خصيصًا للغة وتنظيم الخدمات المالية ومنتجاتها. هذا يعني أنه عندما يقوم بتحليل القدرة على تحمل التكاليف ، أو يستعرض دعوة للسلوك ، أو المسودات خطاب الملاءمة ، فإنه يعتمد على نموذج مصمم لتفسير الفروق الدقيقة للخدمات المالية ، بدلاً من تقديم أفضل تخمين.
في هذا البودكاست ، يبحث الكمبيوتر الأسبوعي في كيفية استخدام مجموعة Lloyds Banking Group لل Genai و AI المتخصص مثل Finllm لتوسيع نطاق الوصول إلى المستشارين الماليين بطريقة تقترب.
يقوم البنك باختبار Finllm في فريق التدقيق الخاص به حيث يقوم مساعد chatbot الظاهري الذي طوره مجموعة Audit & Conduction Investigation (GA & CI) في Lloyds Banking Group ، يحول كيفية الوصول إلى مراقبي الوصول والتفاعل مع ذكاء التدقيق. يدمج chatbot منظمة العفو الدولية التنظيمية مع نظام الوثائق الداخلية للمجموعة ، أطلس ، مما يجعل استرجاع المعلومات أسرع وأكثر ذكاءً وأكثر بديهية.
يقول رانيل بوتيجو ، كبير موظفي البيانات والتحليلات في مجموعة لويدز المصرفية ، إن البنك قام بتدريب chatbot فعليًا باستخدام Finllm ومعرفته بمراجعة الحسابات ، استنادًا إلى جميع بيانات التدقيق التي جمعها.
يمكن أن تخطئ الذكاء الاصطناعى التوليدي ، وهو أمر غير مقبول بشكل واضح في أي عمل تجاري. مع إدراك أن العديد من نماذج AI ذات اللغة الكبيرة التي توفرها أمثال Openai و Google تميل إلى أن تكون عامة ، فقد عمل البنك مع Aveni على كيفية الجمع بين معرفة نماذج الذكاء الاصطناعى التوليدي المدربين على بيانات الإنترنت العامة مع معلومات الخدمات المالية الدقيقة للغاية التي يمكن للبنك الوصول إليها.
تم استخدام المشروع لإظهار كيف يمكن نشر نماذج Genai و AI المتخصصة مثل Finllm لدعم العمليات المصرفية الرئيسية. تُظهر الطريقة التي تم تصميمها بتصميمها كيف يمكن للبنك تطبيق Genai على تشغيل chatbots التي تواجه العملاء.
للتعامل مع المحادثة التي قد يجريها العميل مع البنك ، يحتاج chatbot إلى فهم المحادثة ، وترجمة فهمه للاستعلام عن العميل إلى سلسلة من المهام المنظمة. هذا هو ما يبدو عليه Agentic AI – يتم تمرير كل من المهام على نظام AI متخصص للتعامل معه.
يقول جوزيف تويج ، الرئيس التنفيذي في أفيني: “إن ظهور وكلاء الذكاء الاصطناعى الذين يقومون بتفاعلات العملاء المباشرة على نطاق واسع أمر لا مفر منه. وهذا يتطلب فئة جديدة من التأكيد على حكم سلوكهم ، وضمان تقديم نماذج الذكاء الاصطناعى النصيحة والاستجابات الصحيحة”.
جنبا إلى جنب مع نماذج المتخصصين في الذكاء الاصطناعى ، يجب أن تكون هناك أيضًا وسيلة لضمان أن الاستجابات التي تقدمها مختلف أنظمة الذكاء الاصطناعى المعنية منطقية وصحيح.
يصف Boteju النهج الذي اتبعته مجموعة Lloyds المصرفية لتقليل الأخطاء بأنها “وكيل كقاضي”. يقول: “قد يكون لديك نموذج أو وكيل محدد يأتي بنتيجة محددة ، سنقوم بتطوير نماذج مختلفة وعوامل مختلفة تقوم بمراجعة تلك النتائج ونجلسها بفعالية.” يعمل البنك عن كثب مع Aveni لتطوير نهج استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعى كقضاة لتقييم ناتج نماذج الذكاء الاصطناعى الأخرى.
يتم تقييم كل نتيجة بشكل مستقل من قبل مجموعة من النماذج المختلفة. تمكن مراجعة المخرجات من نماذج الذكاء الاصطناعى مجموعة Lloyds المصرفية من ضمان توافقها مع منظم وإرشادات هيئة السلوك المالي (FCA) والتحقق مما إذا كانت تتوافق أيضًا مع اللوائح الداخلية للبنك.
كما يشير Boteju ، فإن التحقق من مخرجات نماذج الذكاء الاصطناعى هو وسيلة جيدة حقًا للتحقق من أن العميل لا يتم تقديم نصيحة سيئة. يقول: “نحن بصدد تحسين هذه الدرابزين وهذه. من الضروري أن يكون لدينا [this process] في مكان “.
