در سال 2022، داده‌های مصنوعی یک فناوری کلیدی برای مقابله با چالش‌های مدیریت داده در حوزه‌های حریم خصوصی، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، امنیت و به طور کلی داده‌مرکزی خواهد بود.
الگوریتم‌های امروزی تولید داده‌های مصنوعی مبتنی بر هوش مصنوعی، داده‌های واقعی را هضم می‌کنند، ویژگی‌ها، همبستگی‌ها و الگوهای آن را با جزئیات زیاد یاد می‌گیرند، و سپس می‌توانند مقادیر بی‌نهایتی از داده‌های مصنوعی تولید کنند که با کیفیت آماری مجموعه داده‌های دریافت شده اولیه مطابقت دارد. مجموعه داده‌های مصنوعی جدید مقیاس‌پذیر، سازگار با حریم خصوصی هستند و حاوی تمام معنای اصلی بدون بار اطلاعات حساس هستند. در زیر یک راهنمای چهار مرحله ای برای استفاده از داده های مصنوعی در صنعت بانکداری آورده شده است.
1) دموکراتیک کردن دسترسی به داده ها برای افزایش سواد داده
برای ایجاد یک سازمان واقعاً داده محور، فرهنگ مبتنی بر داده باید از بالا به پایین پرورش داده شود. فراهم کردن دسترسی مداوم به داده ها در هر گوشه ای از سازمان شما، مهم ترین عنصر موفقیت شما خواهد بود. در مؤسساتی که به طور سنتی بر اساس ارزش‌های رازداری پیش می روند، کار کوچکی نیست. با تشکر از مولدهای مصنوعی، می‌توانید به مجموعه داده‌های مصنوعی آماده تصمیم‌گیری دسترسی بالایی داشته باشید، نه تنها برای تیم اصلی علم داده‌تان، بلکه همچنین برای دانشمندان داده شهروندی، که می‌توانند جهان تحلیلی سازمان شما را گسترش دهند. با راه‌اندازی دریاچه‌های داده مصنوعی سلف‌سرویس، می‌توانید زمان انتظار، هزینه‌های اداری را کاهش دهید و مهم‌تر از همه، یک نگرش مستمر، تکراری و مبتنی بر داده را در میان بخش‌ها و شرکت‌های عامل معرفی کنید.
1) دموکراتیک کردن دسترسی به داده ها برای افزایش سواد داده
برای ایجاد یک سازمان واقعاً داده محور، فرهنگ مبتنی بر داده باید از بالا به پایین پرورش داده شود. فراهم کردن دسترسی مداوم به داده ها در هر گوشه ای از سازمان شما، مهم ترین عنصر موفقیت شما خواهد بود. در مؤسساتی که به طور سنتی بر اساس ارزش‌های رازداری پیش می روند، کار کوچکی نیست. با تشکر از مولدهای مصنوعی، می‌توانید به مجموعه داده‌های مصنوعی آماده تصمیم‌گیری دسترسی بالایی داشته باشید، نه تنها برای تیم اصلی علم داده‌تان، بلکه همچنین برای دانشمندان داده شهروندی، که می‌توانند جهان تحلیلی سازمان شما را گسترش دهند. با راه‌اندازی دریاچه‌های داده مصنوعی سلف‌سرویس، می‌توانید زمان انتظار، هزینه‌های اداری را کاهش دهید و مهم‌تر از همه، یک نگرش مستمر، تکراری و مبتنی بر داده را در میان بخش‌ها و شرکت‌های عامل معرفی کنید.
2) رعایت حریم خصوصی را ساده کنید
با ایجاد دسته‌های تازه و بزرگ از داده‌های مصنوعی که آزادانه در سازمان شما جریان دارند، می‌توانید قرار گرفتن در معرض خطرات حریم خصوصی را به حداقل برسانید و از انطباق آن اطمینان حاصل کنید، زیرا داده‌های مصنوعی با طراحی مطابق با حریم خصوصی هستند. مجموعه داده های مصنوعی تولید شده هیچ ارتباط مستقیمی با نقاط داده اصلی ندارند. آنها کاملا مصنوعی هستند. این نسخه های مصنوعی معنای آماری را حفظ می کنند اما دیگر به عنوان اطلاعات شخصی طبقه بندی نمی شوند. داده‌های مصنوعی مطابق با GDPR و HIPPA هستند، استفاده، اشتراک‌گذاری و نگهداری رایگان است. CISOها باید بر این اساس برنامه ریزی کنند: اشتراک گذاری بین مرزی داده مصنوعی هنوز پس از Schrems II امکان پذیر است و به دلیل ماهیت ذاتی و خصوصی داده های مصنوعی باقی خواهد ماند.
3) با فروشندگان خارجی با استفاده از دریاچه های داده مصنوعی همکاری کنید
امور مالی به طور سنتی بر تخصص شخص ثالث متکی بوده است، و از برخی جهات، این امر احتمالاً ادامه خواهد داشت. سازمان‌هایی که در زمینه تجزیه و تحلیل، و به طور خاص علم داده جدید هستند، یا استعداد داخلی کافی ندارند، باید به دنبال فروشنده‌های شخص ثالث هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل باشند. داده های مصنوعی یک عنصر حیاتی در فرآیندهای چابک، مقرون به صرفه و در نهایت موفقیت آمیز اثبات مفهوم (POC) است. تلاش‌های نوآوری اغلب به شدت به همکاری تحقیقاتی با دانشگاه و همکاری‌های بین‌صنعتی با دیگر بازیگران در فضای مالی وابسته است.
4) محصولات بانکی مشتری محور را توسعه دهید
همه‌گیری، استفاده از محصولات دیجیتال را در تمام جمعیت‌شناسی تسریع کرد و آنچه قبلاً تغییر دیجیتالی اختیاری یا آرمانی بود، برای بقا ضروری شد. به گفته Deloitte، چهل و چهار درصد از مشتریان خرده فروشی بانکی گفته اند که بیشتر از اپلیکیشن موبایل بانک اصلی خود استفاده می کنند. جای تعجب نیست که بانک ها و ارائه دهندگان خدمات مالی خود را در یک رقابت توربوشارژ می بینند، جایی که تجربه مشتری بیش از هر زمان دیگری یک محصول را می سازد یا می شکند. توسعه، آزمایش و بهبود محصولات بر اساس بینش واقعی، با استفاده از داده های واقعی و غنی در کل چرخه توسعه، بسیار مهم است. بانک‌ها امروزه باید تحول دیجیتال را تسریع کنند: اعتماد مشتری را ایجاد کنند و با توسعه قابلیت‌های داده مصنوعی برای تولید حقایق مصنوعی دقیق و منطبق با حریم خصوصی، به‌عنوان مقری برای داده‌های حساس و خام از آنها استفاده شود.
همه‌گیری، استفاده از محصولات دیجیتال را در تمام جمعیت‌شناسی تسریع کرد و آنچه قبلاً تغییر دیجیتالی اختیاری یا آرمانی بود، برای بقا ضروری شد. به گفته Deloitte، چهل و چهار درصد از مشتریان خرده فروشی بانکی گفته اند که بیشتر از اپلیکیشن موبایل بانک اصلی خود استفاده می کنند. جای تعجب نیست که بانک ها و ارائه دهندگان خدمات مالی خود را در یک رقابت توربوشارژ می بینند، جایی که تجربه مشتری بیش از هر زمان دیگری یک محصول را می سازد یا می شکند. توسعه، آزمایش و بهبود محصولات بر اساس بینش واقعی، با استفاده از داده های واقعی و غنی در کل چرخه توسعه، بسیار مهم است. بانک‌ها امروزه باید تحول دیجیتال را تسریع کنند: اعتماد مشتری را ایجاد کنند و با توسعه قابلیت‌های داده مصنوعی برای تولید حقایق مصنوعی دقیق و منطبق با حریم خصوصی، به‌عنوان مقری برای داده‌های حساس و خام از آنها استفاده شود.
