ციფრული მარკეტინგი არის, როგორიცაა ფურცელი ფურცელი, როდესაც გენერატული AI- ის ვირტუალურია სხვა ინდუსტრიის სექციებში. ეს არის ფინანსური რეკლამა. გენერატული AI- ის პოტენციალი ეფექტურია და სწორია და შეუძლია დიდი რაოდენობით დრო შეინარჩუნოს არა მხოლოდ თვეში დასრულების გააუმჯობესება, არამედ ფინანსური ისტორიების დეტალები. მაგრამ ყველა მათი ახალი და კომფორტული არ შეიძლება დააყრდოს აროტიკული პრობლემების ნებისმიერ კაბელი ქვეშ. The Temptation of Speed and Accuracy სიჩქარით და სიჩქარით ფინანსური სამყარო არის დროის მგრძნობიარე. ეს არის მახასიათებელი, რომ წიგნის დასრულების დრო, განსაკუთრებით კვადრატული ან უფრო იდეალურია ფინანსური წლის დასრულების დროს, არის სტრესი. და გენერატული AI ალგორტატები არის რამ, რომლებიც, ფაქტობრივად, ცუდი. ისინი შეუძლიათ იპოვონ მონაცემების kolossal რაოდენობის მონაცემები რამდენიმე წამში, ნახოთ ანანომასია ადრე, ვიდრე ადამიანის უყურე, და მაშინაც კი აწარმოებს სიტყვური ანგარიშები, რომლებიც შეიცავს სტატისტიკა. და ყველა ეს მძიმეობა მოიცავს კითხვაზე საიმედოობის. ვინ გაქვთ ცუდი ნაბიჯში სიტუაციაში, სადაც შეტყობინება, რომელიც გააკეთა ხელოვნური ინტელექტურობის მიერ, შეიძლება გააკეთა ცუდი ინტელექტუალური მონაცემების შესახებ? ადამიანის კონტროლის ასპექტი ასევე შეიძლება შეზღუდოთ მინიმუმში, რადგან გუნდები საკმაოდ ძალიან სავარაუდოდ დამოკიდებულია ასეთი ინსტრუმენტების შედეგზე. ეს რისკი იღებს, როგორც შეცდომების შემთხვევაში, ისინი არ აჩვენებენ ადამიანის ტექსტის დაკარგვა ან უზარმაზარი ცვლილება. ასეთი AI სისტემების მიღების არჩევა სავარაუდოდ ნიშნავს, რომ სისტემა არ არის სტაბილური, და ნებისმიერი hiccup გამოწვევა მძიმე შეცდომა. Opacity in Decision Making Opacity გადაწყვეტილებები ბოლო ნაწილი არის ერთ-ერთი ყველაზე შეუზღუდავი დაკავშირებით გენერატული AI ფინანსური ანგარიშებში, რადგან არ არის ნათელი, თუ როგორ AI შეუძლია მიღების ზოგიერთი გადაწყვეტილებები. აღიარებს, გენერატული მოდელები არ უნდა იყოს მახასიათებლები. ისინი არ წაიკითხოთ კოდირებული განიხილება ყურადღებით, მაგრამ მათ სარგებლობენ ნიმუშების შერჩევა, მაშინაც კი ამ ნიმუშების აღიარებლები თავს არ იცით, რა ეს არის. ეს იძლევა რთული შეამოწმება რთული ფინანსური სიტყვები AI. რა ის გააკეთებს მოთხოვნით, რომ ზრდის უფლებები ან მართვის წევრი მოითხოვს მას, რომ გაითვალისწინოს მას / მისი მიზეზი ფინანსური მონაცემების კონკრეტული გაფართოება, რომელიც დაფუძნებულია მანქანა სწავლის ოპერაციებში ინდივიდუალური ლოგიკით? ეს შავი ყუთი ბუნება ძირითადად შეშფოთება პასუხისმგებლობისა და ოპტიმიზაციისთვის. ფინანსური მოცულობა ჩვეულებრივი ფინანსებში სქესანტია. ყველა ფუნქციები, ყველა footnotes გაქვთ წასვლა. ამ გენერატული AI საკითხები ამ პრინციპზე ჯერ კიდევ შეესაბამება. Bias Creeping Into Narratives Bias Creeping Into Narratives-ის გამოხატვა მონაცემები არასდროს უნიკალურია. ეს არის ღირებულებების და მიმოხილვათა და ბოლო პრაქტიკების ნიშნები სისტემაში, სადაც იგი შექმნილია. რეალური რისკი არის, რომ მონაცემები პროდუქტიში გაუმჯობესება, როდესაც გენერატული AI მოდელები ფინანსური მონაცემები, განსაკუთრებით დიდი რაოდენობით მონაცემები, რომლებიც უნიკალურია. ერთ-ერთი შეიძლება იყოს ენის ნიმუში, რომელიც ჩვეულებრივ იღებს ფინანსური ანგარიშზე, რომელიც შეიძლება იყოს უპირატესობა უპირატესობა, ვიდრე უპირატესობა უპირატესობად. მას აქვს პოტენციას, რომ შექმნათ ბიზნესის ფინანსური ეფექტურობის სურათს, მას შემდეგ, რაც ეს აირჩიებს AI და იწყებს იგივე პოტენციური სიტყვები მასზე. გარდა ამისა, ეს უპირატესობა შეიძლება გამოწვევა ადამიანის ოპერატორებს. ეს სისტემური ანგარიშის უპირატესობა შეიძლება გამოიწვიოს ცუდი ინტეგრირებული პარტნიორებს და ცუდი ინტეგრირებული გადაწყვეტილებების მიღება და რეპუტაცია რისკები ხანგრძლივში. Data Privacy and Confidentiality Risks მონაცემთა კონფიდენციალურობის და კონფიდენციალურობის რისკი ერთ-ერთი ყველაზე კონფიდენციალურობის ინფორმაცია, რომელიც გაქვთ გარკვეული ორგანიზაცია არის ფინანსური ინფორმაცია. ფაქტი, რომ არსებობს შესაძლებლობა გამოიყენოს გენერატული AI მოითხოვს ამ მონაცემთა მგალიტები. სხვა შემთხვევაში, ეს არის დიდი რისკი მონაცემთა გათავისუფლების შემთხვევაში, თუ არ არის მკაცრი უსაფრთხოება. გარდა ამისა, მიერ გამოიყენება მომსახურების საწყისი AI ან AI დაფუძნებული მოდელები cloud კომპიუტერული მოდელი, კომპანიები, სხვა თქმა უნდა, გადაცემა ღირებულ ფინანსური ინფორმაცია მესამე მხრივ. მიუხედავად იმისა, რომ მონაცემები ანანომიზირებული, ეს შეიძლება იყოს შედუღებული ან ცუდი გამოჩენა. პოტენციური შედეგები, როგორიცაა მონაცემთა შეუზღუდავი, ამ შემთხვევაში, არის შეუზღუდავი, არ გაითვალისწინოთ კანონპროექტი, რეგისტრაციის ფული, და უსამრავი დაკარგვა Trust of stakeholders. Human Oversight vs Machine Autonomy Human Supervision vs მანქანა ავტომატური ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად. მას შემდეგ, რაც განიცდიან, რომ გულისხმობთ, რომ თქვენ არ განიცდიან გულისხმობთ, რომ გულისხმობთ, რომ გულისხმობთ, რომ გულისხმობთ, რომ გულისხმობთ, რომ გულისხმობთ, რომ გულისხმობთ, რომ გულისხმობთ, რომ გულისხმობთ, რომ გულისხმობთ, რომ გულისხმობთ, რომ გულისხმობთ. The Path Forward გზა წინასწარ ამ შემთხვევაში, როგორც წაიკითხე პერსონალებს, ჩვენ შეგვიძლია გააკეთოთ, თუ როგორ უნდა დააკმაყოფილოთ, თუ როგორ უნდა დააკმაყოფილოთ, თუ როგორ უნდა დააკმაყოფილოთ. მას უნდა დაინტერესოს ადამიანის მართვის. ყველა პროცესი AI გამოყენების უნდა შეამოწმდეს. ფაქტორები, რომ უნდა შეესაბამება მოიცავს გადარჩენა და აღწერილი, მაგრამ ისინი არ უნდა შეუზღუდავი, რადგან ეს არის ერთ-ერთი ფაქტორები, რომ უნდა შეამოწმოს. ხელსაყრელი სწავლის ფუნქციონირება ასეთი ინსტრუმენტები უნდა ასევე მისცემს ორგანიზაციული გუნდი, ასე რომ ისინი აღიარებენ, სადაც ისინი გაქვთ და критически ანალიზი შედეგები. საბოლოოდ, AI- ს უნდა განკუთვნილია როგორც co-pilot, და არა autopilot. მას შეუძლია ფინანსური ანგარიშების რეკლუზიას მისი გონივრული გამოყენებით. კიდევ უფრო ცუდი, ფინანსური პროცესის ეფექტურობა შეიძლება გაქირავდეს იგივე ცუდი გამოყენების გამო.
