Bir Bankanın Neden Baş Bilim İnsana İhtiyacı Var?

Bu makale Capital One tarafından sunulmaktadır. Amazon'da doğal dil anlama ve nihayetinde Alexa AI organizasyonunun tamamını beş yıl yönettikten sonra, Prem Natarajan alışılmadık bir adım attı: Bir bankanın Baş Bilim İnsanı oldu. Sadece herhangi bir banka değil: 100 milyondan fazla müşteriye hizmet veren, günlük Amerikalıların finansal yaşamlarını yönetmelerine yardımcı olan Capital One. DARPA destekli araştırmalar ve akademide deneyimli bir isim olan Natarajan, makine öğreniminin görev odaklı uygulamalardan temel modellere evrildiğini izledikten sonra, mantığın açık olduğunu düşündü. AI araştırma ve uygulamalarındaki en ilginç ilerlemelerin, büyük teknoloji şirketlerinin yatay platformlarından finans gibi endüstri dikeylerine kaydığını gördü; burada en karmaşık problemler yalnızca modeller oluşturmakla kalmayıp, AI'nın gerçek dünya müşteri problemlerinin kısıtları altında çalışmasını sağlamak, bağlamsal iş bilgisi, sürekli öğrenme ile birlikte, son derece yüksek bir doğruluk ve gizlilik standardını karşılamak. Bu da Capital One'ı bunu yapmak için doğru yer haline getirdi. Şirket, on yıllardır sektördeki en veri ve analitik odaklı finansal kuruluşlardan biri olarak tanınmaktadır. İş modeli, başlangıçtan itibaren verileri ve teknolojiyi kullanarak müşterilere finansal ürünleri kişiselleştirmek üzerine inşa edilmiştir. On yıl önce, Capital One buluta tamamen geçiş yaptı ve veri ekosistemini yeniden inşa ederek veri, hesaplama ve AI ile makine öğrenimi denemeleri için birleşik bir ortam yarattı. Bugün, modern altyapısı, disiplinli yönetim yaklaşımı ve derin yetenek havuzu, kurumsal AI'da lider olmasını sağlayan temeli oluşturuyor. AI araştırma ve uygulamalarındaki ilerlemeler, büyük teknoloji şirketlerinin yatay platformlarından finans gibi endüstri dikeylerine kayıyor. Peki, bir bankanın Baş Bilim İnsanı'na neden ihtiyacı var? Cevap, finansal hizmetlerde AI ile ilgili temel bir yanlış anlamada yatıyor. Çoğu finansal kuruluş, AI'yı dağıtılması gereken bir teknoloji olarak görüyor - en son büyük dil modelini kullanarak, API'ler aracılığıyla dağıtarak ve mevcut iş akışlarına entegre ederek - bilimsel bir disiplin olarak değil. Capital One farklı bir şey yapıyor: gerçek dünya müşteri problemlerini çözmek ve henüz var olmayan etkili AI çözümleri icat etmek için bir bilim topluluğu ve araştırma organizasyonu kuruyor. Genel görevleri yerine getirebilen yaygın olarak mevcut temel modeller, gerçek zamanlı olarak milyarlarca işlemde dolandırıcılığı tespit etmek veya müşterilerin istedikleri zaman, nasıl ve nerede etkileşimde bulunabilecekleri için en son sohbet araçlarını sağlamak gibi birçok alan spesifik zorluğu henüz çözemiyor. AI'nın güvenilir, ölçeklenebilir ve iyi yönetilen hale getirilmesi gerektiren bu zorluklar, müşteri ihtiyaçlarını karşılamak için işin içine geri dönmesi gereken özgün araştırma ve bilimsel yenilik gerektiriyor. Yeniliği Talep Eden Kısıtlamalar IEEE üyesi olan Prem Natarajan, Capital One'da Baş Bilim İnsanı. "Eğer AI'da gerçekten önemli problemleri çözmek ve çalışmalarınızın hayata geçtiğini görmek istiyorsanız, bunu yapabileceğiniz birkaç yerden biri burası," diyor. Bankalar insanların finanslarıyla ilgilendiği için, AI konusunda doğru sonuçlar elde etmek için son derece yüksek bir standart var. Örneğin dolandırıcılığı ele alalım. Küçük bir dolandırıcılık olayı bile belirli müşteriler üzerinde yıkıcı bir etki yaratabilir. En iyi dolandırıcılık modelleri ve platformları, birinin kartına dokunması kadar kısa bir sürede dolandırıcılığı tespit edip azaltmaya yardımcı olabilir; bu, müşterileri ve finansal bilgilerini korumak için doğruluk ve hız açısından temel bir gerekliliktir. Bu tür zorluklara bakıldığında, Capital One ve Natarajan, milyonlarca müşteriye hizmet etmenin, birçok işletmenin karşılaşmadığı bir ölçek ve karmaşıklıkta AI problemlerini çözmek anlamına geldiğini gördü. Bu aynı kısıtlamalar, benzersiz bir araştırma ortamı yaratıyor. Capital One'da AI oluşturma yaklaşımı, müşterilere daha önce mümkün olmayan şekillerde değer sağlamak, finansal yaşamlarını iyileştirmek ve onları ihtiyaç duydukları hizmetlerle buluşturmaktır. Bu odak, büyük ölçek ve dünya standartlarında risk yönetimi gereksinimleriyle birleştiğinde, bilimsel problemleri hem daha zor hem de çoğu büyük teknoloji laboratuvarlarında bulunanlarla aynı derecede önemli hale getiriyor. AI'yı "Hedeften Geri Düşünme" ile İlerletmek Capital One'ın AI araştırma ve yenilik yaklaşımı, Natarajan'ın "hedeften geri düşünme" olarak adlandırdığı şeyle başlıyor. Ekip, mevcut teknolojinin neler yapabileceğini sormak yerine, sunmak istedikleri müşteri deneyimini hayal ediyor - belki uzun günler çalışan ve yalnızca akşam 10'da seçenekleri araştırabilen bir araba alıcısı veya beklenmedik bir masrafla karşılaşan ve acil, kişiselleştirilmiş rehberliğe ihtiyaç