Una guida pratica per le aziende che stanno affrontando l'adozione dell'intelligenza artificiale nei flussi di lavoro relativi agli investimenti e ai prestiti
Man mano che l'intelligenza artificiale passa dalla fase pilota a quella operativa nel settore dei servizi finanziari, le aziende che si distinguono non sono quelle che procedono più velocemente, bensì quelle che prendono decisioni più oculate in materia di architettura, dati e governance prima di espandersi.
La maggior parte degli strumenti di IA sembra molto promettente durante una demo. La differenza sta in una manciata di scelte che, col passare del tempo, si ripercuotono in modo impercettibile: il modello su cui si punta, i dati su cui si basa, la governance che si mette in atto prima dell’implementazione e la decisione se sviluppare internamente o acquistare. Se queste scelte sono azzeccate, l’IA diventa un vero vantaggio operativo. Se invece sono sbagliate, i costi si manifestano in seguito, sotto forma di un sistema che non è possibile controllare o di un fornitore da cui non è possibile liberarsi.
Questa guida illustra chiaramente tali decisioni.
Cosa imparerete:
- Perché la frontiera si sta evolvendo più rapidamente di quanto la maggior parte delle organizzazioni riesca a stare al passo, e cosa comporta questo per la vostra strategia
- Da cosa sono effettivamente costituiti i moderni sistemi di IA, strato per strato
- Perché la qualità dei dati determina se questi ultimi reggono nella pratica
- Come è cambiata la governance con il passaggio dell'IA dal rispondere alle domande all'intraprendere azioni
- Quando lo sviluppo interno comporta più rischi di quanti ne elimini
Scarica la guida e scopri il quadro di riferimento per prendere decisioni basate sull'intelligenza artificiale che reggano alla prova dei fatti.