Искусственный интеллект («ИИ») все больше проникает в нашу повседневную деятельность. Любой, кто использует Google, Facebook или продукт Microsoft, знает это. Это далеко от совершенства, но улучшается быстрыми темпами. Не все предприятия используют ИИ в одинаковом темпе. Ваша организация уже начала изучать использование ИИ? Есть ли у вас какие-либо подсказки о том, как бороться с ИИ и внедрять ИИ в вашей организации? Как вашему предприятию и бизнес-архитекторам следует исследовать ИИ? Где они должны начать? В этой статье мы попытаемся ответить на эти вопросы, используя пример управления активами.
Что такое искусственный интеллект?
Первое упоминание об искусственном интеллекте было около 60 лет назад. AI был определен несколькими способами. 10-минутное видео ниже «Что такое искусственный интеллект?» Очень хорошо объясняет ИИ и дает несколько определений:
Я также считаю, что определение Википедии очень уместно:
[Остерегайтесь 9 предупреждающих знаков плохой ИТ-архитектуры и узнайте, почему эти 10 принципов старой школы все еще правят . | Подпишитесь на информационные бюллетени CIO . ]
« Искусственный интеллект (ИИ), иногда называемый машинным, представляет собой интеллект, демонстрируемый машинами, в отличие от естественного интеллекта, проявляемого людьми и другими животными. В компьютерной науке исследования ИИ определяются как изучение «интеллектуальных агентов»: любого устройства, которое воспринимает окружающую среду и предпринимает действия, которые максимизируют его шансы на успешное достижение своих целей ».
Большая часть недавнего энтузиазма по поводу ИИ была следствием развития глубокого обучения, которое основано на представлениях обучающих данных, называемых нейронными сетями, в отличие от алгоритмов для конкретных задач. Глубокое обучение может быть контролируемым, полууправляемым или неконтролируемым. Сети глубокого обучения теперь могут легко иметь более десяти слоев, с симулированными нейронами, исчисляемыми миллионами, как упоминалось в « Обещании и вызове эпохи искусственного интеллекта ».
Проблема развертывания
Не у всех есть глубокие карманы и технические ноу-хау Google, Facebook или Microsoft. Искусственный интеллект, скорее всего, обеспечит ценность, но его развитие, его реализация и практическое использование является и останется реальной проблемой для большинства предприятий, не говоря уже о большинстве общественных организаций. Технические ноу-хау и ресурсы скудны. Получение права, доступ и последующий анализ существующих собранных данных будут по-прежнему проблемой при некоторых обстоятельствах. Наконец, положительные результаты конкретных инициатив в области искусственного интеллекта могут оказаться дольше, чем предполагалось.
Как упоминал Эндрю Нг , основатель Google Brain, в недавней статье в Forbes :
«Технология искусственного интеллекта захватывающая, но она также незрелая. Опасно звучать кощунственно, технология искусственного интеллекта в отдельности бесполезна. Требуется много настроек, чтобы точно определить, как это вписывается в вашу бизнес-концепцию. Для этого требуется широкое понимание вашей компании и достаточно глубокое понимание ИИ. Чтобы использовать ценность ИИ сегодня, нужна команда, которая понимает бизнес-контекст и обладает межфункциональными знаниями таких вещей, как встраивание ИИ в вашу больницу или использование ИИ в вашей логистической сети. Без межфункциональных знаний о том, как работает ваш бизнес, сложно настроить ИИ соответствующим образом для достижения конкретных бизнес-результатов ».
Развертывание искусственного интеллекта с использованием архитектуры
Как указал Радж Рамеш в этом подкасте о том, как бизнес-архитектура может помочь использовать ИИ :
«Бизнес-архитектура играет огромную роль в будущем организаций. Нет сомнений, что ИИ станет неотъемлемой частью будущего бизнеса. Некоторые из ключевых вопросов, которые организации задают в связи с применением ИИ, такие как «С чего начать?», «Как мы развиваем возможности, которые повысят наше конкурентное преимущество?». Это вопросы, на которые бизнес-архитекторы помогут ответить, когда они Карта бизнес-стратегии вплоть до исполнения. »
Корпоративные и бизнес-архитекторы также играют важную роль в разработке будущих сценариев этих организаций с использованием ИИ и других. Сборка и развертывание приложений ИИ не могут быть выполнены с хаотическим подходом. Невозможно заранее знать, с чего начать и понять ИИ без строгой бизнес-ориентированной архитектуры. Архитекторы бизнеса и предприятия должны понимать соответствующую информацию, потоки создания ценности, возможности, приложения и процессы, на которые будет влиять ИИ.
Пример: искусственный интеллект в управлении капиталом
Существует как минимум пять способов, которыми AI в настоящее время подрывает индустрию финансовых услуг , как показано здесь:
Инвестиции через роботов-консультантов вскоре практически исключат финансовых консультантов;
Чат-боты, поддерживаемые диалоговым искусственным интеллектом, скоро позволят вовлечь клиентов;
В последнее время искусственный интеллект начал сокращать количество ложных срабатываний при выявлении мошенничества и управлении рисками;
В конечном итоге ИИ сможет «изучать», запоминать и соблюдать все применимые законы о соответствии нормативным требованиям; и наконец
Вскоре AI сможет предсказать цену акций и движения рынка, которые могут перевернуть управление активами.
Давайте более подробно рассмотрим AI и управление активами. Если обстоятельства правильные, может быть целесообразно заняться амбициозным проектом и попытаться заменить управляющего инвестициями неработающего фонда вместо искусственного интеллекта.
Управление фондом - это, по сути, выбор финансовых инструментов для торговли, как показано на рисунке 1 выше. Он включает в себя следующие этапы оценки: 1- изучить финансовые инструменты, доступные для выбранной категории, 2 - выбрать критерии оценки финансовых инструментов, 3 - оценить все доступные финансовые инструменты, 4- выбрать количество и цену для каждого финансового инструмента фонд и 5-ти ордеров по выбранным финансовым инструментам. Всего имеется 16 возможностей, позволяющих использовать этот поток создания ценности. 5 бизнес-возможностей включают этап оценки «Изучить финансовые инструменты, доступные для выбранной категории». 5 возможностей включают этап оценки «Выбор критериев оценки финансовых инструментов». 3 возможности позволяют оценить этап «Оценка всех финансовых инструментов». 2 возможности включают этап оценки «Выбор количества и цены для каждого финансового инструмента портфеля». Наконец, еще 5 возможностей обеспечивают этап оценки «Распоряжение выбранными финансовыми инструментами». Также обратите внимание, что некоторые разрешающие возможности позволяют использовать более 1 этапа значения.
Ламберт Ай 2Даниэль Ламберт
Как показано в нижней части рисунка 2 выше, три критически важные возможности потока создания стоимости «Выберите финансовые инструменты для торговли» должны работать очень хорошо, чтобы ИИ работал так же, как и верхний квартиль других конкурирующих фондов в выбранной категории. Первая проблемная возможность - «Анализ структуры финансового инструмента». Второй способ - это «Оценка финансовых инструментов». Наконец, третья проблемная возможность - это возможность определения распределения портфеля.
Хотите повысить свою продуктивность, вовлеченность и культуру?
SponsoredPost При поддержке Workplace by Facbook
Хотите повысить свою продуктивность, вовлеченность и культуру?
69% лидеров бизнеса считают, что коммуникация компании помогает им реализовать свое видение.
Приложения, процессы и требования, относящиеся к этим трем возможностям, необходимо будет подробно изучить, чтобы завершить разработку этой стратегической инициативы в области искусственного интеллекта для управления активами. Информационные концепции и базы данных, относящиеся к тем же трем возможностям, также должны быть изучены.
Корпоративные и бизнес-архитекторы могут также разработать и оценить различные сценарии для управления портфелем с использованием искусственного интеллекта. В приведенной выше таблице 1 кратко описаны 4 возможных сценария. Там, очевидно, может быть больше. Финансовый анализ, анализ воздействия и анализ рисков должны быть выполнены для каждого сценария. Из-за большого количества вовлеченного капитала и неопределенных сроков достижения положительного результата, откладывание инициативы искусственного интеллекта и сохранение «как есть» не должно быть исключено из возможных сценариев.
Все инициативы в области искусственного интеллекта должны всегда рассматриваться в рамках аналогичного системного подхода к архитектуре бизнеса и предприятия, где межфункциональные знания о том, как работает ваш бизнес, используются для соответствующей настройки ИИ для достижения конкретных бизнес-результатов. Это увеличит ваши шансы на успешную реализацию инициативы ИИ в синхронизации с бизнес-стратегиями вашей организации.
Что такое искусственный интеллект?
Первое упоминание об искусственном интеллекте было около 60 лет назад. AI был определен несколькими способами. 10-минутное видео ниже «Что такое искусственный интеллект?» Очень хорошо объясняет ИИ и дает несколько определений:
Я также считаю, что определение Википедии очень уместно:
[Остерегайтесь 9 предупреждающих знаков плохой ИТ-архитектуры и узнайте, почему эти 10 принципов старой школы все еще правят . | Подпишитесь на информационные бюллетени CIO . ]
« Искусственный интеллект (ИИ), иногда называемый машинным, представляет собой интеллект, демонстрируемый машинами, в отличие от естественного интеллекта, проявляемого людьми и другими животными. В компьютерной науке исследования ИИ определяются как изучение «интеллектуальных агентов»: любого устройства, которое воспринимает окружающую среду и предпринимает действия, которые максимизируют его шансы на успешное достижение своих целей ».
Большая часть недавнего энтузиазма по поводу ИИ была следствием развития глубокого обучения, которое основано на представлениях обучающих данных, называемых нейронными сетями, в отличие от алгоритмов для конкретных задач. Глубокое обучение может быть контролируемым, полууправляемым или неконтролируемым. Сети глубокого обучения теперь могут легко иметь более десяти слоев, с симулированными нейронами, исчисляемыми миллионами, как упоминалось в « Обещании и вызове эпохи искусственного интеллекта ».
Проблема развертывания
Не у всех есть глубокие карманы и технические ноу-хау Google, Facebook или Microsoft. Искусственный интеллект, скорее всего, обеспечит ценность, но его развитие, его реализация и практическое использование является и останется реальной проблемой для большинства предприятий, не говоря уже о большинстве общественных организаций. Технические ноу-хау и ресурсы скудны. Получение права, доступ и последующий анализ существующих собранных данных будут по-прежнему проблемой при некоторых обстоятельствах. Наконец, положительные результаты конкретных инициатив в области искусственного интеллекта могут оказаться дольше, чем предполагалось.
Как упоминал Эндрю Нг , основатель Google Brain, в недавней статье в Forbes :
«Технология искусственного интеллекта захватывающая, но она также незрелая. Опасно звучать кощунственно, технология искусственного интеллекта в отдельности бесполезна. Требуется много настроек, чтобы точно определить, как это вписывается в вашу бизнес-концепцию. Для этого требуется широкое понимание вашей компании и достаточно глубокое понимание ИИ. Чтобы использовать ценность ИИ сегодня, нужна команда, которая понимает бизнес-контекст и обладает межфункциональными знаниями таких вещей, как встраивание ИИ в вашу больницу или использование ИИ в вашей логистической сети. Без межфункциональных знаний о том, как работает ваш бизнес, сложно настроить ИИ соответствующим образом для достижения конкретных бизнес-результатов ».
Развертывание искусственного интеллекта с использованием архитектуры
Как указал Радж Рамеш в этом подкасте о том, как бизнес-архитектура может помочь использовать ИИ :
«Бизнес-архитектура играет огромную роль в будущем организаций. Нет сомнений, что ИИ станет неотъемлемой частью будущего бизнеса. Некоторые из ключевых вопросов, которые организации задают в связи с применением ИИ, такие как «С чего начать?», «Как мы развиваем возможности, которые повысят наше конкурентное преимущество?». Это вопросы, на которые бизнес-архитекторы помогут ответить, когда они Карта бизнес-стратегии вплоть до исполнения. »
Корпоративные и бизнес-архитекторы также играют важную роль в разработке будущих сценариев этих организаций с использованием ИИ и других. Сборка и развертывание приложений ИИ не могут быть выполнены с хаотическим подходом. Невозможно заранее знать, с чего начать и понять ИИ без строгой бизнес-ориентированной архитектуры. Архитекторы бизнеса и предприятия должны понимать соответствующую информацию, потоки создания ценности, возможности, приложения и процессы, на которые будет влиять ИИ.
Пример: искусственный интеллект в управлении капиталом
Существует как минимум пять способов, которыми AI в настоящее время подрывает индустрию финансовых услуг , как показано здесь:
Инвестиции через роботов-консультантов вскоре практически исключат финансовых консультантов;
Чат-боты, поддерживаемые диалоговым искусственным интеллектом, скоро позволят вовлечь клиентов;
В последнее время искусственный интеллект начал сокращать количество ложных срабатываний при выявлении мошенничества и управлении рисками;
В конечном итоге ИИ сможет «изучать», запоминать и соблюдать все применимые законы о соответствии нормативным требованиям; и наконец
Вскоре AI сможет предсказать цену акций и движения рынка, которые могут перевернуть управление активами.
Давайте более подробно рассмотрим AI и управление активами. Если обстоятельства правильные, может быть целесообразно заняться амбициозным проектом и попытаться заменить управляющего инвестициями неработающего фонда вместо искусственного интеллекта.
Управление фондом - это, по сути, выбор финансовых инструментов для торговли, как показано на рисунке 1 выше. Он включает в себя следующие этапы оценки: 1- изучить финансовые инструменты, доступные для выбранной категории, 2 - выбрать критерии оценки финансовых инструментов, 3 - оценить все доступные финансовые инструменты, 4- выбрать количество и цену для каждого финансового инструмента фонд и 5-ти ордеров по выбранным финансовым инструментам. Всего имеется 16 возможностей, позволяющих использовать этот поток создания ценности. 5 бизнес-возможностей включают этап оценки «Изучить финансовые инструменты, доступные для выбранной категории». 5 возможностей включают этап оценки «Выбор критериев оценки финансовых инструментов». 3 возможности позволяют оценить этап «Оценка всех финансовых инструментов». 2 возможности включают этап оценки «Выбор количества и цены для каждого финансового инструмента портфеля». Наконец, еще 5 возможностей обеспечивают этап оценки «Распоряжение выбранными финансовыми инструментами». Также обратите внимание, что некоторые разрешающие возможности позволяют использовать более 1 этапа значения.
Ламберт Ай 2Даниэль Ламберт
Как показано в нижней части рисунка 2 выше, три критически важные возможности потока создания стоимости «Выберите финансовые инструменты для торговли» должны работать очень хорошо, чтобы ИИ работал так же, как и верхний квартиль других конкурирующих фондов в выбранной категории. Первая проблемная возможность - «Анализ структуры финансового инструмента». Второй способ - это «Оценка финансовых инструментов». Наконец, третья проблемная возможность - это возможность определения распределения портфеля.
Хотите повысить свою продуктивность, вовлеченность и культуру?
SponsoredPost При поддержке Workplace by Facbook
Хотите повысить свою продуктивность, вовлеченность и культуру?
69% лидеров бизнеса считают, что коммуникация компании помогает им реализовать свое видение.
Приложения, процессы и требования, относящиеся к этим трем возможностям, необходимо будет подробно изучить, чтобы завершить разработку этой стратегической инициативы в области искусственного интеллекта для управления активами. Информационные концепции и базы данных, относящиеся к тем же трем возможностям, также должны быть изучены.
Корпоративные и бизнес-архитекторы могут также разработать и оценить различные сценарии для управления портфелем с использованием искусственного интеллекта. В приведенной выше таблице 1 кратко описаны 4 возможных сценария. Там, очевидно, может быть больше. Финансовый анализ, анализ воздействия и анализ рисков должны быть выполнены для каждого сценария. Из-за большого количества вовлеченного капитала и неопределенных сроков достижения положительного результата, откладывание инициативы искусственного интеллекта и сохранение «как есть» не должно быть исключено из возможных сценариев.
Все инициативы в области искусственного интеллекта должны всегда рассматриваться в рамках аналогичного системного подхода к архитектуре бизнеса и предприятия, где межфункциональные знания о том, как работает ваш бизнес, используются для соответствующей настройки ИИ для достижения конкретных бизнес-результатов. Это увеличит ваши шансы на успешную реализацию инициативы ИИ в синхронизации с бизнес-стратегиями вашей организации.