المخرجات المنظمة (الذكاء الاصطناعي)

في الخدمات المالية

مثال واقعي

يعالج بنك استثماري عالمي حوالي 50000 وثيقة مالية يومياً، بما في ذلك إيداعات الشركات وتأكيدات الصفقات ونماذج فتح الحساب والمراسلات التنظيمية. ينشر البنك نظام ذكاء اصطناعي للمخرجات المنظمة لأتمتة استخراج حقول البيانات الرئيسية من هذه المستندات، وتغذية البيانات المنظمة في الأنظمة النهائية بما في ذلك منصة إدارة المخاطر ونظام تسوية الصفقات وقاعدة بيانات إدارة علاقات العملاء. يستخدم تنفيذ المخرجات المنظمة للبنك نموذج لغة كبير مع فك تشفير مقيد، مهيأ بمخطط JSON يحدد الحقول المتوقعة والأنواع وقواعد التحقق لكل نوع من أنواع المستندات. لإيداع 10-K لشركة، يحدد المخطط 47 حقلاً بما في ذلك اسم الشركة والسنة المالية وإجمالي الإيرادات وصافي الدخل وربحية السهم وإجمالي الأصول وإجمالي المطلوبات والتدفق النقدي التشغيلي والتفصيلات على مستوى القطاع، كل منها مع أنواع بيانات محددة ونطاقات مسموح بها وحقول مطلوبة. يعالج النظام إيداع 10-K لشركة تكنولوجيا كبرى، ويستخرج البيانات المنظمة بدقة 99.2% على مستوى الحقل. يتم التحقق من المخرجات المنظمة تلقائياً مقابل قواعد العمل، بما في ذلك التحقق من أن إجمالي الأصول يساوي إجمالي المطلوبات بالإضافة إلى حقوق الملكية، وأن الإيرادات تتجاوز تكلفة الإيرادات، وأن جميع القيم النقدية ضمن النطاقات المتوقعة. يتم بعد ذلك إدخال المخرجات التي تم التحقق منها في قاعدة بيانات أبحاث البنك، حيث تصبح متاحة للمحللين في غضون 30 ثانية من تقديم المستند، مقارنة بالعملية اليدوية السابقة التي استغرقت في المتوسط 45 دقيقة لكل مستند. يوسع البنك النظام لمعالجة 200 نوع مختلف من المستندات، كل منها مع مخطط المخرجات المنظمة الخاص به، ويحقق معدل دقة إجمالي 98.5% عبر جميع أنواع المستندات. يقدر البنك أن نظام المخرجات المنظمة للذكاء الاصطناعي يوفر 8000 ساعة من إدخال البيانات اليدوي شهرياً ويقلل أخطاء إدخال البيانات بنسبة 90%.

لماذا يهم في التمويل

المخرجات المنظمة هي قدرة أساسية لدمج الذكاء الاصطناعي في النسيج التشغيلي للمؤسسات المالية لأنها تسد الفجوة بين قدرات اللغة الطبيعية المرنة لنماذج الذكاء الاصطناعي والمتطلبات الصارمة القائمة على المخططات للأنظمة المالية. تعمل المؤسسات المالية على بيانات منظمة، من النظام المصرفي الأساسي إلى منصة إدارة المخاطر، من نظام التداول إلى محرك إعداد التقارير التنظيمية. كل نظام يتوقع بيانات بتنسيق محدد، مع حقول وأنواع وقواعد تحقق محددة. بدون مخرجات منظمة، يجب تفسير المحتوى الذي يولده الذكاء الاصطناعي يدوياً وإعادة تنسيقه وإدخاله في هذه الأنظمة، مما يخلق عنق زجاجة يلغي الكثير من مكاسب الكفاءة من أتمتة الذكاء الاصطناعي. المخرجات المنظمة تلغي عنق الزجاجة هذا، مما يتيح الأتمتة الكاملة لسير عمل معالجة البيانات التي كانت تتطلب سابقاً تدخلاً بشرياً عند نقطة التكامل. التأثير على الكفاءة التشغيلية كبير. المؤسسات المالية التي تنفذ المخرجات المنظمة للذكاء الاصطناعي تبلغ عن تخفيضات بنسبة 60% إلى 80% في وقت المعالجة لسير العمل المكثف في المستندات، إلى جانب تحسينات كبيرة في دقة البيانات واتساقها. كما تمكن التقنية من قدرات جديدة كانت غير عملية سابقاً، مثل المعالجة في الوقت الفعلي لتيارات المستندات عالية الحجم وإعداد التقارير التنظيمية الآلي واستخراج البيانات على نطاق واسع للتحليلات والتعلم الآلي. من منظور إدارة المخاطر، المخرجات المنظمة مع فك التشفير المقيد توفر ضمانات أقوى بشأن امتثال تنسيق المخرجات من توليد النص الحر، مما يقلل من مخاطر إخفاقات تكامل النظام النهائي. هذا مهم بشكل خاص للتطبيقات المالية الخاضعة للتنظيم حيث يمكن أن تسبب أخطاء التنسيق إخفاقات في إعداد التقارير التنظيمية أو انتهاكات الامتثال أو اضطرابات تشغيلية. قابلية تدقيق أنظمة المخرجات المنظمة هي أيضاً ميزة كبيرة للمؤسسات المالية، حيث أن تعريفات المخطط وقواعد التحقق ومقاييس الدقة توفر إطاراً واضحاً لإظهار موثوقية نظام الذكاء الاصطناعي للمنظمين.

مصطلحات ذات صلة

استكشف في Finatune

أسئلة شائعة