Auf Generative KI ausgerichtete Architekturen für Finanzinstitute
Erfahren Sie, wie Sie KI-getriebene Innovation in Unternehmen durch eine zuverlässige und skalierbare Architektur unterstützen können.
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Finanzinstitute als Vorreiter bei KI-gestützter Innovation
Viele Finanzinstitute verfügen bereits über umfangreiche Erfahrungswerte im Umgang mit Künstlicher Intelligenz (KI) für verschiedene Zwecke wie Betrugsprävention und Cybersecurity-Automatisierung. Mit dem Aufkommen der Generativen KI zeichnet sich nun jedoch ein grundlegender Wandel ab, der eine Fülle neuer Einsatzmöglichkeiten und zahlreiche Auswirkungen auf das Tagesgeschäft mit sich bringt.
Um mit dieser Entwicklung Schritt zu halten, haben zahlreiche Finanzinstitute weltweit Innovationsprogramme initiiert, die darauf abzielen, den Einsatz von Tools im Bereich der Generativen KI für verschiedene Geschäftsbereiche zu erforschen. Dies hat dazu geführt, dass der Bedarf an neuen Architekturen erkannt wurde, die sich in bestehende Systeme integrieren lassen und "Greenfield"-Projekte unterstützen, die durch KI-Lösungen von Drittanbietern ermöglicht werden.
Die Hauptkomponenten einer Architektur, die Generative KI in den Mittelpunkt stellt
Basismodelle und LLMs
Basismodelle bilden die Grundlage für die Generative KI und ermöglichen tiefe Einblicke in die Sprache durch umfangreiches Vortraining. LLMs verarbeiten Text und erfassen Abhängigkeiten gut. Die Einbeziehung von neu entstehenden Modellen mit veränderbaren Funktionen und die strategische Integration dieser verbessern die Anpassungsfähigkeit und Widerstandsfähigkeit.
RAG und RLHF
Retrieval Augmented Generation (RAG) und Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) verbessern LLMs im Finanzbereich, indem sie externes Wissen zur Verbesserung der Genauigkeit einbeziehen und menschliches Feedback zur kontinuierlichen Verfeinerung nutzen. Diese Ansätze verbessern die Aussagekraft des Modells und stimmen die Ergebnisse auf die geschäftlichen Anforderungen ab.
Agenten
Agenten verwalten Aufgaben, indem sie sie aufschlüsseln und an Basismodelle zur Ausführung delegieren. Code Interpreter, spezialisierte Agenten, generieren autonom Codeschnipsel für Aufgaben und verknüpfen KI und Programmierung, um Prozesse zu automatisieren. Diese Agenten und Interpreter passen sich an Unwägbarkeiten und Herausforderungen an, ähnlich wie Menschen beim Lösen von Problemen.
Telemetrie und Leitplanken
Finanzinstitute müssen Standards in Bezug auf Effizienz, Zuverlässigkeit, Leistung und Compliance erfüllen. Umfassende Telemetrie, das Sammeln und Analysieren von Daten wie Traces und Logs, ist für das Systemverständnis und die Einhaltung von Vorschriften unerlässlich. KI-Leitplanken als Wächter über Ethik und Genauigkeit verhindern unerwünschte Ergebnisse und ermöglichen kontinuierliche Verbesserungen.
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Die Vorteile eines auf Generative KI ausgerichteten Architektur-Designs
Die Architektur muss an verschiedene und sich möglicherweise weiterentwickelnde Anwendungsfälle anpassbar sein, um alle Stakeholder zufrieden zu stellen und gleichzeitig Beobachtbarkeit und Compliance zu gewährleisten. Unsere Erfahrung bei Reply zeigt, dass es von Vorteil ist, eine Architektur zu schaffen, die unabhängig von einem einzigen Large Language Model ist. Dieses Architekturkonzept gewährleistet Skalierbarkeit angesichts der wachsenden Bedeutung der Generativen KI.
Zudem ist Flexibilität von entscheidender Bedeutung. Denn sie ermöglicht das Hinzufügen und Entfernen von Basismodellen, ohne die Gesamtarchitektur zu beeinflussen. Das Konzept gewährleistet außerdem Stabilität, erstklassige Leistung und Sicherheit und ermöglicht es Finanzinstituten, flexible Entscheidungen auf der Grundlage von Geschäft, Sicherheit und Skalierbarkeit zu treffen.
den Weg in die Zukunft ebnen
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