DBS Bank scopre le sfide dei big data con l'uso dell'intelligenza artificiale e anche le relative soluzioni
La banca di Singapore spiega gli ostacoli che ha dovuto superare applicando l’intelligenza artificiale alle sue operazioni e perché il successo va oltre la semplice individuazione dei modelli corretti.
DBS Bank ha dovuto superare ostacoli significativi nei suoi anni di sforzi per adottare l’intelligenza artificiale (AI), durante i quali si è resa conto che il successo va oltre la semplice comprensione dei modelli di formazione.
I dati, in particolare, si sono rivelati un ostacolo importante, secondo Sameer Gupta, responsabile dell'analisi di DBS. Nel 2018, la banca di Singapore ha intrapreso il suo viaggio per sfruttare l’intelligenza artificiale in quattro aree principali che spaziano dallo sviluppo di capacità di analisi, cultura e curriculum dei dati, miglioramento delle competenze dei dati e abilitazione dei dati.
"L'obiettivo era quello di utilizzare i dati per apportare maggiori vantaggi all'organizzazione", ha affermato Gupta in un'intervista a ZDNET. Per fare ciò, ha affermato che la banca ha riconosciuto la necessità di rendere l’accesso all’intelligenza artificiale pervasivo in tutta l’azienda e di fornire valore economico dall’intelligenza artificiale. Anche il costo della fornitura di soluzioni di intelligenza artificiale doveva essere costantemente ridotto.
Gli sforzi sono stati orientati allo sviluppo dei casi d’uso e dei talenti giusti, compresi gli ingegneri del machine learning, e alla creazione di una cultura dei dati che incoraggiasse tutti i dipendenti a pensare costantemente a come i dati e l’intelligenza artificiale potrebbero aiutare nel loro lavoro. Significava fornire un programma di formazione che guidasse il personale su come e quando utilizzare e non utilizzare i dati.
La banca ha iniziato a lavorare sulla creazione dell’infrastruttura per facilitare l’adozione dell’intelligenza artificiale, comprendendo la piattaforma dati, la struttura di gestione dei dati e la governance dei dati. Ha implementato un quadro in base al quale devono essere valutati tutti i casi di utilizzo dei dati. Denominato PURE, si basa su quattro principi - mirato, non sorprendente, rispettoso e spiegabile - che DBS ritiene essenziali per guidare la banca nell'utilizzo responsabile dei dati.
La sua piattaforma dati, ADA, funge da unica fonte centrale, consentendo alla banca di garantire meglio la governance, la qualità, la rilevabilità e la sicurezza dei dati.
Oggi, oltre il 95% dei dati ritenuti utili e necessari per facilitare le operazioni basate sull'intelligenza artificiale di DBS sono rilevabili sulla piattaforma. La piattaforma contiene più di 5,3 petabyte di dati, comprendenti 32.000 set di dati che includono video e dati strutturati.
Arrivare a questo punto, tuttavia, si è rivelato un compito colossale, come ha rivelato Gupta. In particolare, organizzare i dati e renderli rilevabili ha richiesto un lavoro significativo, che ha coinvolto principalmente competenze manuali e umane, ha affermato. Sono state spese ore laboriose per identificare i metadati, con strumenti per automatizzare tali attività gravemente carenti.
Ha aggiunto che la banca ha utilizzato molte applicazioni, ciascuna contenente i dati necessari per supportare le sue iniziative di intelligenza artificiale.
Con i dati distribuiti su diversi sistemi, ha osservato che era necessario "un sacco di lavoro pesante" per portare i set di dati su un'unica piattaforma e renderli rilevabili. I dipendenti devono essere in grado di estrarre i dati di cui hanno bisogno e la banca deve garantire che ciò avvenga in modo sicuro, ha affermato.
DBS oggi gestisce più di 300 progetti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, che secondo lei hanno prodotto un aumento delle entrate di 150 milioni di dollari di Singapore (112,53 milioni di dollari) lo scorso anno e hanno risparmiato 30 milioni di dollari di Singapore (22,51 milioni di dollari) in termini di prevenzione dei rischi, ad esempio, grazie a un migliore monitoraggio del credito. Secondo Gupta, questi casi d’uso dell’intelligenza artificiale coprono una gamma di funzioni, tra cui risorse umane, legale e rilevamento di frodi.
Le iniziative di intelligenza artificiale della banca sono sulla buona strada per generare ulteriore valore economico e benefici in termini di riduzione dei costi quest'anno, raddoppiando fino a raggiungere i 350 milioni di dollari di Singapore (262,56 milioni di dollari). L’obiettivo è che questa cifra raggiunga il miliardo di dollari di Singapore (750,17 milioni di dollari) nei prossimi tre anni. DBS, la più grande banca di Singapore, conta attualmente circa 1.000 data engineer, data scientist e data engineer.
Nessuna “proiettile magico” con l’adozione dell’intelligenza artificiale
Alla domanda se stesse esplorando l’uso dell’intelligenza artificiale generativa, Gupta ha confermato che la banca stava già eseguendo più di 10 progetti pilota, ma ha sottolineato che era ancora agli inizi. I vari team, tra cui marketing, vendite e IT, avrebbero bisogno di ulteriori colloqui nei prossimi mesi per comprendere meglio da questi test in che modo l’intelligenza artificiale generativa può avvantaggiare la banca, ha affermato.
Ha aggiunto che è necessario anche garantire che l'uso di tali applicazioni di IA continui ad aderire ai suoi principi PURE e ai principi FEAT di Singapore che guidano l'uso dell'IA nel settore. Dovranno essere valutati anche altri rischi noti, come allucinazioni e violazioni del diritto d'autore, ha affermato.
DBS attualmente esegue 600 algoritmi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, che collettivamente aiutano a potenziare le interazioni con i suoi cinque milioni di clienti in tutta la regione, comprese Cina, Indonesia e India.
Il fatto che utilizzi 600 modelli di intelligenza artificiale, tuttavia, è irrilevante, ha affermato Gupta, che ha sottolineato invece l’obiettivo di ottenere l’efficienza e la precisione ottimali dal minor numero di modelli di intelligenza artificiale.
Evidenziando l’idea sbagliata secondo cui il modello in sé è tutto, ha osservato che in realtà svolge un piccolo ruolo nel garantire che le aziende traggano vantaggio dall’uso dell’intelligenza artificiale.
Devono invece lavorare su tutti gli elementi tecnici, che dovrebbero includere la creazione di meccanismi per monitorare l’uso dell’intelligenza artificiale e raccogliere continuamente feedback per identificare le aree di miglioramento. Garantirà che l’organizzazione impari dall’applicazione dell’intelligenza artificiale e apporti modifiche laddove necessario, compresi i suoi modelli di intelligenza artificiale e i processi operativi, mentre risolve i problemi e tappa i buchi.
"È necessario perseverare per ottenere il massimo beneficio. Non esiste una bacchetta magica", ha detto Gupta.
Alla domanda se DBS stesse utilizzando l’intelligenza artificiale per anticipare meglio le interruzioni, come quelle sperimentate nell’ultimo anno, ha affermato che la banca sta lavorando per identificare come può fare meglio, compreso l’utilizzo dell’analisi dei dati. Sottolineando che molti fattori possono causare picchi nella domanda, ha affermato che esiste il potenziale per sfruttare l’intelligenza artificiale, ad esempio, nelle operazioni per rilevare anomalie e determinare la prossima linea d’azione.
Non ha potuto commentare nello specifico le interruzioni del servizio, ma ha detto che un comitato speciale composto da quattro membri del consiglio di amministrazione della banca sta conducendo una revisione completa della resilienza tecnologica dell'azienda. Sono stati coinvolti anche esperti esterni per aiutare con la revisione, ha affermato, aggiungendo che maggiori dettagli saranno forniti una volta completata.
Il mese scorso si è scoperto che l'errore umano era la causa dell'interruzione di maggio di DBS, ma non era correlato all'interruzione di marzo. Il ministro senior di Singapore e ministro responsabile del MAS, Tharman Shanmugaratnam, ha affermato in una risposta parlamentare scritta che l'errore è stato riscontrato nel software utilizzato per la manutenzione del sistema e ha comportato una "riduzione significativa" della capacità del sistema.
Ciò ha influito sulla sua capacità di elaborare operazioni bancarie online e mobili, pagamenti elettronici e transazioni bancomat, ha affermato Tharman, citando l'indagine preliminare della banca.
Fondi per aiutare il settore ad adottare l’intelligenza artificiale
Lunedì Singapore ha dichiarato che stanzierà 150 milioni di dollari di Singapore (112,53 milioni di dollari) in tre anni per sostenere ulteriormente gli sforzi del settore finanziario per innovare attraverso l’uso della tecnologia.
Il Financial Sector Technology and Innovation Scheme (FSTI 3.0) continuerà a facilitare lo sviluppo e l’adozione di capacità in settori chiave come l’intelligenza artificiale e l’analisi dei dati, nonché la tecnologia di regolamentazione o regtech. Nello specifico, l’Autorità Monetaria di Singapore (MAS), l’ente regolatore del settore, cercherà di alimentare l’adozione dell’intelligenza artificiale e dell’analisi dei dati tra le imprese finanziarie più piccole.
FSTI 3.0 comprende anche nuovi percorsi in base ai quali i fondi verranno espansi per includere entità di capitale di rischio aziendale e progetti ESG (ambientali, sociali e di governance). MAS lancerà anche inviti aperti per casi d'uso nelle tecnologie emergenti, come il Web 3.0, con sovvenzioni da offrire per prove e commercializzazione.
Per DBS, l’obiettivo ora è garantire che i suoi progetti di intelligenza artificiale possano scalare e che l’accesso rimanga pervasivo in tutta l’organizzazione, ha affermato Gupta.
"Dobbiamo assicurarci di industrializzare il modo in cui l'intelligenza artificiale viene sviluppata e distribuita in banca, in modo da poter ridurre lo sforzo per implementarla. Non è possibile farlo se ogni caso d'uso viene realizzato in modo su misura", ha osservato. .
Ha inoltre sottolineato l’importanza di garantire che l’intelligenza artificiale continui a essere misurata, in modo che la banca sia in grado di determinare se sta generando risultati positivi. "Dobbiamo garantire che ci siano vantaggi sia per i dipendenti che per i clienti", ha aggiunto.