Директор по продуктам ERM и BPM ООО «Некстби» Наталья Рудик назвала еще несколько трудностей, с которыми могут столкнуться организации при внедрении ИИ: «Во-первых, это качество данных: фрагментация между разными внутренними учетными системами, отсутствие унификации по времени (на какую дату данные). Некачественные данные приводят к появлению некорректных решений. В результате вместо оптимизации происходят дополнительные расходы и убытки. Также отмечу вопросы к «интерпретации» результатов моделей и принятых решений, особенно со стороны регулятора. Нельзя просто использовать «черный ящик» — модель должна быть понятна и логична для регулятора, топ-менеджмента, акционеров и других заинтересованных сторон».
Рубрики
Комментарии
Генеративный ИИ поможет банкам заработать
