פרויקטים של בינה מלאכותית תוך שעות במקום חודשים – כיצד ספק שירותים פיננסיים גלובלי מיפן הופך את הציות לאוטומטי ללא מומחי בינה מלאכותית משלו

השותפות האסטרטגית בין קבוצה פיננסית יפנית מובילה לבין Unframe AI: סיפור הצלחה פורץ דרך ביישום בינה מלאכותית ארגונית

קבוצה פיננסית מובילה בתחום הטרנספורמציה הדיגיטלית

ספקית שירותים פיננסיים גלובלית מובילה מיפן, אחת מקבוצות השירותים הפיננסיים היוקרתיות ביותר במדינה, מביטה לאחור על היסטוריה של כמעט 100 שנה. החברה צמחה לשחקנית גלובלית הפועלת ביותר מ-30 מדינות. היא מציעה מגוון רחב של שירותים פיננסיים, כולל ניהול עושר, בנקאות השקעות, מסחר באג"ח, מניות ונגזרים, וניהול נכסים. החברה משרתת יחידים, תאגידים, מוסדות וממשלות ופעילה במיוחד במסחר בניירות ערך ובבנקאות השקעות.

כאחד מבנקי ההשקעות הגדולים באסיה, הקבוצה ניצבת בפני האתגר של שילוב שירותים פיננסיים מסורתיים עם דרישות הטרנספורמציה הדיגיטלית. החברה הכירה בכך שבינה מלאכותית היא גורם מפתח ליתרון תחרותי עתידי במגזר הפיננסי. אסטרטגיית הדיגיטציה של החברה מבוססת על שלושה עמודי תווך מרכזיים: מתן שירותים דיגיטליים חדשניים, התרחבות לנכסים דיגיטליים ופתיחה של הזדמנויות עסקיות חדשות באמצעות טכנולוגיות מתקדמות.

האתגר עבור ספק השירותים הפיננסיים היה טמון בצורך ליישם מקרי שימוש מורכבים של בינה מלאכותית במהירות וביעילות, תוך עמידה בדרישות התאימות המחמירות ובסטנדרטי האבטחה של התעשייה הפיננסית. יישומים מסורתיים של בינה מלאכותית דרשו לעתים קרובות חודשים של זמן פיתוח, השקעות משמעותיות בצוותים מיוחדים ואינטגרציות מורכבות במערכות קיימות. מכשולים אלה האטו את החדשנות והקשו על שמירה על תחרותיות.

Unframe AI: מהפכת פלטפורמות הבינה המלאכותית הארגונית

חברת Unframe AI, שנוסדה על ידי שי לוי, לריסה שניידר ועדי עזריה, מייצגת שינוי פרדיגמטי באופן שבו חברות מיישמות ומשתמשות בבינה מלאכותית. החברה נולדה מתוך ההבנה שגישות קודמות לבינה מלאכותית ארגונית היו מורכבות מדי, גוזלות זמן ויקרות מדי. המנכ"ל שי לוי מביא עמו מומחיות מרשימה, לאחר שהיה שותף להקמת Noname Security, חברה שצמחה להכנסות שנתיות חוזרות של 40 מיליון דולר תוך ארבע שנים ונרכשה על ידי Akamai תמורת 500 מיליון דולר.

הקונספט המרכזי של Unframe AI מבוסס על גישת Blueprint, מתודולוגיה חדשנית המאפשרת להפוך מקרי שימוש מורכבים של בינה מלאכותית לפתרונות עסקיים פונקציונליים תוך שעות במקום חודשים. גישה זו מבטלת את המכשולים האופייניים ליישום בינה מלאכותית: זמני פיתוח ארוכים, עלויות גבוהות ואינטגרציות מורכבות. הפלטפורמה תוכננה כפתרון מוכן לשימוש מלא, המאפשר לחברות לפתח פתרונות בינה מלאכותית מותאמים אישית מבלי לבנות מומחיות פנימית נרחבת בתחום.

הארכיטקטורה הטכנית של Unframe AI נועדה להשתלב עם כל יישום SaaS, API, מסד נתונים ומערכת קבצים, תוך הבטחה שנתונים ארגוניים רגישים לעולם לא יעזבו את הגבולות המאובטחים של סביבת הלקוח. הפלטפורמה היא אגנוסטית ל-LLM, כלומר חברות יכולות לבחור או לעבור בין מודלים שונים של שפות עיקריות מבלי להיות קשורות לספק ספציפי. גמישות זו חשובה במיוחד בנוף טכנולוגי מתפתח במהירות שבו מודלים חדשים ומשופרים מופיעים באופן קבוע.

גישת התוכנית החדשנית הלכה למעשה

גישת ה-blueprint של Unframe AI מייצגת חידוש מהותי ביישום בינה מלאכותית בארגונים. במקום לאלץ חברות לאמן או לייעל את מודלי השפה הגדולים שלהן, Unframe מספקת תוכניות קונטקסטואליות המספקות למודלי בינה מלאכותית את הידע הספציפי לתחום הדרוש. תוכניות אלו מכילות מידע מובנה על תהליכים עסקיים, נתונים ספציפיים לתעשייה ומדיניות ארגונית, מה שמאפשר למודלי בינה מלאכותית לספק תוצאות מדויקות ורלוונטיות.

התהליך מתחיל בדרך כלל בניתוח מפורט של הדרישות הספציפיות של החברה ומקרי השימוש שלה. צוות Unframeעובד בשיתוף פעולה הדוק עם הלקוחות כדי להבין את האתגרים והמטרות הייחודיים שלהם. בהתבסס על תובנות אלו, מפותחות תוכניות מותאמות אישית המשמשות כבסיס ידע עבור סוכני הבינה המלאכותית. תוכניות אלו יכולות להפוך נתונים לא מובנים כגון קבצי PDF, מיילים וקבצי Excel למידע שמיש ומובנה, תוך אוטומציה של תהליכי הזנה ועיבוד ידניים.

יתרון מרכזי של גישה זו הוא מהירות היישום. בעוד שפרויקטים מסורתיים של בינה מלאכותית יכולים לעתים קרובות להימשך שישה עד שנים עשר חודשים או אפילו יותר, גישת ה-blueprint מאפשרת אספקת פתרונות פונקציונליים תוך שעות או מספר ימים. מהירות זו מושגת באמצעות רכיבים מוכנים מראש ושיטות מוכחות המוטמעות ב-blueprint.

גמישות המערכת באה לידי ביטוי גם ביכולתה לתמוך בסוגים שונים של מקרי שימוש בבינה מלאכותית. החל מעיבוד מסמכים ובדיקת תאימות ועד אוטומציה של שירות לקוחות וניתוח נתונים, ניתן להתאים את הפלטפורמה כמעט לכל תחום עסקי, תוך התחשבות בדרישות ובזרימות העבודה הספציפיות של כל תחום ואופטימיזציה שלהן בהתאם.

השותפות האסטרטגית: קבוצה פיננסית פוגשת Unframe AI

שיתוף הפעולה בין קבוצת הפיננסים היפנית לבין Unframe AI החל כיוזמה אסטרטגית למודרניזציה של היעילות התפעולית ולפתיחת הזדמנויות עסקיות חדשות באמצעות בינה מלאכותית. מנהל מערכות המידע של העסק הסיטונאי זיהה את הפוטנציאל של פלטפורמת Unframeואת הגישה הייחודית שלה ליישום בינה מלאכותית. ההחלטה לבחור Unframe AI התבססה על מספר גורמים קריטיים שהם קריטיים עבור חברת שירותים פיננסיים גלובלית בסדר גודל כזה.

בתחילה, ארכיטקטורת האבטחה של Unframe AI הייתה גורם מכריע. תעשיית הפיננסים כפופה לדרישות רגולטוריות מחמירות בנוגע להגנה על נתונים ותאימות. Unframe AI הצליחה להבטיח שכל נתוני הלקוחות הרגישים ומידע העסקי יישארו בסביבת ה-IT המאובטחת של החברה, ללא צורך בגישה חיצונית או העברת נתונים לצדדים שלישיים. ערבות זו הייתה בסיסית לקבלת הפתרון על ידי מחלקות הציות וניהול הסיכונים של המוסד.

מהירות היישום הייתה יתרון מרכזי נוסף. ספק השירותים הפיננסיים פועל בסביבת שוק תחרותית ביותר שבה אימוץ מהיר של טכנולוגיות חדשות יכול לספק יתרון תחרותי משמעותי. היכולת של Unframe AI לספק פתרונות בינה מלאכותית פונקציונליים בחלקיק מהזמן הנדרש על ידי גישות מסורתיות אפשרה לחברה להאיץ את אסטרטגיית הדיגיטציה שלה ולהגיב מהר יותר לשינויים בשוק.

גמישותה וגמישותה של הפלטפורמה היו גם הן קריטיות. כחברה גלובלית עם יחידות עסקיות מגוונות, הקבוצה נזקקה לפתרון שיוכל להסתגל לדרישות שונות ולהתפתח עם צמיחת החברה. גישת ה-blueprint של Unframe AI אפשרה לכסות מקרי שימוש מגוונים, החל מאוטומציה של תהליכי תאימות ועד שיפור יעילות שירות הלקוחות.

מקרי שימוש קונקרטיים והצלחות ביישום

הטמעת הבינה המלאכותית של Unframe בקבוצת הפיננסים הקיפה מספר תחומי יישום אסטרטגיים, שכל אחד מהם נועד להתמודד עם אתגרים עסקיים ספציפיים ולהשיג שיפורים מדידים. דגש מרכזי היה על אוטומציה ואופטימיזציה של תהליכי תאימות, שהם קריטיים בתעשייה הפיננסית.

בתחום עיבוד המסמכים ובדיקת התאימות, החברה יישמה מערכות המונעות על ידי בינה מלאכותית שיכולות לנתח באופן אוטומטי כמויות גדולות של חוזים, מסמכים רגולטוריים ומדיניות פנימית. מערכות אלו יכולות לזהות הפרות תאימות פוטנציאליות, לבצע הערכת סיכונים וליצור המלצות לפעולות נחוצות. האוטומציה של תהליכים אלו לא רק הפחיתה משמעותית את זמן העיבוד אלא גם שיפרה את הדיוק והעקביות של בדיקות התאימות.

תחום יישום משמעותי נוסף היה אופטימיזציה של תהליכי שירות לקוחות. על ידי שילוב צ'אטבוטים המופעלים על ידי בינה מלאכותית ועוזרים חכמים, ספק השירותים הפיננסיים הצליח להגביר את יעילות תמיכת הלקוחות תוך שיפור איכות האינטראקציות עם הלקוחות. מערכות אלו יכולות להבין פניות מורכבות של לקוחות, לאחזר מידע רלוונטי ממאגרי מידע נרחבים וליצור תגובות מותאמות אישית העונות על הצרכים הספציפיים של כל לקוח.

ניתוח נתונים ובינה עסקית היוו תחום יישום מרכזי שלישי. המכון מינף את יכולות הבינה המלאכותית של Unframeכדי לנתח נתונים לא מובנים ממקורות שונים ולהשיג תובנות חשובות. ניתוחים אלה תומכים בתהליכי קבלת החלטות אסטרטגיים, מזהים הזדמנויות עסקיות חדשות ומשפרים את ניהול הסיכונים באמצעות מודלים ניבוייים מדויקים יותר.

היישום בוצע בשיתוף פעולה הדוק בין צוותי הקבוצה הפיננסית לבין Unframe AI. דגש מיוחד הושם על ניהול שינויים והכשרת עובדים כדי להבטיח שימוש יעיל בכלי הבינה המלאכותית החדשים. הקבלה בקרב המשתמשים הייתה גבוהה, שכן המערכות היו אינטואיטיביות לשימוש ואפשרו עלייה מיידית בפריון.

תוצאות עסקיות מדידות והחזר השקעה (ROI)

השותפות בין הקבוצה הפיננסית לבין Unframe AI הביאה לתוצאות עסקיות מרשימות ומדידות, המדגימות בבירור את יעילותם של פתרונות הבינה המלאכותית המיושמים. ניתן לחלק את ההצלחות למספר קטגוריות, שכל אחת מהן משקפת היבטים ספציפיים של שיפור עסקי.

החברה השיגה שיפורים משמעותיים ביעילות התפעולית. אוטומציה של משימות תאימות שגרתיות הובילה להפחתה של עד 70 אחוזים בזמני עיבוד. סקירות מסמכים מורכבות שלקחו בעבר מספר ימים ניתנות כעת להשלמה תוך מספר שעות. חיסכון בזמן זה אפשר לצוותי תאימות להתמקד בפעילויות אסטרטגיות ובעלות ערך מוסף יותר.

גם הדיוק של ביקורות התאימות השתפר משמעותית. יישום עקבי של ניתוחים המונעים על ידי בינה מלאכותית צמצם טעויות אנוש והגדיל את שיעור הגילוי של הפרות תאימות פוטנציאליות ביותר מ-40 אחוזים. שיפור זה בעל ערך רב במיוחד בתעשייה שבה הפרות תאימות עלולות לגרום לעונשים כספיים משמעותיים ולנזק תדמיתי.

בשירות הלקוחות, הטמעת פתרונות מבוססי בינה מלאכותית הובילה לעלייה משמעותית בשביעות רצון הלקוחות. זמני התגובה לפניות לקוחות צומצמו בממוצע ב-60 אחוזים, בעוד שאיכות התשובות והדיוק שלהן השתפרו. ללקוחות יש כעת גישה 24/7 לעוזרים חכמים שיכולים לענות על שאלות פיננסיות מורכבות ולספק המלצות מותאמות אישית.

החיסכון בעלויות כתוצאה מיישום הבינה המלאכותית היה גם הוא משמעותי. ספק השירותים הפיננסיים הצליח להפחית את עלויות התפעול בתחומים המיושמים בכ-25 עד 35 אחוזים. חיסכון זה נובע מאוטומציה של תהליכים ידניים, צמצום שגיאות ושיפור הקצאת המשאבים. ההשקעה בפלטפורמת Unframeהחזירה את עצמה תוך השנה הראשונה ליישום.

יתר על כן, שילוב בינה מלאכותית אפשר הזדמנויות עסקיות חדשות וזרמי הכנסה חדשים. ניתוח נתונים משופר אפשר לחברה לזהות מגמות שוק חדשות, להבין טוב יותר את התנהגות הלקוחות ולפתח מוצרים פיננסיים מותאמים אישית. תובנות אלו, המבוססות על נתונים, הובילו לעלייה של כ-20 אחוז בשיעורי המכירה הצולבת ולפיתוח שירותים חדשניים הפונים לפלחי לקוחות חדשים.

פלטפורמת בינה מלאכותית מנוהלת - תמונה: Xpert.Digital

כאן תלמדו כיצד החברה שלכם יכולה ליישם פתרונות בינה מלאכותית מותאמים אישית במהירות, בצורה מאובטחת וללא חסמי כניסה גבוהים.

פלטפורמת בינה מלאכותית מנוהלת היא חבילה מקיפה ונטולת דאגות עבורכם לבינה מלאכותית. במקום להתמודד עם טכנולוגיה מורכבת, תשתית יקרה ותהליכי פיתוח ארוכים, אתם מקבלים פתרון מוכן לשימוש המותאם לצרכים שלכם משותף מתמחה - לעתים קרובות תוך מספר ימים.

היתרונות המרכזיים במבט חטוף:

⚡ יישום מהיר: מרעיון ליישום תפעולי תוך ימים, לא חודשים. אנו מספקים פתרונות מעשיים היוצרים ערך מיידי.

🔒 אבטחת מידע מקסימלית: המידע הרגיש שלך נשאר אצלך. אנו מבטיחים עיבוד מאובטח ותואם ללא שיתוף מידע עם צדדים שלישיים.

💸 אין סיכון פיננסי: אתם משלמים רק על תוצאות. השקעות גבוהות מראש בחומרה, תוכנה או כוח אדם מבוטלות לחלוטין.

🎯 התמקדו בעסק הליבה שלכם: התרכזו במה שאתם עושים הכי טוב. אנו מטפלים בכל היישום הטכני, התפעול והתחזוקה של פתרון הבינה המלאכותית שלכם.

📈 עתיד-מוכן וניתן להרחבה: הבינה המלאכותית שלכם גדלה איתכם. אנו מבטיחים אופטימיזציה וגמישות מתמשכת, ומתאימים את המודלים לדרישות חדשות באופן גמיש.

עוד על זה כאן:

• פלטפורמת בינה מלאכותית מנוהלת

אינטגרציה טכנולוגית והיבטי אבטחה

האינטגרציה הטכנית של Unframe AI בתשתית ה-IT הקיימת של הקבוצה הפיננסית היווה היבט מורכב וקריטי של השותפות. החברה מפעילה סביבת IT מאובטחת ומפוקחת ביותר, אשר חייבת לעמוד בתקני האבטחה ודרישות התאימות המחמירים ביותר. האינטגרציה החלקה של פלטפורמת הבינה המלאכותית בסביבה זו דרשה תכנון ויישום קפדניים.

יתרון מרכזי של Unframe AI הוא הארכיטקטורה שלה, שאינה דורשת העברת נתונים מחוץ למערכות הלקוח. כל עיבוד הבינה המלאכותית מתבצע בתוך סביבת ה-IT המאובטחת של ספק השירותים הפיננסיים, מה שמבטיח שנתוני לקוח רגישים ומידע עסקי יישארו מוגנים במלואם. תכונה זו הייתה קריטית לקבלת הפתרון על ידי צוותי האבטחה והתאימות של החברה.

הפלטפורמה משתמשת בטכנולוגיות הצפנה מתקדמות ופרוטוקולי אבטחה העומדים בתקני התעשייה הגבוהים ביותר. כל העברות הנתונים בין רכיבי מערכת שונים מוצפנות מקצה לקצה, והגישה לפונקציות בינה מלאכותית מוגנת על ידי מנגנוני אימות והרשאה רב-מפלסיים. אמצעי אבטחה אלה מבטיחים שרק למשתמשים מורשים תהיה גישה ליכולות בינה מלאכותית ספציפיות.

האינטגרציה בוצעה באמצעות ממשקי API סטנדרטיים, המאפשרים חיבור גמיש למערכות קיימות שונות. הקבוצה הפיננסית הצליחה להטמיע בהדרגה את פונקציות הבינה המלאכותית בתחומי עסקים שונים מבלי לבצע שינויים משבשים במערכות ייצור קריטיות. גישה זו צמצמה את הסיכונים ואפשרה פריסה מבוקרת עם ניטור ואופטימיזציה מתמשכים.

יכולת ההרחבה של הפתרון הוכחה כיתרון מרכזי נוסף. הפלטפורמה יכולה להתרחב באופן אוטומטי עם עומסי עבודה הולכים וגדלים ולהסתגל לדרישות משתנות. זה חשוב במיוחד עבור חברת שירותים פיננסיים גלובלית כמו זו, אשר צריכה להתמודד עם כמויות גדולות של עסקאות ועיבוד נתונים מדי יום.

אתגרים ופתרונות

למרות ההצלחות המרשימות, הטמעת פתרונות בינה מלאכותית אצל ספק שירותים פיננסיים לא הייתה חפה מאתגרים. מכשולים אלה והפתרונות שפותחו מציעים תובנות חשובות לחברות אחרות המתכננות פרויקטים דומים של דיגיטציה.

אחד האתגרים הגדולים ביותר היה מרכיב ניהול השינויים בפרויקט. הכנסת טכנולוגיות בינה מלאכותית חייבה את העובדים להתאים את זרימות העבודה ואת דפוסי החשיבה שלהם. חברי צוות רבים חששו בתחילה מההשפעה על עבודתם ומורכבות הטכנולוגיות החדשות. החברה ו- Unframe AI פיתחו תוכנית הכשרה ותקשורת מקיפה שהדגישה את היתרונות של שילוב בינה מלאכותית ותמכה בעובדים בפיתוח מיומנויות חדשות.

הדרישות הרגולטוריות של התעשייה הפיננסית הציבו אתגר מורכב נוסף. כל יישום של בינה מלאכותית היה צריך לא רק לתפקד מבחינה טכנית אלא גם לעמוד בתקני תאימות מחמירים. זה דרש שיתוף פעולה הדוק בין הצוותים הטכניים, מחלקות הציות ורגולטורים חיצוניים. חברת Unframe AI הייתה צריכה לפתח נהלי תיעוד והוכחה מפורטים כדי להבטיח את השקיפות והמעקב אחר כל החלטות הבינה המלאכותית.

אינטגרציה עם מערכות מדור קודם התגלתה כאתגר טכני. הקבוצה הפיננסית מפעילה מגוון מערכות ישנות יותר שפותחו במשך שנים ותומכות בפונקציות עסקיות קריטיות. האתגר היה לחבר יכולות בינה מלאכותית מודרניות למערכות קיימות מבלי לפגוע ביציבותן או בביצועיהן. Unframe AI פיתחה מתאמים מיוחדים ופתרונות תוכנה ביניים ששימשו כגשרים בין דורות המערכות השונים.

איכות נתונים וסטנדרטיזציה גם הם היוו אתגר. מערכות בינה מלאכותית טובות רק כמו הנתונים איתם הן עובדות. החברה נאלצה להשקיע מאמצים משמעותיים כדי לנקות, לתקנן ולהרמוניזציה של מקורות נתונים. זה דרש פיתוח תהליכי ניהול נתונים ויישום מערכות ניטור איכות נתונים.

קנה מידה והתרחבות עולמית

הצלחת היישום הראשוני בקבוצת הפיננסים היפנית הובילה לתוכניות שאפתניות להרחבה וצמיחה עולמית של פתרונות הבינה המלאכותית. התרחבות זו מביאה עמה הזדמנויות ואתגרים חדשים הדורשים חשיבה אסטרטגית ותכנון קפדני.

ההתרחבות הגיאוגרפית של פתרונות בינה מלאכותית לשווקים שונים בהם פועל ספק השירותים הפיננסיים מחייבת התחשבות בתקנות מקומיות, שפות ונהלים עסקיים. Unframe AI הוכיח את עצמו כיקר ערך במיוחד בהתמודדות עם אתגר זה, שכן ארכיטקטורת ה-blueprint שלו מאפשרת יצירה מהירה של גרסאות מקומיות של פתרונות בינה מלאכותית. הפלטפורמה יכולה להתמודד עם שפות שונות ולהתאים את עצמה לדרישות תאימות מקומיות ללא צורך בפיתוח מחדש נרחב.

ההרחבה הפונקציונלית כוללת הרחבת יישומי בינה מלאכותית לתחומי עסקים נוספים בתוך הקבוצה. בעקבות יישומים מוצלחים בתחומי תאימות ושירות לקוחות, החברה מתכננת להציג פתרונות בינה מלאכותית בתחומים כמו ניהול סיכונים, אופטימיזציה של תיקי עבודות וניתוח שוק. כל תחום יישום חדש דורש התאמות ואופטימיזציות ספציפיות, המתאפשרות הודות לגישה הגמישה של Unframe AI.

צמיחה ארגונית כרוכה בבניית יכולות פנימיות ופיתוח מומחיות בתחום הבינה המלאכותית בתוך הארגון. החברה משקיעה בתוכניות הכשרה ומגייסת מומחים בעלי רקע בבינה מלאכותית כדי להפוך לעצמאיים יותר בטווח הארוך ולקדם את החדשנות שלה. במקביל, השותפות האסטרטגית עם Unframe AI תמשיך להבטיח גישה לטכנולוגיות ולשיטות העדכניות ביותר.

קנה מידה טכני כרוך בהרחבת תשתית ה-IT כדי לתמוך בעומסי עבודה גדולים יותר ובמקרי שימוש מורכבים יותר. זה דורש השקעות בחומרה, שירותי ענן וקיבולת רשת. הארכיטקטורה המודולרית של Unframe AI מאפשרת הרחבות אלו, שכן רכיבים חדשים ניתנים לשילוב בצורה חלקה בתשתית הקיימת.

השפעות כלל-תעשייתיות ותגובות שוק

הצלחת השותפות בין קבוצת הפיננסים לבין Unframe AI משכה תשומת לב כלל-תעשייתית והניעה ספקי שירותים פיננסיים אחרים לחשוב מחדש על אסטרטגיות הבינה המלאכותית שלהם. התפתחות זו מדגימה כיצד יישומי טכנולוגיה חדשניים יכולים לשנות את תנאי השוק וליצור דינמיקה תחרותית חדשה.

מתחרותיה של החברה החלו להשיק יוזמות דומות בתחום הבינה המלאכותית כדי לעמוד בקצב. תגובה זו מחזקת את המגמה לדיגיטציה בתעשייה הפיננסית ומאיצה את פיתוחם של מוצרים ושירותים פיננסיים חדשניים. במקביל, צצים אתגרים חדשים בנוגע לבידול ככל שטכנולוגיות הבינה המלאכותית הופכות לסטנדרטיות יותר ויותר.

גם רגולטורים הגיבו לשימוש הגובר בבינה מלאכותית בשירותים פיננסיים. הנחיות ותקנים חדשים מפותחים כדי להבטיח שמערכות בינה מלאכותית יהיו שקופות, הוגנות ואחראיות. ספק השירותים הפיננסיים מרוויח מיישום מוקדם של התקנות, שכן הוא כבר צבר ניסיון בדרישות תאימות למערכות בינה מלאכותית ויכול לספק ייעוץ בנוגע לפיתוח תקנים חדשים.

ספקי טכנולוגיה ראו את הצלחתה של Unframe AI ומפתחים פתרונות משלהם לשוק הבינה המלאכותית הארגונית. מצב זה מוביל לתחרות גוברת, אך גם לחדשנות מהירה יותר ולפתרונות טובים יותר עבור לקוחות הקצה. שוק פלטפורמות הבינה המלאכותית הארגונית צומח במהירות, וחברות כמו Unframe AI חייבות לחדש ללא הרף כדי לשמור על מעמדן בשוק.

גם קהילת המשקיעים הגיבה בחיוב להצלחות החברה. Unframe AI השלימה סבב גיוס של 50 מיליון דולר, דבר המשקף ביטחון במודל העסקי שלה ובסיכויי הצמיחה שלה. השקעות אלו יאפשרו לחברה להגביר את פעילות המחקר והפיתוח שלה ולהאיץ את התרחבותה הגלובלית.

סיכויים עתידיים והתפתחויות אסטרטגיות

השותפות בין קבוצת הפיננסים היפנית לבין Unframe AI עדיין בשלביה הראשונים, ולשתי החברות יש תוכניות שאפתניות לעתיד. סיכויים אלה כוללים חידושים טכנולוגיים, תחומי יישומים חדשים והרחבות אסטרטגיות בעלות פוטנציאל לשינוי נוסף בתעשיית השירותים הפיננסיים.

מבחינת התקדמות טכנולוגית, שתי החברות עובדות על שילוב טכנולוגיות הבינה המלאכותית החדישות ביותר, כולל טכניקות למידת מכונה מתקדמות ומערכות בינה מלאכותית רב-מודאליות. פיתוחים אלה מאפשרים לטפל במקרי שימוש מורכבים אף יותר ולשפר עוד יותר את הדיוק והיעילות של פתרונות קיימים. מעניינים במיוחד הם התפתחויות בהסבר של החלטות בינה מלאכותית, שהן קריטיות עבור תעשיות מוסדרות כמו התעשייה הפיננסית.

ההתרחבות לתחומי יישום חדשים כוללת פיתוח פתרונות בינה מלאכותית עבור תחומים כגון מסחר אלגוריתמי, הערכת סיכוני אשראי וייעוץ פיננסי מותאם אישית. יישומים אלה דורשים אלגוריתמים מיוחדים ביותר וידע מעמיק בתעשייה, אך מציעים גם פוטנציאל משמעותי ליתרונות תחרותיים ולמקורות הכנסה חדשים. החברה מתכננת להרחיב עוד יותר את מעמדה כמובילה בחדשנות ביישום בינה מלאכותית במימון.

ההתרחבות האסטרטגית כוללת התרחבות גיאוגרפית וסקטוריאלית כאחד. הקבוצה הפיננסית שוקלת ליישם את פתרונות הבינה המלאכותית שפותחו בתחומי עסקים ושווקים אחרים. במקביל, Unframe AI בוחנת הזדמנויות להתרחב לתעשיות אחרות בעלות דרישות דומות לפתרונות בינה מלאכותית ארגונית. גיוון זה יכול להפחית סיכונים וליצור הזדמנויות צמיחה חדשות.

השותפות מתכננת גם לפתח סטנדרטים ושיטות עבודה מומלצות ספציפיים לתעשייה בתחום הבינה המלאכותית. על ידי שיתוף פעולה עם רגולטורים, איגודי תעשייה ובעלי עניין אחרים, שתי החברות יכולות לתרום ליצירת מערכת אקולוגית אחראית ובת קיימא של בינה מלאכותית. מנהיגות זו יכולה ליצור יתרונות תחרותיים ארוכי טווח ולחזק את מעמדם בשוק.

לקחים שנלמדו ושיטות עבודה מומלצות

היישום המוצלח של פתרונות בינה מלאכותית על ידי Unframe AI אצל ספקית השירותים הפיננסיים הגלובלית מספק תובנות חשובות ושיטות עבודה מומלצות שיכולות לסייע לחברות אחרות עם פרויקטים דומים של דיגיטציה. חוויות אלו הן בעלות ערך במיוחד משום שהן מגיעות מהקשר אמיתי בקנה מידה גדול של ארגון.

אחת הממצאים החשובים ביותר נוגעת לחשיבות של חסות ניהולית ומחויבות ארגונית. הצלחת הפרויקט נבעה במידה רבה מתמיכתה המלאה של ההנהלה הבכירה של הקבוצה הפיננסית ביוזמה ומסיפקה את המשאבים הדרושים. ללא מחויבות חזקה זו, רבים מהאתגרים שנתקלו בהם לא היו מתגברים בהצלחה.

חשיבותה של גישת יישום בשלבים הוכחה כגורם קריטי להצלחה. במקום לנסות ליישם את כל פתרונות הבינה המלאכותית בבת אחת, החברה התמקדה במקרי שימוש ספציפיים בעלי פוטנציאל יצירת ערך גבוה. גישה זו אפשרה להם להשיג הצלחה במהירות, לממש אפקטים של למידה ולבנות ביטחון בטכנולוגיה.

שיתוף פעולה הדוק בין צוותים פנימיים וספקי טכנולוגיה חיצוניים התגלה כמכריע. השילוב בין הידע המעמיק של ספק השירותים הפיננסיים בתעשייה לבין המומחיות הטכנית של Unframe AI אפשר פיתוח פתרונות מותאמים אישית אשר נותנים מענה אופטימלי לדרישות עסקיות ספציפיות. גישה זו של שותפות הייתה חשובה יותר מיחסי לקוח-ספק מסורתיים.

ההשקעה בניהול שינויים והכשרת עובדים השתלמה משמעותית. מעורבות מוקדמת של משתמשי הקצה בתהליך הפיתוח ותוכניות הכשרה מקיפות הובילו לקבלה גבוהה מצד המשתמשים ולשימוש יעיל בכלי הבינה המלאכותית החדשים. השקעות אלו בצד האנושי של הטרנספורמציה הדיגיטלית היו חשובות לא פחות מהיישומים הטכניים.

אי אפשר להפריז בחשיבותם של תהליכי ניהול ותאימות חזקים. קביעת הנחיות ברורות לטיפול במערכות בינה מלאכותית, ניהול נתונים והערכת סיכונים כבר מההתחלה אפשרה לחברות לעמוד בדרישות רגולטוריות ולבנות אמון עם בעלי עניין. יש לשפר את התהליכים הללו באופן מתמיד, שכן הן הטכנולוגיה והן הדרישות הרגולטוריות מתפתחות ללא הרף.

מדידות ההצלחה והאופטימיזציה המתמשכת הוכחו כחיוניות לקיימות היוזמה לטווח ארוך. על ידי קביעת מדדי ביצועים ברורים וביצוע הערכות שוטפות, ניתן היה לזהות וליישם פוטנציאל לשיפור. גישה מונעת נתונים זו ליישום בינה מלאכותית מאפשרת יצירת ערך מתמשכת והתאמה לדרישות עסקיות משתנות.

השותפות בין ספקית השירותים הפיננסיים המובילה לבין Unframe AI מייצגת טיעון פורץ דרך ליישום מוצלח של פתרונות בינה מלאכותית ארגונית. השילוב של טכנולוגיה חדשנית, תכנון אסטרטגי וביצוע מעולה יצר מודל שיכול לשמש השראה והכוונה לחברות אחרות. ההצלחות שהושגו מדגימות את הפוטנציאל הטרנספורמטיבי של טכנולוגיות בינה מלאכותית כאשר הן מיושמות ומנוהלות כראוי.

ספקית שירותים פיננסיים גלובלית פורסת פלטפורמת בינה מלאכותית ארגונית מנוהלת: זמני פרויקט ארוכים ממוזערים - מהירים ב-70%, מדויקים ב-40% - תמונה: Xpert.Digital

עוד על זה כאן:

• ספקית שירותים פיננסיים גלובלית פורסת פלטפורמת בינה מלאכותית ארגונית מנוהלת: זמני פרויקט ארוכים ממוזערים - מהירים ב-70%, מדויקים ב-40%

Konrad Wolfenstein

אני שמח לעזור לך כיועץ אישי.

קשר תחת וולפנשטיין ∂ xpert.digital

התקשר אלי מתחת +49 89 674 804 (מינכן)

לינקדאין