W 2026 roku sztuczna inteligencja nie jest już eksperymentem na boku dla banków, menedżerów majątku, ubezpieczycieli, zarządzających aktywami i organów publicznych. Aby dobrze zbudować swoją mapę drogową sztucznej inteligencji, potrzebujesz ustrukturyzowanego planu, który łączy innowacje z zgodnością z przepisami, suwerennością, mierzalną wartością i kontrolą operacyjną.
Kluczowe wnioski
- Mapa drogowa sztucznej inteligencji to strategiczny przewodnik, który przekłada wizję organizacji w zakresie AI na praktyczne kroki wdrożeniowe, zapewniając uporządkowane i skalowalne podejście do integracji sztucznej inteligencji.
- Ustrukturyzowany plan strategiczny sztucznej inteligencji łączy inicjatywy w zakresie AI z wartością biznesową, kontrolą ryzyka, prywatnością danych, audytowalnością i zgodnością z przepisami od pierwszego dnia.
- Podejście etapowe pomaga uniknąć marnowania zasobów, rozproszonych projektów pilotażowych i niepowiązanych inicjatyw z zakresu sztucznej inteligencji, które nie wspierają celów biznesowych.
- Regulowane instytucje muszą dostosować systemy sztucznej inteligencji do suwerenności danych, ładu korporacyjnego w zakresie sztucznej inteligencji, ryzyka modelowego, zarządzania danymi oraz jasnego nadzoru człowieka.
- InvestGlass oferuje szwajcarską, suwerenną platformę CRM i automatyzacji, która umożliwia hostowanie, koordynowanie i kontrolowanie wykorzystania sztucznej inteligencji bez konieczności korzystania z amerykańskich lub chińskich chmur.
Czym jest mapa drogowa sztucznej inteligencji w 2026 roku?
Mapa drogowa sztucznej inteligencji to zharmonizowana w czasie strategia, która przekształca wizję AI w priorytetowe inicjatywy, budżety, mechanizmy kontrolne i kamienie milowe. Wyjaśnia, co organizacja zrobi, kiedy to zrobi, kto za to odpowiada i w jaki sposób będzie śledzić postępy.
W przeciwieństwie do technicznego backlogu, mapa drogowa strategii sztucznej inteligencji obejmuje strategię, przypadki użycia, strategię dotyczącą danych, talenty, stos technologiczny, ład organizacyjny, zgodność z przepisami oraz zarządzanie zmianami. Nie jest to po prostu lista modeli lub narzędzi AI. Zapewnia ona strategiczne dopasowanie między celami biznesowymi, apetytem na ryzyko a długoterminowymi celami biznesowymi.
W przypadku organizacji regulowanych plan działania musi uwzględniać od samego początku zgodność z przepisami, lokalizację danych, dokumentację modeli oraz ścieżki audytu. Unijny akt w sprawie sztucznej inteligencji, który wszedł w życie w sierpniu 2024 roku, jest wdrażany etapami do 2028 roku i nakłada obowiązki dotyczące systemów sztucznej inteligencji wysokiego ryzyka, przejrzystości oraz nadzoru ludzkiego. Zasoby Komisji Europejskiej dotyczące aktu w sprawie sztucznej inteligencji podaj przydatny kontekst regulacyjny.
Na przykład średniej wielkości szwajcarski bank prywatny mógłby w IV kwartale 2026 r. rozpocząć wdrażanie klasyfikacji wiadomości e-mail i kierowania dokumentów wspomaganych przez sztuczną inteligencję, a następnie w okresie od I do IV kwartału 2027 r. przejść do weryfikacji klientów (KYC) wspomaganej przez sztuczną inteligencję, kontroli adekwatności oraz w pełni cyfrowego procesu onboardingu w ramach autonomicznego systemu CRM, takiego jak InvestGlass.
Dlaczego Twoja organizacja potrzebuje mapy drogowej strategii AI
Kadra zarządzająca odczuwa presję, aby “zrobić coś z AI”, jednak nieuporządkowane wdrażanie sztucznej inteligencji często utyka w martwym punkcie. Bez jasnej strategii dotyczącej AI zespoły uruchamiają odizolowane wdrożenia sztucznej inteligencji, dublują platformy i generują ryzyko operacyjne, zanim zdążą wykazać wymierną wartość.
Częste ryzyka obejmują:
- Rozdrobnione projekty pilotażowe w poszczególnych działach
- Niespójne doświadczenie klienta i komunikacja z klientem
- Obawy dotyczące zgodności z przepisami związane z nieprzejrzystym podejmowaniem decyzji
- Powielona infrastruktura, licencje i zmarnowane zasoby
- Słaba odpowiedzialność za wydajność modelu, zagrożenia bezpieczeństwa i awarie systemu
Dobrze zdefiniowana mapa drogowa sztucznej inteligencji pomaga organizacjom uniknąć rozproszonych projektów i zapewnia, że inicjatywy AI są dostosowane do celów biznesowych, co przekłada się na realną wartość w całej organizacji. Organizacje powinny określić jasne cele i wskaźniki sukcesu dla inicjatyw AI, dbając o to, aby były one zgodne z ogólnymi celami biznesowymi w celu wykazania wartości wdrażania sztucznej inteligencji.
Dla instytucji regulowanych znaczenie strategiczne ma również wymiar nadzorczy. Plan działania daje zarządom i regulatorom dowód kontroli, audytowalności, odpowiedzialności właścicielskiej oraz przewidywalnego zarządzania zmianami. InvestGlass wspiera to, łącząc CRM, cyfrowy onboarding, zarządzanie portfelem i automatyzacja marketingu, procesy zgodności (compliance) oraz bezpieczny portal dla klientów w jednym szwajcarskim, suwerennym środowisku.
Krok po kroku: Jak stworzyć mapę drogową sztucznej inteligencji
Poniższa metoda krok po kroku jest przeznaczona dla regulowanych instytucji rozpoczynających lub restrukturyzujących swoją przygodę ze sztuczną inteligencją w ciągu najbliższych 12 do 18 miesięcy.
Krok 1: Określenie wizji, zakresu i wartości biznesowej
Strategia sztucznej inteligencji zaczyna się od “dlaczego”, a nie od “który model”. Skuteczna strategia AI wymaga jasnego zrozumienia celów organizacyjnych i konkretnych problemów biznesowych, które sztuczna inteligencja może rozwiązać, co zapewnia, że inicjatywy z zakresu AI są zgodne z ogólnymi celami biznesowymi.
Kierownictwo powinno określić pożądany stan przyszły w perspektywie od 2 do 3 lat, taki jak rozszerzone zarządzanie relacjami, zautomatyzowane wsparcie zgodności z przepisami lub w pełni cyfrowy cykl życia klienta. Zakres ma znaczenie. Bank może zacząć od szwajcarskiej bankowości detalicznej przed ekspansją na oddziały w EOG, podczas gdy ubezpieczyciel może priorytetowo potraktować wstępną selekcję szkód przed zaangażowaniem klienta.
Przetłumacz wizję długoterminową na 3 do 5 mierzalnych rezultatów, na przykład:
- Skróć czas wdrażania o 40 procent do grudnia 2027 roku
- Skróć czas ręcznego przeglądu dokumentów o 30 procent
- Poprawić wskaźniki satysfakcji klienta o 10 punktów
- Zmniejsz liczbę wyjątków dotyczących zgodności w plikach KYC
- Zwiększenie nowego przychodu netto poprzez lepszy timing doradztwa
InvestGlass pomaga połączyć te cele biznesowe z Rekordy CRM, formularze wdrażania, aktywność w portalu klienta oraz przepływy pracy związane z portfelem.
Wynik: wizja sztucznej inteligencji, definicja zakresu oraz mapa wartości biznesowej.
Krok 2: Ocena gotowości na sztuczną inteligencję, danych i infrastruktury
Ocena gotowości na sztuczną inteligencję polega na przeprowadzeniu ustrukturyzowanego audytu obecnych możliwości w celu zidentyfikowania luk, którymi należy się zająć w celu pomyślnego wdrożenia sztucznej inteligencji. Opracowanie strategii AI obejmuje ocenę obecnego poziomu dojrzałości organizacji w zakresie sztucznej inteligencji oraz zidentyfikowanie inicjatyw mających na celu zmniejszenie dystansu między obecnym a pożądanym stanem możliwości AI.
Przejrzyj istniejące wykorzystanie sztucznej inteligencji, analitykę, automatyzację roboticzną oraz systemy AI w fazie pilotżu już wdrożone produkcyjnie. Następnie przeanalizuj jakość danych, ich pochodzenie (lineage), własność, miejsce przechowywania (residency), kontrole dostępu oraz zasady retencji. Sztuczna inteligencja polega na czystych, uporządkowanych i bezpiecznych danych, aby funkcjonować efektywnie. Wysokiej jakości dane są niezbędne do skutecznego działania modeli AI i powinny być odpowiednio audytowane.
Prywatność danych ma kluczowe znaczenie. Zapewnienie prywatności danych wiąże się z zagwarantowaniem zgodności z przepisami, takimi jak RODO (GDPR) i CCPA. Inicjatywy z zakresu sztucznej inteligencji muszą być zgodne z przepisami o ochronie prywatności danych, aby chronić reputację marki i zapewnić etyczne wykorzystanie. Instytucje szwajcarskie i europejskie powinny również ocenić kwestie hostingu, podwykonawców przetwarzających dane, kluczy szyfrujących oraz praw do wyjścia. Wytyczne SwissBanking dotyczące chmury mają znaczenie dla oceny ryzyka w chmurze.
Organizacje powinny zidentyfikować luki w umiejętnościach zespołów związanych z inżynierią danych, uczeniem maszynowym i zarządzaniem produktem podczas opracowywania strategii sztucznej inteligencji. Powinny również przeanalizować inżynierię promptów, ryzyko modeli, wiedzę z zakresu zgodności z przepisami oraz kulturę firmową. Ocena kultury firmowej jest kluczowa dla określenia gotowości do wdrażania zautomatyzowanych przepływów pracy.
Wynik: raport gotowości sztucznej inteligencji, audyt jakości danych, mapa infrastruktury oraz mapa umiejętności.
Krok 3: Identyfikacja i priorytetyzacja przypadków użycia sztucznej inteligencji
Wykorzystaj warsztaty z ekspertami biznesowymi, zespołami ds. zgodności, IT, ryzyka i operacji, aby zebrać inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją w całym cyklu życia klienta. Identyfikacja przypadków użycia sztucznej inteligencji o wysokiej wartości obejmuje ocenę konkretnych problemów biznesowych i określenie, gdzie sztuczna inteligencja może przynieść największą wartość, na przykład poprzez poprawę efektywności operacyjnej lub usprawnienie procesów podejmowania decyzji.
Odpowiednie przypadki użycia obejmują:
- Wspierany przez sztuczną inteligencję przegląd i weryfikacja KYC
- Automatyczna klasyfikacja dokumentów
- Wsparcie weryfikacji odpowiedniości
- Sugestie dotyczące rebalancingu portfela za pomocą sztucznej inteligencji
- Pomoc w zakresie sprawozdawczości regulacyjnej
- Szablony komunikacji wspomagane przez sztuczną inteligencję w CRM
- Automatyzacja obsługi zgłoszeń klientów
Sztuczna inteligencja może zautomatyzować powtarzalne zadania, pozwalając pracownikom skupić się na bardziej strategicznych działaniach, co może prowadzić do poprawy wydajności i obniżenia kosztów operacyjnych organizacji. Automatyzacja powtarzalnych zadań jest często łatwym celem (low-hanging fruit), ponieważ przynosi szybkie sukcesy bez zmiany podstawowych uprawnień decyzyjnych.
Oceń każdy przypadek użycia za pomocą prostej macierzy Wartość × Wysiłek:
Czynnik | Pytanie |
|---|---|
Wartość biznesowa | Czy to obniża koszty, zwiększa przychody czy zmniejsza ryzyko? |
Wykonalność | Czy dane są dostępne i wiarygodne? |
Złożoność regulacyjna | Czy to wpływa na prawa klienta lub decyzje finansowe? |
Zaangażowany wysiłek | Ile integracji, szkoleń i nadzoru jest potrzebnych? |
Organizacje mogą wybierać między gotowymi narzędziami sztucznej inteligencji ze względu na łatwość wdrożenia a rozwojem niestandardowych rozwiązań w celu uzyskania przewagi konkurencyjnej. W środowiskach regulowanych często najlepiej sprawdza się podejście hybrydowe: standardowe przepływy pracy w InvestGlass z kontrolowaną, niestandardową logiką tam, gdzie zróżnicowanie ma największe znaczenie. |
Wynik: priorytetyzowany rejestr inicjatyw sztucznej inteligencji.
Krok 4: Zaprojektuj swoje ramy zarządzania, ryzyka i zgodności z przepisami
Zarządzanie sztuczną inteligencją zamienia ambicję w odpowiedzialną praktykę. Utwórz komitet sterujący ds. AI, w skład którego wchodzą jednostki ds. ryzyka, zgodności z przepisami, IT, prawne, bezpieczeństwa oraz biznesowe. Zespoły wielofunkcyjne pomagają zapobiegać odizolowanemu podejmowaniu decyzji i wspierają płynniejsze wdrażanie.
Każda inicjatywa związana ze sztuczną inteligencją wymaga właściciela, udokumentowanego celu, danych wejściowych, procesu zatwierdzania, kontroli bezpieczeństwa i ścieżki eskalacji. Organizacje powinny określić odpowiedzialność poprzez przypisanie nadzoru nad wydajnością modelu, ryzykiem związanym z bezpieczeństwem oraz awariami systemu. Mitygacja uprzedzeń wymaga procesów sprawdzających dane wejściowe i wyniki modelu pod kątem uczciwości.
Decisionskie decyzje wymagają kontroli z udziałem człowieka (human-in-the-loop). Przepływy pracy i dzienniki historii InvestGlass mogą pomóc w rejestrowaniu zatwierdzeń, wyjątків, działań użytkowników oraz komunikacji z klientami, co wspiera możliwość audytu i przegląd nadzorczy.
Wynik: karta zarządzania sztuczną inteligencją, kontrola ryzyka modeli oraz operacyjne zasady bezpieczeństwa.
Krok 5: Stworzenie ustrukturyzowanej mapy drogowej AI z fazami i harmonogramami
Stworzenie mapy drogowej sztucznej inteligencji obejmuje wyznaczenie jasnych celów, ocenę zasobów i wdrożenie mapy drogowej w fazach, aby zapewnić łatwą w zarządzaniu i skuteczną integrację sztucznej inteligencji. Udana strategia AI powinna zawierać podejście etapowe do wdrażania, zaczynając od szybkich zwycięstw w celu zbudowania pewności siebie i stopniowo skalując do bardziej złożonych inicjatyw w miarę, jak organizacja się uczy i adaptuje.
Wdrożenie planu strategicznego sztucznej inteligencji zazwyczaj obejmuje trzy główne fazy: szybkie wygrane, skalowanie i rozbudowę infrastruktury oraz wdrożenie i optymalizację w skali całego przedsiębiorstwa.
- Faza 1: szybkie wygrane. Faza 1 wdrożenia sztucznej inteligencji skupia się na osiąganiu szybkich wygranych poprzez projekty typu "proof-of-concept", które są samowystarczalne i nisk ryzykowne, co pozwala organizacjom przetestować swoją strategię wdrażania.
- Faza 2: skalowanie i integracja. W fazie 2 organizacje skalują swoje inicjatywy w zakresie sztucznej inteligencji, przechodząc od pilotaży w poszczególnych działach do szerszych projektów na poziomie całej organizacji, co wymaga sformalizowania podejścia i integracji w wielu systemach.
- Faza 3: optymalizacja w skali całego przedsiębiorstwa. Ostatnia faza wdrażania sztucznej inteligencji obejmuje wdrożenie i optymalizację w całym przedsiębiorstwie, gdzie nacisk przenosi się na zapewnienie niezawodności, zarządzanie ryzykiem oraz ciągłe udoskonalanie modeli sztucznej inteligencji w celu dostosowania ich do zmieniających się warunków.
Wizualizuj plan rozwoju według kwartałów i domen, takich jak wdrażanie, CRM, Zarządzanie portfelem wspomagane przez sztuczną inteligencję, zgodności z przepisami i obsługi klienta. InvestGlass może pełnić funkcję centralnego środowiska orkiestracji, ograniczając ryzyko integracji i konsolidując poufne dane w suwerennym repozytorium.
Wynik: jednostronicowy, uporządkowany plan działania dla kadry zarządzającej i zespołów.
Krok 6: Wykonaj, zmierz i iteruj
Mapa drogowa sztucznej inteligencji to żywy dokument. W miarę zmian przepisów, modeli AI, danych i priorytetów biznesowych mapa drogowa musi się dostosowywać.
Ustal wskaźniki KPI dla każdej inicjatywy. Firmy powinny śledzić metryki techniczne, takie jak dokładność modelu, opóźnienie i czas sprawności systemu. Mierzenie zwrotu z inwestycji (ROI) w biznesie obejmuje śledzenie zaoszczędzonego czasu, redukcji kosztów przetwarzania lub czystego nowego przychodu z inicjatyw AI. Należy również mierzyć satysfakcję klientów, wyjątki dotyczące zgodności, czas przeglądu ręcznego oraz zaangażowanie w portalu klienta.
Wykorzystaj pętle zwrotne, aby zbierać opinie od menedżerów relacji, specjalistów ds. zgodności, zespołów operacyjnych oraz klientów. Zarządzanie zmianą ma kluczowe znaczenie dla przygotowania pracowników do zaufania nowym narzędziom sztucznej inteligencji i korzystania z nich. Pulpity nawigacyjne wewnątrz InvestGlass mogą wspierać monitorowanie, alerty oraz przeglądy wydajności w ramach przepływów pracy związanych z CRM, wdrażaniem klientów i portfelem.
Przeglądy kwartalnych planów działania, pulpity operacyjne i coroczne aktualizacje strategii.
Kluczowe komponenty silnej mapy drogowej strategii AI
Silna mapa drogowa strategii AI powinna zawierać:
- Wizja sztucznej inteligencji: pożądany stan przyszły i intencja strategiczna
- Mapa możliwości: obecny poziom dojrzałości, umiejętności, systemy i ryzyka
- Priorytetyzowane przypadki użycia: szybkie wygrane i inicjatywy strategiczne
- Plan danych i infrastruktury: zarządzanie danymi, hosting, rezydentura danych, bezpieczeństwo i skalowalne potoki
- Model zarządzania: własność, dokumentacja, ścieżki audytu, kontrola stronniczości i nadzór człowieka
- Plan zarządzania zmianą: szkolenia, adopcja, komunikacja i wsparcie kierownictwa
- Plan inwestycyjny: inwestycje w sztuczną inteligencję, licencje, zasoby wewnętrzne oraz bieżące wsparcie
Europejski ubezpieczyciel na przykład może powiązać wstępną selekcję szkód, komunikację z klientem, automatyzację marketingu i przeglądy zgodności z przepisami w ramach jednego planu działania. Dzięki InvestGlass inicjatywy te mogą łączyć się z kartotekami klientów, historią przepływów pracy, dokumentami i interakcjami w portalu., odróżnienie swojej oferty cyfrowej na konkurencyjnym rynku bankowym i ubezpieczeniowym i pomaganie całej organizacji w pracy w oparciu o zaufane źródło danych.
Łączenie systemów sztucznej inteligencji z wartością biznesową a doświadczenie klienta
Sukces sztucznej inteligencji mierzy się efektami, a nie liczbą wdrożonych modeli. Każda inicjatywa związana z AI powinna być powiązana z czynnikami wartości, takimi jak oszczędności kosztów, wzrost przychodów, ograniczanie ryzyka, odporność operacyjna oraz doświadczenie klienta.
Przykłady mierzalnego wpływu obejmują:
- Obniżenie wskaźnika rezygnacji z wdrażania
- Szybsze testy odpowiedniości
- Ograniczony ręczny przegląd plików
- Lepsze wskaźniki sprzedaży skrzyżowanej
- Szybszy czas reakcji w obsłudze klienta
- Lepsze podejmowanie decyzji dzięki nowym spostrzeżeniom
Sztuczna inteligencja może znacząco poprawić doświadczenia klientów poprzez automatyzację odpowiedzi na zapytania, personalizację interakcji i zapewnienie terminowego wsparcia, co może prowadzić do wzrostu satysfakcji i lojalności klientów, podczas gdy sztuczna inteligencja oparta na agencie w bankowości wzmacnia również wykrywanie oszustw i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym.
Praktyczna ścieżka mogłaby rozpocząć się od wejścia potencjalnego klienta do portalu InvestGlass, kontynuować poprzez wspieraną przez sztuczną inteligencję klasyfikację dokumentów, przejść do przeglądu zgodności z przepisami i zakończyć się aktywacją portfela. Jeśli przepływ pracy działa spójnie, instytucja może wdrażać sztuczną inteligencję na szeroką skalę, zachowując jednocześnie nadzór, zwłaszcza gdy korzysta z Szwajcarski system CRM dla usług finansowych z cyfrowym wdrożeniem i automatyzacją.
Wybór suwerennych platform do realizacji Twojej podróży z sztuczną inteligencją
Suwerenność danych i cyfrowa niezależność to obecnie kwestie rozstrzygane na poziomie zarządčim. Poleganie na amerykańskich lub chińskich platformach hiper skalowalnych (hyperscalers) może rodzić obawy związane z eksterytorialnym dostępem, ryzykiem geopolitycznym, zależnością umowną, narażeniem łańcucha dostaw oraz niepewnością co do miejsca przetwarzania wrażliwych danych klientów.
InvestGlass zapewnia szwajcarską suwerenną alternatywę. Może być hostowany w Szwajcarii lub wdrożony lokalnie (on-premise) pod kontrolą instytucji. Wrażliwe dane CRM, KYC, portfela i portalu klienta mogą pozostawać w chronionym środowisku, podczas gdy kontrolowane łączniki mogą uzyskiwać dostęp do modeli zewnętrznych tam, gdzie jest to właściwe.
Powierzchnia | Suwerenny stos sztucznej inteligencji z InvestGlass | stos AI działający wyłącznie w chmurze |
|---|---|---|
Kontrola | Szwajcarskie wdrożenie lub wdrożenie lokalne (on-premise) | Zależność od dostawcy zewnętrznego |
Zgodność | Przepływy pracy i dzienniki gotowe do audytu | Więcej przeglądów umów i podwykonawców |
Dane | Wrażliwe dane pozostają pod kontrolą | Większa złożoność rezydencji danych |
Zaufanie | Większa suwerenność klienta | Większa ekspozycja geopolityczna |
To podejście pomaga instytucjom w utworzeniu modelu operacyjnego sztucznej inteligencji, który chroni suwerenność klientów, jednocześnie podtrzymując innowacyjność. |
Od planu do realizacji z InvestGlass
Plan działania tworzy wartość tylko wtedy, gdy staje się codzienną praktyką. InvestGlass pomaga regulowanym instytucjom przejść od planu do realizacji poprzez konfigurację wspieranych przez sztuczną inteligencję przepływów pracy w ramach systemu CRM, wdrażania klientów (onboarding), zgodności z przepisami (compliance), zarządzania portfelem, automatyzacji marketingu oraz bezpiecznego portalu dla klientów.
Zespoły mogą tworzyć przepływy pracy oparte na sztucznej inteligencji do klasyfikacji dokumentów, szablonów komunikacji z klientami, podpowiedzi dotyczących relacji lub weryfikacji wdrażania. Opiekunowie klientów i zespoły ds. zgodności pracują w jednym interfejsie, korzystając z sugestii AI przy jednoczesnym zachowaniu nadzoru człowieka i pełnych ścieżek audytu.
Ponieważ InvestGlass obsługuje szwajcarski hosting oraz wdrażanie lokalne (on-premise), banki, zarządzający majątkiem, ubezpieczyciele i agencje rządowe mogą inwestować w sztuczną inteligencję bez przekazywania kontroli nad wrażliwymi danymi klientów amerykańskim lub chińskim ekosystemom oprogramowania, w tym banki centralne badają możliwości sztucznej inteligencji w zakresie polityki i cyfrowych walut.
Jeśli Twoja organizacja chce zbudować swoją mapę drogową sztucznej inteligencji, mając na uwadze suwerenność, zgodność z przepisami i realizację, dopasuj swoje obecne inicjatywy AI do InvestGlass i poproś o spersonalizowane demo suwerennej mapy drogowej AI.
Często zadawane pytania
Jak długo zazwyczaj trwa zbudowanie mapy drogowej sztucznej inteligencji?
Większość regulowanych instytucji może stworzyć wstępną mapę drogową sztucznej inteligencji w ciągu 8 do 12 tygodni, co obejmuje warsztaty, ocenę gotowości, priorytetyzację przypadków użycia, projektowanie ładu korporacyjnego oraz zatwierdzenie przez kadrę kierowniczą. Następnie powinna być ona aktualizowana co kwartał i odświeżana raz w roku.
Czy przed rozpoczęciem przygody ze sztuczną inteligencją potrzebujemy dużego zespołu zajmującego się nauką o danych?
Nie. Wiele organizacji zaczyna od przypadków użycia o niskim ryzyku i małego zespołu rdzeniowego składającego się z przedstawicieli biznesu, zgodności z przepisami, IT i operacji. InvestGlass wbudowuje możliwości sztucznej inteligencji w istniejące procesy CRM i wdrażania klientów (onboarding), ograniczając potrzebę dużego, niestandardowego rozwoju w pierwszej fazie.
W jaki sposób mapa drogowa sztucznej inteligencji współdziała z naszymi dotychczasowymi strategiami IT i cyfrowymi?
Plan rozwoju sztucznej inteligencji powinien stanowić rozszerzenie obecnych strategii IT, transformacji cyfrowej, danych i cyberbezpieczeństwa. Powinien być spójny z projektami takimi jak konsolidacja CRM, modernizacja portalu dla klientów, integracja systemów głównych (core system) oraz automatyzacja przepływów pracy związanych ze zgodnością (compliance).
Jak możemy zapewnić, że inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją pozostaną zgodne z przepisami w miarę ich ewolucji?
Utrzymuj ciągły proces monitorowania regulacyjnego z udziałem zespołów prawnych, ds. zgodności, IT i ryzyka. Przechowuj dokumentację modeli, dzienniki zmian, oceny ryzyka, zatwierdzenia i dowody audytowe w kontrolowanych systemach. Przepływy pracy InvestGlass pomagają w udokumentowaniu mechanizmów kontrolnych w miarę zmian przepisów.
Czy suwerenna platforma sztucznej inteligencji jest droższa niż opcje publicznej chmury?
Hosting suwerenny może charakteryzować się innym profilem kosztów, jednak całkowity koszt jest często porównywalny, gdy uwzględni się koszty zgodności z przepisami, integracji, ryzyka związanego z dostawcą, lokalizacji danych oraz potencjalnej migracji na inną platformę. Zintegrowana platforma, taka jak InvestGlass, może również obniżyć wydatki na oddzielne licencje i integrację.
