Architetture basate sull’intelligenza artificiale generativa
Come supportare l'innovazione guidata dall'intelligenza artificiale nel business e nelle attività operative, adottando un'architettura affidabile e scalabile.
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Istituzioni finanziarie in prima linea nell'innovazione basata sull'intelligenza artificiale
Le istituzioni finanziarie, già abituate all'uso dell'AI in ambiti quali la prevenzione delle frodi e la sicurezza informatica, hanno assistito a un cambiamento significativo con l'emergere dell'AI generativa, che ha determinato una molteplicità di nuovi casi d'uso e un forte impatto sulle attività quotidiane.
Per adattarsi a questa tendenza, numerose istituzioni finanziarie di tutto il mondo hanno avviato programmi di innovazione volti a esplorare gli strumenti di intelligenza artificiale generativa in diverse aree aziendali. Ciò ha portato al riconoscimento della necessità di nuove architetture in grado di integrarsi con i sistemi esistenti e supportare progetti «greenfield», abilitati da soluzioni di intelligenza artificiale di terze parti.
Componenti principali di un'architettura
basata sull'AI generativa
Foundation Models e LLM
I Foundation Models sono alla base dell'intelligenza artificiale generativa, per offrire contenuti in linguaggio naturale grazie all’addestramento esteso. Gli LLM elaborano il testo e acquisiscono bene le dipendenze. L'adozione di modelli in evoluzione con funzionalità intercambiabili e l'integrazione strategica migliorano l'adattabilità e la resilienza.
RAG e RLHF
Retrieval Augmented Generation (RAG) e Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) migliorano gli LLM nella finanza integrando la conoscenza esterna per una maggiore accuratezza, e utilizzando il feedback umano per il perfezionamento continuo. Questi approcci migliorano la qualità dei modelli allineandone i risultati alle esigenze aziendali.
Agenti
Gli agenti gestiscono le attività suddividendole e delegandole ai Foundation Models per l'esecuzione. Gli interpreti di codice, agenti specializzati, generano autonomamente linee di codice specializzato, collegando intelligenza artificiale e programmazione per automatizzare i processi. Questi agenti e interpreti affrontano le incertezze e le sfide in modo simile all'approccio umano nella risoluzione dei problemi.
Telemetria e guardrail
Le istituzioni finanziarie devono soddisfare standard di efficacia, affidabilità, prestazioni e compliance. La telemetria completa, che raccoglie e analizza dati come tracce e registri, è fondamentale per la comprensione e la compliance del sistema. Le AI Guardrail, come garanti dell’etica e dell’accuratezza, prevengono risultati indesiderati e consentono un miglioramento continuo.
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I vantaggi di una progettazione incentrata sull'intelligenza artificiale generativa
L'architettura deve essere adattabile a casi d'uso diversi e potenzialmente in evoluzione, soddisfacendo gli attori coinvolti e garantendo al contempo osservabilità e compliance. In base all'esperienza di Reply, la creazione di un'architettura indipendente da un unico LLM si rivela vantaggiosa. Questo concetto di architettura garantisce la scalabilità in un contesto di crescente impatto dell'AI generativa.
La flessibilità è fondamentale, poiché consente di collegare e scollegare i Foundation Models senza provocare interruzioni nell'architettura complessiva. Questo approccio garantisce inoltre stabilità, prestazioni di alto livello e Security by Design, consentendo alle istituzioni finanziarie di prendere decisioni flessibili, basate su business, sicurezza e scalabilità.
la strada verso il futuro
Libera il futuro della finanza con l'innovazione basata sull'intelligenza artificiale
