自從今年早些時候啟動大規(guī)模數(shù)據(jù)湖?以支持其在全球范圍內(nèi)的分析、應用程序開發(fā)和人工智能用例以來，TransUnion LLC 已經(jīng)開始意識到在后臺案例中部署人工智能模型的好處——而且它們不一定是你所期望的。

用于數(shù)據(jù)準備的自助式 AI 模型有助于打破專業(yè)領(lǐng)域形成的孤島。人類分析師不再將問題拋給專家解決，而是轉(zhuǎn)向 AI 尋求解決方案。TransUnion 首席技術(shù)、數(shù)據(jù)和分析官 Venkat Achanta（如圖）表示，這打破了工作流程的僵局，讓工作變得更有意義。

“用戶現(xiàn)在可以協(xié)調(diào)端到端流程并打破孤島，”他說?！八麄冞^去必須要求另一個團隊做的事情，現(xiàn)在可以自己做了。在人工智能的幫助下，一個人可以完成一系列更為復雜的任務(wù)。”

結(jié)果是技能庫不斷提升?！耙郧盁o法進行數(shù)據(jù)分析的人現(xiàn)在都成為了超級分析師，”他說。“數(shù)據(jù)分析師正在攀登數(shù)據(jù)階梯，成為建模者并承擔更高級別的任務(wù)。它正在推動每個人都向上攀登?！?/p>

作為一家受到嚴格監(jiān)管的公司，TransUnion 的 AI 早期部署主要側(cè)重于內(nèi)部功能，例如減少欺詐、加載數(shù)據(jù)和提高開發(fā)人員的工作效率。總體而言，其結(jié)果是積極的，在某些情況下甚至非常顯著。

力量倍增器

大型語言模型通過模擬過去需要人工完成的調(diào)查任務(wù)增強了欺詐檢測能力。

“代理人需要了解欺詐的語法，”Achanta 說?！澳承┎襟E順序可能意味著某種意思，而步驟之間的停頓也可能意味著其他意思。如果你思考 LLM 的工作原理，你就可以創(chuàng)建一個針對特定金融欺詐案例進行調(diào)整的深度學習模型，而且我們發(fā)現(xiàn)其中一些技術(shù)轉(zhuǎn)化得非常好?！?/p>

人工智能使欺詐檢測準確率提高了 40%，并將虛假欺詐警報減少了一半以上?！斑@兩個因素起到了倍增作用，”Achanta 說。

事實證明，人工智能是值得信賴的數(shù)據(jù)導入合作伙伴，它可以做出以前需要人工審查的決策。數(shù)據(jù)驗證等常規(guī)任務(wù)可以由機器更快、更準確地完成。“它可以識別數(shù)據(jù)元素、標記數(shù)據(jù)元素并應用您擁有的一致性規(guī)則，這樣您就不必讓用戶坐在那里逐一映射數(shù)據(jù)元素了，”他說。

例如，可以指示模型為沒有區(qū)號的電話號碼生成警報，但傳遞四位數(shù)的社會安全號碼，因為“這就是我們在隱私保護世界中所需要的一切，”他說。“它在前端所能做的事情令人驚嘆。事后進行這些數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查非常昂貴?！?/p>

在軟件開發(fā)領(lǐng)域，LLM 驅(qū)動的代碼助手正在幫助一個大型現(xiàn)代化項目將老化的 .NET 代碼轉(zhuǎn)換為 Java?！爱斈銘萌斯ぶ悄軙r，代碼轉(zhuǎn)換的優(yōu)勢將大大提升，”Achanta 說。

由于自動化，工作正在發(fā)生變化，這自然會引發(fā)一些擔憂。Achanta 說，緩解人們的恐懼“是一項正在進行的工作”。他發(fā)現(xiàn)，解決焦慮最有效的方法之一是關(guān)注工作質(zhì)量。

“對于開發(fā)人員來說，這意味著生成任務(wù)案例，而不是為任務(wù)案例編寫代碼，”他說?！斑@些都是開發(fā)人員不想做的平凡事。人們從做更有創(chuàng)意的任務(wù)中獲得更多意義。”

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