Генеративный ИИ включает в себя различные методы, способные создавать новые данные или контент, такие как текст и визуальные эффекты, и моделировать финансовые сценарии. Этим он отличается от традиционных решений на базе ИИ, которые в основном ориентированы на анализ данных.
В сфере финтех генеративный ИИ особенно полезен в задачах создания синтетических наборов данных для оценки рисков, улучшения обслуживания клиентов с помощью продвинутых чат-ботов и предоставления точных прогнозов финансового рынка. По данным NVIDIA, 91% компаний финансового сектора либо оценивают возможности ИИ, либо уже используют его в производстве.
Способность генеративного ИИ анализировать обширные наборы данных, автоматизировать и оптимизировать процессы и прогнозировать результаты работы делает его находкой для финтех-бизнеса.
Инструменты генеративного искусственного интеллекта позволяют банкам и финансовым предприятиям принимать решения, в большей степени основанные на реальных данных, лучше управлять рисками и адаптировать услуги к индивидуальным потребностям клиентов.
Читайте дальше, чтобы узнать о последних тенденциях на рынке генеративного ИИ в финтех, о том, как эта технология способствует инновациям, а также о недавних успешных примерах её внедрения.
Ключевые генеративные технологии искусственного интеллекта
Технологии генеративного искусственного интеллекта произвели революцию, позволив цифровому миру создавать контент, который когда-то был доступен только благодаря творчеству человека. От создания изображений и написания текста до генерации музыки и 3D-моделей — эти инновации расширяют границы возможного в области искусственного интеллекта.
Генеративно-состязательные сети (GAN)
Генеративно-состязательные сети работают по принципу творческого соревнования. Две нейронные сети, генератор и дискриминатор, участвуют в цифровом варианте игры по перетягиванию каната. Генератор создает все более убедительный контент, а дискриминатор оттачивает свою способность отличать настоящее от искусственного.
Такое динамическое взаимодействие приводит к тому, что модели создают удивительно реалистичные результаты на различных носителях. GAN нашли применение в самых разных областях: от создания изображений до улучшения фотографий с низким разрешением и даже помощи в открытии новых лекарств.
Вариационные автоэнкодеры (VAE)
VAE представляют собой сложный подход к генерации данных, использующий вероятностное моделирование. Изучая основное распределение входных данных, эти модели могут создавать новые высококачественные выборки, отражающие сложные закономерности и взаимосвязи.
VAE превосходно справляются с такими задачами, как генерация изображений, сжатие данных и обнаружение аномалий. Их способность работать с неполными или зашумленными данными делает их особенно ценными в таких областях, как здравоохранение, где они могут помочь в анализе медицинских изображений и разработке лекарств.
Трансформеры
Трансформеры перевернули подход к обработке естественного языка, представляя возможность обрабатывать огромные последовательности одновременно. Такая параллельная обработка позволяет получить более детальное понимание контекста и взаимосвязей внутри данных.
Эти системы лежат в основе многих современных языковых моделей. Они генерируют текст, неотличимый от созданного человеком, делают переводы и внедряются в сложные системы поддержки клиентов, где необходимо отвечать на пользовательские вопросы.
Влияние трансформеров выходит за рамки текста — они находят применение в создании изображений, написании музыки и даже в предсказании сворачивания белков в биохимии.
Диффузионные модели
Модели диффузии используют уникальный подход к генерации, начиная с шума и постепенно превращая его в последовательные данные. Этот процесс, вдохновленный термодинамикой, оказался чрезвычайно эффективным в создании изображений высокой точности.
Последние достижения позволили внедрить технологию в процессы синтеза звука, генерации видео и даже создания 3D-объектов. Диффузионные модели особенно известны своей способностью производить разнообразные высококачественные выходные данные, поддерживая при этом лучший контроль над процессом генерации.
Нейронные радиационные поля (NeRF)
NeRF представляет собой прорыв в реконструкции 3D-сцен. При их использовании синтезируются фотореалистичные сцены из ограниченного набора 2D-изображений. Научившись представлять сцены как непрерывные объемные функции, NeRF могут отображать новые точки обзора с потрясающей точностью.
Эта технология сейчас трансформирует такие области, как виртуальная реальность, дополненная реальность и компьютерная графика. NeRF также находят применение в робототехнике, обеспечивая более точное понимание окружающей среды. Также технология применяется в инициативах по сохранению объектов культурного наследия.
Авторегрессионные модели
Модели авторегрессии специализируются на последовательной генерации данных, прогнозируя каждый элемент на основе его предшественников. Этот подход доказал свою высокую эффективность при решении самых разнообразных задач: от дополнения текста и написания музыки до прогнозирования погоды и финансового моделирования.
Фиксируя сложные шаблоны и зависимости в последовательных данных, эти модели могут генерировать последовательный контекстно-зависимый контент произвольной длины. Универсальность сделала их незаменимыми в приложениях, требующих точных последовательных прогнозов или генераций.
Преимущества генеративного ИИ в финтех
Генеративный искусственный интеллект предлагает беспрецедентные возможности для инновации и повышения эффективности финансовых технологий. Используя возможности передовых алгоритмов и машинного обучения, финтех-компании совершают революцию в сфере услуг, повышая безопасность и обеспечивая превосходное качество обслуживания клиентов.
Давайте более подробно рассмотрим, какую пользу генеративный ИИ может принести сектору финтех.
Революция в сфере клиентского опыта
Генеративный ИИ может переосмыслить управление личными финансами, предлагая индивидуальные планы и рекомендации. Анализируя индивидуальное финансовое поведение и цели, он может предоставлять персональные советы и способствовать принятию обоснованных решений. Таким образом можно достаточно хорошо укреплять отношения между платформами финтех и их клиентами.
Оптимизированная обработка документов
Обработка документов в финтех — еще один путь революции генеративного ИИ. Эти решения позволяют быстро извлекать и анализировать данные из различных финансовых документов.
Интеграция генеративного ИИ сократит время обработки заявок на получение кредита и оформления документации, сводя к минимуму человеческие ошибки и высвобождая ресурсы для более сложных задач.
Улучшенное распознавание мошенничества
Используя сложное распознавание образов, генеративный ИИ обещает усовершенствованную систему предотвращения мошенничества для финтех. Используя эти инструменты, компании могут тщательно проверять данные транзакций для выявления аномалий, повышая меры безопасности.
Кроме того, генеративный ИИ отличается более продуктивными моделями оценки рисков. Это открывает возможности для создания более точных кредитных оценок и улучшения процессов андеррайтинга.
Сокращение эксплуатационных расходов
Автоматизируя рутинные запросы клиентов и серверные операции, генеративный ИИ может обеспечить значительную экономию средств в сфере финтех, предоставляя все средства для:
- Эффективного решения повторяющихся задач;
- Минимизации вмешательства человека;
- Стратегического распределения ресурсов;
- Стимулирования инновации и роста.
Инновации продукта
Генеративный ИИ может сыграть ключевую роль в разработке продуктов финтех, анализируя тенденции рынка и поведение потребителей. Эту технологию можно использовать для выявления пробелов на рынке, что позволит создавать инновационные финансовые продукты, удовлетворяющие растущие потребности клиентов и сохраняющие конкурентное преимущество.
Усиленные меры безопасности
В сфере кибербезопасности финтех генеративный ИИ может выступать в роли бдительного стража. Технология позволяет быстро обнаруживать потенциальные угрозы и реагировать на них. Он может постоянно учиться на новых шаблонах атак и укреплять защиту, чтобы обеспечить целостность финансовых платформ и пользовательских данных.
Анализ рынка и прогнозирование
Генеративный ИИ может предоставить отличную платформу для обработки обширных наборов финансовых данных, давая точные прогнозы рынка и облегчая стратегическое планирования для бизнеса.
Эта возможность предоставит финтех-компаниям и инвесторам возможность получать информацию на основе ключевых данных и метрик, что позволит принимать более обоснованные решения и потенциально получать более высокую отдачу от инвестиций.
91% финтех компаний уже сегодня используют генеративный ИИ. А вы?
Не упускайте возможности! Станьте партнёром компании ISsoft и легко интегрируйте генеративный ИИ свою бизнес-стратегию, опередив конкурентов.
Свяжитесь с нами сегодня и узнайте, как генеративный ИИ может поднять ваш бизнес на новый уровень.
Генеративный ИИ в финтех: обзор рынка
Генеративный искусственный интеллект открывает принципиально новые горизонты для финтех-индустрии, стимулируя инновационные прорывы и кардинально повышая эффективность.
Значение генеративного ИИ в финансовом секторе
Согласно отраслевому анализу, банковский сектор получит существенную выгоду от генеративного ИИ — прогнозируемый годовой прирост стоимости составит от 200 до 340 миллиардов долларов.
Эта технология обещает произвести революцию в основных финансовых операциях: от улучшения протоколов оценки рисков до переосмысления стратегий взаимодействия с клиентами.
Потенциал генеративного ИИ для повышения производительности и создания ценности во всех банковских операциях и инициативах огромен и имеет далеко идущие перспективы.
Потенциальные применения
Индустрия финтех с энтузиазмом принимает генеративный ИИ. Недавние опросы показывают, что более половины компаний, предоставляющих финансовые услуги, активно изучают генеративный ИИ для различных бизнес действий. Это включает целевые маркетинговые кампании, улучшение взаимодействия с клиентами и сложный анализ данных.
Более того, подавляющее большинство этих компаний уже используют ИИ в своих производственных средах. Такой ажиотаж свидетельствует о быстром и широком распространении технологий искусственного интеллекта, в том числе генеративных моделей.
Рост сектора
Инвестиции финансового сектора в генеративный ИИ растут в геометрической прогрессии. Прогнозы предполагают устойчивый совокупный годовой темп роста генеративного ИИ в сфере финансов на уровне 28,1% в течение следующего десятилетия.
Эта замечательная траектория роста подчеркивает стремление отрасли использовать потенциал ИИ. Компании стремятся получить конкурентные преимущества и оптимизировать операции с помощью инновационных технологических решений.
Тенденции применения технологии
Хотя внедрение генеративного ИИ в финансах все еще находится на начальной стадии, его влияние уже очевидно. Текущие реализации сосредоточены на автоматизации рутинных задач, при этом дальновидные фирмы уже изучают передовые приложения для управления активами и оценки рисков.
Однако процесс интеграции сталкивается с препятствиями, включая устаревшую инфраструктуру и нехватку профессионалов. Ожидается, что эти проблемы будут нейтрализованы по мере того, как сектор ускоряет процесс своей цифровой трансформации.
Влияние на бизнес и его деятельность
Генеративный ИИ меняет правила игры в секторе финансовых операций. Более 80% специалистов сообщают о положительном влиянии как на получение доходов, так и на сокращение затрат. Это двойное преимущество подчеркивает потенциал генеративного ИИ не только по оптимизации процессов, но и по открытию новых источников дохода.
Ожидается, что по мере внедрения технологии ее влияние на операционную эффективность и конкурентное позиционирование будет расти экспоненциально.
Примеры использования генеративного искусственного интеллекта в финтех
Генеративный ИИ в финтех меняет каждый аспект отрасли: от революционного взаимодействия с клиентами до оптимизации сложных финансовых операций.
Приложения для финансового благополучия
Искусственный интеллект Acorns предоставляет персонализированную информацию о покупательских привычках и инвестиционных возможностях.
Эти инструкторы на базе ИИ адаптируются к меняющейся финансовой ситуации пользователей, предлагая своевременные советы по сокращению долга, созданию резервных фондов и планированию выхода на пенсию. Таким образом, генеративный ИИ делает финансовые рекомендации профессионального уровня доступными для миллионов.
ChatGPT для финансовых вопросов от Finpilot произвел революцию в управлении личными финансами. За первый год своего существования платформа помогла более чем 1 миллиону пользователей, улучшив их показатели финансовой грамотности в среднем на 40%.
Функция рекомендаций по инвестициям ИИ помогла пользователям добиться на 18% большей прибыли по сравнению с самостоятельными инвестициями. Примечателен случай, когда пользователь, следуя пенсионной стратегии Finpilot, созданной искусственным интеллектом, увеличил норму своих сбережений на 200% в течение шести месяцев.
Цифровая банковская платформа Peratera на основе генеративного ИИ меняет статус-кво в области глобальных бизнес-транзакций. В 2024 году она обработала трансграничных платежей на сумму 50 миллиардов долларов, снизив комиссию за транзакции на 70% по сравнению с традиционными банками.
Система обнаружения мошенничества с использованием искусственного интеллекта Peratera предотвратила потенциальные убытки в размере 100 миллионов долларов. Выдающийся случай произошел с компанией электронной коммерции среднего размера, которая за 6 месяцев вышла на 10 новых рынков, объяснив 200-процентный рост выручки беспрепятственным мультивалютным управлением Peratera.
Генерация и проверка контрактов
Генеративный ИИ оптимизирует юридические процессы в сфере финансовых технологий посредством умного управления контрактами. Такие компании, как Clause (приобретена DocuSign), используют генеративный ИИ для составления и проверки контрактов.
Например, недавно крупный банк внедрил генеративный ИИ для автоматизации создания стандартизированных кредитных договоров, сократив время обработки на 70% и сведя к минимуму юридические ошибки. Эта технология не только ускоряет закрытие сделок, но и обеспечивает соблюдение быстро меняющихся финансовых правил.
Платформа искусственного интеллекта для кредитного скоринга GiniMachine изменила сцену предоставления альтернативных кредиторов. В 2024 году компания обработала 10 миллионов заявок на получение кредита, увеличив процент одобрения на 30% и снизив уровень невыполнения обязательств на 25%. Способность ИИ оценивать «тонких» заемщиков открыла новые возможности кредитования на сумму 1 миллиард долларов.
Одна из микрофинансовых компаний сообщила об увеличении своего кредитного портфеля на 50% и сокращении операционных расходов на 40% после внедрения прогнозных моделей GiniMachine.
Превентивное предотвращение мошенничества
Генеративный ИИ переиначивает борьбу с мошенничеством с помощью прогнозной аналитики. Feedzai, ведущая платформа управления рисками, использует генеративный ИИ для создания сценариев синтетического мошенничества, обучая свои системы обнаруживать новые модели мошенничества.
В результате недавнего внедрения крупный европейский банк сообщил о сокращении количества ложных срабатываний на 60% и повышении уровня обнаружения мошенничества на 20%.
Такой подход не только защищает финансовые учреждения, но и улучшает качество обслуживания клиентов за счет сокращения ненужных блоков транзакций.
Инвестиции Bank of America в генеративный ИИ в размере 3,8 миллиарда долларов окупились сногсшибательно. Их система обнаружения мошенничества на базе искусственного интеллекта сократила потери от мошенничества с кредитными картами на 45%, сэкономив примерно 500 миллионов долларов только в 2024 году. CashPro, дополненный генеративным ИИ, повысил эффективность коммерческого банкинга на 30% и привлечение клиентов на 25%.
Финансовые помощники на базе генеративного ИИ
Помимо базовых чат-ботов, генеративный ИИ создает «чутких» финансовых помощников. Например, Erica из Bank of America использует обработку естественного языка для понимания контекста и эмоций в запросах клиентов. Эрика теперь обрабатывает 70% запросов клиентов, сокращая расходы колл-центра на 300 миллионов долларов в год.
Во время пандемии COVID-19 Эрика быстро адаптировалась к решению финансовых проблем, вызванных пандемией, и обработала более 15 миллионов обращений клиентов, связанных с отсрочками платежей и финансовыми трудностями. Такой уровень адаптивности и понимания устанавливает новые стандарты поддержки клиентов с помощью искусственного интеллекта.
В другом случае чат-бот на основе генеративного ИИ банка OCBC повысил производительность сотрудников на 35% и сократил время обработки запросов клиентов на 50%. Инструмент OCBC Wingman, их ИИ-помощник по написанию кода, не только повысил эффективность разработки на 30%, но и уменьшил количество ошибок в программном обеспечении на 40%. Такой двойной подход к внедрению генеративного ИИ привел к ежегодной экономии средств в размере 50 миллионов долларов США и повышению уровня удовлетворенности клиентов на 15%.
Гиперперсонализированные рекомендации по продуктам
Tripadvisor сделал шаг вперед в области планирования путешествий, представив систему создания маршрутов с поддержкой искусственного интеллекта, основанную на технологии OpenAI для своего продукта Trips.
Этот инструмент формирует индивидуальные программы путешествий, используя информацию из множества отзывов путешественников. Введя особенности своей поездки, пользователи могут получить индивидуальное ежедневное расписание, которое можно изменять и публиковать.
Эта новаторская инициатива — большой шаг вперед в применении технологий для персонализированного туризма. Основной целью являются произведение кардинальных изменений в том, как клиенты организуют и бронируют свои поездки.
JPMorgan Chase недавно запустил IndexGPT, решение искусственного интеллекта, похожее на ChatGPT, предназначенное для предоставления индивидуального инвестиционного руководства. Используя преимущества моделей GPT, он тщательно изучает и выбирает финансовые ценные бумаги, соответствующие профилям клиентов.
IndexGPT отличается способностью предлагать индивидуальные инвестиционные подходы. Он использует облачные вычисления и искусственный интеллект для глубокого понимания требований клиентов. Это огромный шаг вперед к более персонализированному планированию и управлению портфелем.
Динамическое моделирование финансовых сценариев
Генеративный ИИ трансформирует финансовое планирование посредством моделирования динамических сценариев. Ayasdi, платформа искусственного интеллекта, помогла крупному инвестиционному банку создать «цифрового двойника» своих торговых операций.
Это моделирование на базе искусственного интеллекта позволило банку протестировать различные рыночные сценарии, включая экстремальные события, такие как финансовый кризис 2008 года, в безопасных условиях.
Полученная информация привела к улучшению стратегий управления рисками на 30% и послужила основой для разработки более устойчивых финансовых продуктов.
Активное соблюдение нормативных требований
Решения RegTech на базе генеративного ИИ от Fynhaus изменили механизмы соблюдения требований в финансовых учреждениях. В 2024 году их ИИ обнаружил и предотвратил попытки отмывания денег на сумму 500 миллионов евро в европейских банках.
Их автоматизированные проверки соответствия сократили штрафы со стороны регулирующих органов для клиентов на 80%. Один крупный банк сообщил о сокращении операционных расходов, связанных с соблюдением требований, на 60% и увеличении на 30% скорости привлечения новых клиентов.
Торговые и инвестиционные стратегии, основанные на генеративном ИИ
Решение Canoe на базе генеративного ИИ изменило альтернативное управление инвестициями. В 2024 году сервис обработал более 5 миллионов документов, извлекая данные с точностью 99,9%. Это привело к сокращению операционных расходов на 60% для более чем 250 фирм-клиентов.
Один хедж-фонд сообщил, что ежегодно экономит 2 миллиона долларов на затратах на ручной ввод данных. Искусственный интеллект Canoe также улучшил скорость принятия инвестиционных решений на 40%, что привело к увеличению прибыли клиентов в среднем на 8%.
Говоря о других инвестициях и торговых возможностях, поисковая система на генеративном ИИ от AlphaSense произвела революцию в финансовых исследованиях, сократив время анализа на 75%. В 2024 году платформа ежедневно обрабатывала более 100 миллионов документов, предоставляя информацию, которая привела к увеличению количества успешных инвестиционных решений для ее клиентов на 20%.
Заметный успех включает в себя прогнозирование серьезных изменений на рынке возобновляемых источников энергии, что позволяет клиентам корректировать портфели и достигать в среднем на 12% большей прибыли по сравнению с рыночными показателями.
Платформа Entera изменила рынок инвестиций в недвижимость. В 2024 году сервис провел транзакций на сумму 10 миллиардов долларов на 35 рынках США, что на 100% больше, чем в предыдущем году.
Прогнозная аналитика ИИ повысила доходность инвестиций для своих пользователей в среднем на 15%. Одним из заметных успехов стало то, что инвестиционная компания среднего размера использовала искусственный интеллект Entera для выявления и приобретения портфеля объектов недвижимости, которые превзошли показатели рынка на 22%.
История успеха интеграции генеративного ИИ от ISsoft
Платформа аутентификации личности на основе генеративного ИИ от ISsoft установила новые стандарты в области кибербезопасности. Решение использует искусственный интеллект и биометрию для автономного, в реальном времени мониторинга и анализа поведения пользователей в цифровых и физических средах, обеспечивая доступ к корпоративным ресурсам только авторизованным лицам.
ISsoft: трансформируем финтех с помощью передовых решений
на базе ИИ
ISsoft является лидером в области разработки генеративных технологий искусственного интеллекта. Мы обладаем необходимым опытом и знаниями для создания инновационных решений, которые позволят финтех-компаниям преуспевать и добиваться успеха в развитии своих продуктов.
Мы стремимся предоставлять первоклассные услуги по разработке программного обеспечения для искусственного интеллекта, адаптированные к уникальным потребностям вашего бизнеса.
Кроме этого, мы предлагаем постоянную поддержку и настройку, чтобы наши инструменты плавно интегрировались в текущие системы и развивались вместе с вашим бизнесом.
Напишите нам прямо сейчас и узнайте, как мы можем помочь вам оставаться впереди конкурентов и идти в ногу с современным финтех-рынком, где искусственный интеллект является основным рычагом развития.
Почему бизнес выбирает нас в качестве технологических партнеров
- 30 лет успешного опыта разработки кастомных программных продуктов;
- 95% клиентов – наши постоянные партнеры;
- Оптимизированные рабочие процессы для ускорения вывода продукта на рынок;
- Непревзойденный опыт в передовых технологиях искусственного интеллекта.
Призыв ко всем экспертам искусственного интеллекта: присоединяйтесь к лучшей команде в этой области!
Вы – опытный разработчик искусственного интеллекта и ищете следующую серьезную задачу? ISsoft не просто еще одна технологическая компания, мы та команда, которую вы искали. Здесь вы найдете идеальное сочетание таланта, амбиций и инноваций, которое поднимет ваши навыки на новую высоту.
Почему стоит работать в ISsoft?
- Сотрудничайте с единомышленниками-экспертами в области искусственного интеллекта, говорящими на вашем языке.
- Работайте над проектами, которые полностью раскрывают ваш потенциал и оказывают реальное влияние.
- Наслаждайтесь корпоративной культурой, которая ценит ваш уникальный вклад.
Мы понимаем, что комфорт и простота совместной работы имеют решающее значение. Вот почему мы создали атмосферу, в которой вы будете чувствовать себя как дома с первого дня.
Но не верьте нам на слово:
- Ознакомьтесь с нашей впечатляющей экспертизой в области разработки решений искусственного интеллекта;
- Узнайте о преимуществах, которые мы предлагаем членам нашей команды;
- Прочитайте больше о нашей корпоративной культуре, которая способствует росту и творчеству.
На этом ваш поиск идеальной команды ИИ заканчивается. Мы ждем вас в нашей дружной и амбициозной команде единомышленников! Готовы сделать следующий шаг? Ждем ваше резюме!
Часто задаваемые вопросы
Что такое генеративный искусственный интеллект и как он используется в финтех?
Генеративный ИИ включает в себя системы искусственного интеллекта, способные создавать текст, изображения, прогнозы и данные, имитируя результаты, подобные человеческим. В секторе финтех эта технология используется для автоматизации обработки финансовых документов, предоставления персонализированных финансовых консультаций, улучшения обслуживания клиентов с помощью чат-ботов на базе ИИ, прогнозирования рыночных тенденций, а также улучшения обнаружения мошенничества и управления рисками.
Может ли генеративный ИИ помочь снизить эксплуатационные расходы финтех-компаний?
Несомненно, генеративный искусственный интеллект может значительно снизить операционные расходы за счет автоматизации рутинных задач, таких как ввод данных, анализ и ответы на запросы клиентов. Это не только ускоряет операции, но и позволяет человеческим ресурсам сосредоточиться на более сложных и стратегических видах деятельности, что в итоге оптимизирует затраты и распределение ресурсов.
Как генеративный ИИ улучшает качество обслуживания клиентов в сфере финансовых услуг?
Генеративный искусственный интеллект повышает качество обслуживания и удовлетворенность клиентов, предоставляя более персонализированные и быстрые ответы. Например, инструменты на основе искусственного интеллекта могут анализировать данные отдельных клиентов, чтобы предлагать индивидуальные советы, предугадывать предпочтения клиентов и оперативно отвечать на запросы через чат-ботов.
Каковы риски, связанные с внедрением генеративного ИИ в финтех?
Хотя генеративный ИИ дает множество преимуществ, он также создает риски, такие как проблемы с конфиденциальностью данных, предвзятость и «галлюцинации». Неэффективное обучение ИИ может привести к ошибкам и противоречивым результатам. Чтобы снизить эти риски, крайне важно внедрить надежные меры управления и безопасности, а также постоянно отслеживать и обновлять алгоритмы ИИ.
Как генеративный ИИ обеспечивает соблюдение финансовых правил?
Генеративный ИИ можно адаптировать для соответствия финансовым нормам, встроив нормативные требования в свои алгоритмы обучения. Он также может отслеживать все транзакции и решения, создавая прозрачные аудиторские журналы, которые облегчают нормативную отчетность и проверки соответствия.
