ในซีรีส์ Executive Function เราได้พูดคุยกับ Chaz Englander CEO และผู้ร่วมก่อตั้ง เกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงของสถาบันการเงิน และการที่ความก้าวหน้าของ AI ช่วยทำให้การดำเนินงานของพวกเขาเป็นอัตโนมัติและคล่องตัวขึ้น
การเปลี่ยนแปลงที่ใหญ่ที่สุดคือการที่งานต่างๆ จะถูกเตรียมไว้ให้พร้อมเมื่อคุณเข้ามาทำงานในตอนเช้า ซึ่งบังคับให้ต้องทบทวนว่าจุดที่มนุษย์จะสร้างมูลค่าอยู่ที่ไหน และองค์กรจะต้องจัดวางทีมอย่างไรให้เกิดผลกระทบทั้งในปัจจุบันและอนาคต
ต่างจากเครื่องมือ AI ทั่วไป โมเดลของ Model ML นั้นมีความตระหนักในบริบท เข้าใจโครงสร้างข้อมูล สามารถเขียนโค้ด และดึงข้อมูลจากข้อมูลที่ซับซ้อนระดับเทราไบต์ได้ นอกจากนี้ยังมีเลเยอร์แอปพลิเคชันที่ออกแบบมาสำหรับภาคการเงินโดยเฉพาะ
ผู้ใช้สามารถเชื่อมโยงงานต่างๆ เช่น การรวบรวมข้อมูล การวิเคราะห์ และการสร้างงานนำเสนอ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่จัดรูปแบบสมบูรณ์โดยอัตโนมัติ ซึ่งความสามารถด้านการให้เหตุผลและการเขียนโค้ดได้ส่งผลิตภัณฑ์ของเราไปสู่ระดับสูงสุด
ในอนาคต เอเจนต์เหล่านี้จะไม่เพียงรอคำสั่ง แต่จะคาดการณ์สิ่งที่ต้องทำ ไม่ว่าจะเป็นงานตามรอบ (รายวัน รายสัปดาห์ รายเดือน) หรือถูกกระตุ้นจากเหตุการณ์จริง เช่นเดียวกับการที่คุณมอบหมายให้ทีมงานทำหลังการประชุมหรือตอบอีเมล
ศัพท์ที่ควรรู้
- Model ML – แพลตฟอร์มของ Model ML มีเอเจนต์ที่สร้างขึ้นตามวัตถุประสงค์เฉพาะสำหรับงานทางการเงิน
- End-to-end workflows – คือกระบวนการทำงานที่ครอบคลุมตั้งแต่ต้นจนจบ ซึ่งถูกทำให้เป็นอัตโนมัติ
- Contextually aware – หมายถึงความสามารถของ AI ในการเข้าใจบริบทของข้อมูลที่กำลังประมวลผล
- Reasoning – คือความสามารถของ AI ในการให้เหตุผลเพื่อนำไปสู่ข้อสรุปที่ถูกต้อง
ที่มา: OpenAI