Trend xəbər verir ki, bunu Azərbaycan Mərkəzi Bankının (AMB) Data Departamenti, Məlumat mühəndisliyi şöbəsinin rəhbəri Mahir Quluzadə Bakıda keçirilən "X Beynəlxalq Maliyyə və Bankçılıq Sammiti"ndə deyib.

Mahir Quluzadə korporativ mühitdə AI layihələrinin uğuru üçün datanın idarə edilməsinin vacibliyinə toxunub.

O qeyd edib ki, hazırda bir çox süni intellekt məhsulları və korporativ həllər real iş mühitinə (production) inteqrasiya oluna bilmir. Onun sözlərinə görə, buradakı əsas çağırış süni intellekt üçün tam hazır data infrastrukturunun (AI-ready data) olmamasıdır:

"Bir çoxları elə hesab edir ki, qurumda məlumat anbarı (Data Warehouse) və ya məlumat gölü anbarı (Data Lakehouse) varsa, artıq süni intellektin tətbiqinə başlamaq olar. Lakin burada istifadə olunacaq məlumatların AI üçün də bir məna kəsb etməsini, sistem tərəfindən düzgün mənalandırılmasını təmin edən xüsusi bir təbəqənin (layer) olması mütləqdir. Analitik məlumatlarda semantik təbəqə olduğu kimi, burada da "semantik kontekst təbəqəsi"nin qurulması vacib şərtdir".

Maliyyə sektorundakı mövcud vəziyyətə toxunan şöbə rəhbəri bildirib ki, bu sahədə əsasən strukturlu məlumatlar üstünlük təşkil etsə də, struktursuz datalar da mövcuddur. Bütün bu məlumatları vahid mərkəzdə toplamaq üçün "Data Lakehouse" tipli müasir həllərdən istifadə edilməlidir.

Güclü Data İdarəçiliyi (Data Governance) Əsas Şərtdir

Süni intellektin uğurlu tətbiqi üçün ən təməl elementin güclü data idarəçiliyi (Data Governance) olduğunu vurğulayan M.Quluzadə, bu sistemin AI-a mövcud datanın mahiyyətini başa düşmək imkanı yaratdığını diqqətə çatdırıb: "Data Lineage və Keyfiyyət data idarəçiliyi dedikdə, yalnız ümumi qaydalar deyil, həm də məlumatların mənbəyinin izlənilməsi (lineage) və keyfiyyəti (quality) nəzərdə tutulur ki, bu da AI üçün kritik əhəmiyyət daşıyır. Ontologiyalar və Bilik Qrafları (Knowledge Graph): Ən böyük çağırışlardan biri xüsusi ontologiyaların hazırlanması və "Graph RAG" (Retrieval-Augmented Generation) texnologiyasından istifadə edə biləcək Bilik Qraflarının qurulmasıdır".

Mərkəzi Bankın Hədəfləri və Strategiyası

AMB-nin bu istiqamətdəki cari layihələrindən danışan Mahir Quluzadə, bankın rəqəmsal keçid planlarını da açıqlayıb: "Mərkəzi Bank olaraq bizim 2026-cı ilə qədər "Data Lakehouse" sisteminə keçid və Data İdarəçiliyi (Data Governance) layihələrimiz mövcuddur. Hazırda bu istiqamətdə çox ciddi işlər aparılır. İnanırıq ki, strategiyamızın son ili olsa da, qarşıya qoyulan hədəflərə tam nail olacağıq. Bu infrastrukturun üzərində isə artıq süni intellekt təbəqəsinin, yəni ML-Ops (Maşın Öyrənməsi Əməliyyatları) sisteminin qurulması bizim əsas prioritetlərimizdən biridir və bununla bağlı müvafiq strategiyamız artıq hazırdır".