人工知能(AI)の統合により、
前例のない機会ですが、同時に重大な懸念も生じます。
細心の注意。金融サービス業界のベテランとして、
これらの課題を理解し、積極的に対処することが不可欠です。この中で
この記事では、銀行と戦略に影響を与える主要な AI の懸念について詳しく掘り下げています。
潜在的なリスクに対して業界を強化できる緩和剤。
ディープフェイクの急激な増加: 本人確認への影響
の急増 ディープフェイク技術は新たな次元をもたらします
金融機関にとってのリスク特にアイデンティティの領域において
検証。高度な生成 AI を活用したディープフェイクは、
説得力を持って模倣する非常にリアルなビデオとオーディオ録音
個人
銀行業務の文脈では、これはアイデンティティに対する深刻な脅威となります。
検証プロセスにより、次のような不正行為が可能になる可能性があります。
不正な資金移動または口座へのアクセス。このリスクを軽減するには、
高度な生体認証方式の統合、継続的なモニタリング
異常の有無を判別できるAIシステムの開発
本物のコンテンツと操作されたコンテンツの間。
その他のセキュリティ、プライバシー、および制御のリスク: データの整合性の保護
膨大な量のデータが少数の大手民間企業に集中しているため、
重要なサードパーティプロバイダーと呼ばれ、重大なセキュリティとプライバシーをもたらします
リスク。
銀行は、取り立てにより顧客のプライバシー権を不注意に侵害する可能性があります。
明示的な同意なしに公開されているデータは、プロファイリングや
予測分析に関する懸念。使用によってデータ制約のリスクも発生します
生成 AI モデルをトレーニングするための個人情報と機密情報、
機密データが外部に公開される可能性があります。
対策としては、
設計によりプライバシーと保護を組み込み、顧客データのみを取得します
明示的な同意を得て、AI モデルに厳格なセキュリティ手順を適用する
不正アクセスやデータ侵害を防ぐため。
初期の AI 規制
AI の規制環境の進化により、複雑さが生じ、
管轄区域によって異なり、営業する銀行の競争環境に影響を与える
世界的に。 AI の実践を管理するさまざまなルール、地域の違い、
規制目標の不確実性が明らかになります。たとえば、
ヨーロッパ、EU AI 法により銀行に最大 7% の罰金が課される可能性
規制違反に対する収入は減少する一方、中国では規制違反に対する暫定措置が講じられている。
生成 AI は、一般の人がアクセスできるサービスを管理するために導入されました。
公共。適応するには、銀行は AI モデルの透明性を高める必要があります。
特に生成 AI を強化する基盤モデルを優先し、 デザイン
AI のプロセスと出力に対する説明可能性の向上.
ボトルネックの軽減
AI への適切な投資と IT インフラストラクチャのアップグレードが失敗すると、次のような問題が発生します。
銀行にとって重大なリスク。ボトルネックは、制限により発生する可能性があります。
グラフィックス処理装置、ネットワーク機能、メモリ、およびストレージ
容量。これらの課題を克服するには、銀行は AI コーディングを活用して、
レガシーコードの変換を加速し、より高性能なネットワーキングに投資します。
この戦略的投資は、シームレスな移行と移行を確実にするために不可欠です。
レガシー IT インフラストラクチャの統合。
環境コスト: 進歩と持続可能性のバランス
当面の運用上の懸念を超えて、トレーニングが環境に与える影響
AI モデル、特に大規模言語モデル (LLM) を見逃してはなりません。
このプロセスのエネルギー集約的な性質は、企業の
カーボンフットプリント。これに対処するために、銀行は環境を測定する必要があります。
AI モデルの影響を考慮し、それを補うために積極的な措置を講じます。
さらに、より低いパラメーターで実行されるように AI モデルを最適化し、
彼らのデータ要件は、持続可能性への取り組みに貢献できます。
AI モデルの改ざんとその他の倫理的懸念
AI が金融業界の意思決定プロセスに不可欠になるにつれて
組織、悪意のある攻撃者が AI モデルを改ざんする可能性が浮上
重大な脅威。モデルパラメータへの不正アクセス、モデルパラメータの改ざん
トレーニング データやアルゴリズムの操作は、偏った決定につながる可能性があります。
金融詐欺、またはシステム上の脆弱性。
この脅威は、
堅牢なサイバーセキュリティ対策を実施し、
モデルトレーニングパイプラインの整合性と厳格なアクセス制御の確立
AIインフラストラクチャ向け。したがって、モデル開発における定期的な監査と透明性
改ざんの試みを検出して防止するには、このプロセスが不可欠です。
さらに、敵対的攻撃の巧妙化により、重大な問題が生じています。
銀行部門における AI モデルの堅牢性に対する脅威。悪意のあるアクター
入力データを操作して AI アルゴリズムを欺き、誤った結果を招く可能性がある
結果と悪用の可能性。敵対的な攻撃が組織化される可能性がある
信用スコアリング システムの操作、不正検出メカニズムの侵害、または
AI 主導の意思決定プロセスの脆弱性を悪用します。これに対処する
脅威には継続的な監視が必要であり、強力な侵入の開発が必要です
検出システム、および次のことが可能な適応型 AI モデルの実装
敵対的な試みを認識し、軽減します。
倫理について
銀行業務における AI をめぐる主な懸念 も回ります
倫理的配慮、特に差別につながる可能性のある偏見
信用判断を阻害し、経済的包括性を妨げます。インタラクションバイアス、潜在的
バイアスと選択バイアスが一般的なタイプとして特定されており、次のような要因によってさらに悪化します。
説明可能性の問題と著作権侵害のリスク。これらに対抗するには
課題があるため、銀行はアルゴリズムの影響へのコンプライアンスを優先する必要があります
評価、バイアスを特定する方法の構築、定期的な実施
強化されたデータによるモデルの更新。さらに、数学の統合
特徴を手動で調整して排除するには、バイアス除去モデルが重要になります。
意思決定プロセスにおけるバイアス。
まとめ
アドレスすることで
倫理的懸念、データの完全性の保護、規制への対応
景観、従業員のダイナミクスのバランス、戦略的投資の実施、
環境の持続可能性を優先することで、銀行は変革をもたらす可能性を活用できます。
AI の力を活用しながら、企業の回復力と倫理的整合性を確保します。
金融サービス業界。
人工知能(AI)の統合により、
前例のない機会ですが、同時に重大な懸念も生じます。
細心の注意。金融サービス業界のベテランとして、
これらの課題を理解し、積極的に対処することが不可欠です。この中で
この記事では、銀行と戦略に影響を与える主要な AI の懸念について詳しく掘り下げています。
潜在的なリスクに対して業界を強化できる緩和剤。
ディープフェイクの急激な増加: 本人確認への影響
の急増 ディープフェイク技術は新たな次元をもたらします
金融機関にとってのリスク特にアイデンティティの領域において
検証。高度な生成 AI を活用したディープフェイクは、
説得力を持って模倣する非常にリアルなビデオとオーディオ録音
個人
銀行業務の文脈では、これはアイデンティティに対する深刻な脅威となります。
検証プロセスにより、次のような不正行為が可能になる可能性があります。
不正な資金移動または口座へのアクセス。このリスクを軽減するには、
高度な生体認証方式の統合、継続的なモニタリング
異常の有無を判別できるAIシステムの開発
本物のコンテンツと操作されたコンテンツの間。
その他のセキュリティ、プライバシー、および制御のリスク: データの整合性の保護
膨大な量のデータが少数の大手民間企業に集中しているため、
重要なサードパーティプロバイダーと呼ばれ、重大なセキュリティとプライバシーをもたらします
リスク。
銀行は、取り立てにより顧客のプライバシー権を不注意に侵害する可能性があります。
明示的な同意なしに公開されているデータは、プロファイリングや
予測分析に関する懸念。使用によってデータ制約のリスクも発生します
生成 AI モデルをトレーニングするための個人情報と機密情報、
機密データが外部に公開される可能性があります。
対策としては、
設計によりプライバシーと保護を組み込み、顧客データのみを取得します
明示的な同意を得て、AI モデルに厳格なセキュリティ手順を適用する
不正アクセスやデータ侵害を防ぐため。
初期の AI 規制
AI の規制環境の進化により、複雑さが生じ、
管轄区域によって異なり、営業する銀行の競争環境に影響を与える
世界的に。 AI の実践を管理するさまざまなルール、地域の違い、
規制目標の不確実性が明らかになります。たとえば、
ヨーロッパ、EU AI 法により銀行に最大 7% の罰金が課される可能性
規制違反に対する収入は減少する一方、中国では規制違反に対する暫定措置が講じられている。
生成 AI は、一般の人がアクセスできるサービスを管理するために導入されました。
公共。適応するには、銀行は AI モデルの透明性を高める必要があります。
特に生成 AI を強化する基盤モデルを優先し、 デザイン
AI のプロセスと出力に対する説明可能性の向上.
ボトルネックの軽減
AI への適切な投資と IT インフラストラクチャのアップグレードが失敗すると、次のような問題が発生します。
銀行にとって重大なリスク。ボトルネックは、制限により発生する可能性があります。
グラフィックス処理装置、ネットワーク機能、メモリ、およびストレージ
容量。これらの課題を克服するには、銀行は AI コーディングを活用して、
レガシーコードの変換を加速し、より高性能なネットワーキングに投資します。
この戦略的投資は、シームレスな移行と移行を確実にするために不可欠です。
レガシー IT インフラストラクチャの統合。
環境コスト: 進歩と持続可能性のバランス
当面の運用上の懸念を超えて、トレーニングが環境に与える影響
AI モデル、特に大規模言語モデル (LLM) を見逃してはなりません。
このプロセスのエネルギー集約的な性質は、企業の
カーボンフットプリント。これに対処するために、銀行は環境を測定する必要があります。
AI モデルの影響を考慮し、それを補うために積極的な措置を講じます。
さらに、より低いパラメーターで実行されるように AI モデルを最適化し、
彼らのデータ要件は、持続可能性への取り組みに貢献できます。
AI モデルの改ざんとその他の倫理的懸念
AI が金融業界の意思決定プロセスに不可欠になるにつれて
組織、悪意のある攻撃者が AI モデルを改ざんする可能性が浮上
重大な脅威。モデルパラメータへの不正アクセス、モデルパラメータの改ざん
トレーニング データやアルゴリズムの操作は、偏った決定につながる可能性があります。
金融詐欺、またはシステム上の脆弱性。
この脅威は、
堅牢なサイバーセキュリティ対策を実施し、
モデルトレーニングパイプラインの整合性と厳格なアクセス制御の確立
AIインフラストラクチャ向け。したがって、モデル開発における定期的な監査と透明性
改ざんの試みを検出して防止するには、このプロセスが不可欠です。
さらに、敵対的攻撃の巧妙化により、重大な問題が生じています。
銀行部門における AI モデルの堅牢性に対する脅威。悪意のあるアクター
入力データを操作して AI アルゴリズムを欺き、誤った結果を招く可能性がある
結果と悪用の可能性。敵対的な攻撃が組織化される可能性がある
信用スコアリング システムの操作、不正検出メカニズムの侵害、または
AI 主導の意思決定プロセスの脆弱性を悪用します。これに対処する
脅威には継続的な監視が必要であり、強力な侵入の開発が必要です
検出システム、および次のことが可能な適応型 AI モデルの実装
敵対的な試みを認識し、軽減します。
倫理について
銀行業務における AI をめぐる主な懸念 も回ります
倫理的配慮、特に差別につながる可能性のある偏見
信用判断を阻害し、経済的包括性を妨げます。インタラクションバイアス、潜在的
バイアスと選択バイアスが一般的なタイプとして特定されており、次のような要因によってさらに悪化します。
説明可能性の問題と著作権侵害のリスク。これらに対抗するには
課題があるため、銀行はアルゴリズムの影響へのコンプライアンスを優先する必要があります
評価、バイアスを特定する方法の構築、定期的な実施
強化されたデータによるモデルの更新。さらに、数学の統合
特徴を手動で調整して排除するには、バイアス除去モデルが重要になります。
意思決定プロセスにおけるバイアス。
まとめ
アドレスすることで
倫理的懸念、データの完全性の保護、規制への対応
景観、従業員のダイナミクスのバランス、戦略的投資の実施、
環境の持続可能性を優先することで、銀行は変革をもたらす可能性を活用できます。
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