인공지능(AI)이 융합되면서 탄생한
전례 없는 기회를 제공할 뿐만 아니라 이를 요구하는 중요한 우려도 제기됩니다.
세심한 관심. 금융 서비스 무역의 베테랑으로서,
이러한 문제를 사전에 이해하고 해결하는 것이 필수적입니다. 이에
기사에서는 은행과 전략에 영향을 미치는 주요 AI 문제를 조사합니다.
잠재적인 위험으로부터 업계를 강화할 수 있는 완화 요소입니다.
딥페이크의 기하급수적인 증가: 신원 확인에 대한 시사점
의 확산 딥페이크 기술은 새로운 차원의 정보를 제공합니다.
금융기관에 대한 위험, 특히 정체성의 영역에서
확인. 고급 생성 AI로 구동되는 딥페이크는 다음과 같은 것을 만들 수 있습니다.
설득력 있게 모방하는 초현실적인 비디오 및 오디오 녹음
개인.
은행업무의 맥락에서 이는 신원에 심각한 위협이 됩니다.
검증 프로세스로 인해 잠재적으로 다음과 같은 사기 행위가 가능해집니다.
승인되지 않은 자금 이체 또는 계정 액세스. 이 위험을 완화하려면 다음이 필요합니다.
첨단 생체인증 방식 통합, 지속적인 모니터링
이상현상을 구별할 수 있는 AI 시스템 개발
진짜 콘텐츠와 조작된 콘텐츠 사이.
기타 보안, 개인정보 보호 및 통제 위험: 데이터 무결성 보호
방대한 양의 데이터가 소수의 대규모 민간 기업에 집중되어,
중요한 제3자 제공업체라고 하며 상당한 보안 및 개인 정보 보호를 제공합니다.
위험.
은행은 정보 수집을 통해 고객의 개인정보 보호 권리를 의도치 않게 위반할 수 있습니다.
명시적인 동의 없이 공개적으로 이용 가능한 데이터를 프로파일링하고
예측 분석 문제. 데이터 제약 위험도 사용으로 인해 발생합니다.
생성적 AI 모델을 훈련하기 위한 개인 및 기밀 정보,
잠재적으로 민감한 데이터를 외부에 노출시킬 수 있습니다.
대응책에는 다음이 포함됩니다.
개인 정보 보호 및 보호 기능을 설계에 통합하고 고객 데이터만 수집
명시적인 동의를 얻어 AI 모델에 대해 엄격한 보안 절차를 시행합니다.
무단 액세스 또는 데이터 침해를 방지합니다.
초기 AI 규제
진화하는 AI 규제 환경으로 인해 다음과 같은 복잡성이 발생합니다.
관할권에 따라 다르므로 은행 운영의 경쟁 환경에 영향을 미칩니다.
전 세계적으로. AI 관행, 지역적 차이 및
규제 목표의 불확실성이 명백해집니다. 예를 들어,
유럽, EU AI법은 잠재적으로 은행의 최대 7%에 해당하는 벌금을 부과합니다.
규제 위반으로 인한 수익이 감소하는 반면, 중국에서는 규제 위반에 대한 임시 조치가 시행 중입니다.
일반 사용자가 접근할 수 있는 서비스를 관리하기 위해 생성 AI가 도입되었습니다.
공공의. 이에 적응하기 위해 은행은 AI 모델의 투명성을 강화해야 합니다.
특히 생성 AI를 지원하는 기초 모델을 만들고 우선순위를 정합니다. 디자인
AI 프로세스 및 출력에 대한 설명 가능성.
병목 현상 완화
AI에 대한 적절한 투자와 IT 인프라 업그레이드의 실패는
은행에는 상당한 위험이 있습니다. 제한으로 인해 병목 현상이 발생할 수 있습니다.
그래픽 처리 장치, 네트워킹 기능, 메모리 및 스토리지
용량. 이러한 과제를 극복하기 위해 은행은 AI 코딩을 활용하여
레거시 코드 변환을 가속화하고 고성능 네트워킹에 투자하십시오.
이러한 전략적 투자는 원활한 마이그레이션과
레거시 IT 인프라의 통합.
환경 비용: 발전과 지속 가능성의 균형
즉각적인 운영 문제를 넘어 교육이 환경에 미치는 영향
AI 모델, 특히 LLM(대형 언어 모델)을 간과해서는 안 됩니다.
이 프로세스의 에너지 집약적 특성은 회사의 성과에 직접적으로 기여합니다.
탄소 발자국. 이를 해결하기 위해 은행은 환경적 측면을 측정해야 합니다.
AI 모델이 미치는 영향을 파악하고 이를 보상하기 위한 사전 조치를 취합니다.
또한 더 낮은 매개변수에서 실행되도록 AI 모델을 최적화하고
데이터 요구 사항은 지속 가능성 노력에 기여할 수 있습니다.
AI 모델 변조 및 기타 윤리적 우려
AI가 금융 내 의사결정 프로세스에 필수가 되면서
기관에서는 악의적인 행위자가 AI 모델을 조작할 가능성이 있습니다.
중대한 위협. 모델 매개변수에 대한 무단 액세스, 변경
데이터를 훈련시키거나 알고리즘을 조작하면 편향된 결정을 내릴 수 있습니다.
금융 사기 또는 시스템적 취약점.
이 위협은 다음을 강조합니다.
강력한 사이버 보안 조치를 구현하는 것이 중요합니다.
모델 훈련 파이프라인의 무결성 및 엄격한 액세스 제어 설정
AI 인프라를 위한 따라서 정기적인 감사와 모델 개발의 투명성
변조 시도를 감지하고 방지하려면 프로세스가 필수적입니다.
더욱이, 점점 더 정교해지는 적의 공격은 상당한 위협이 되고 있습니다.
은행 부문에서 AI 모델의 견고성에 대한 위협입니다. 악의적인 행위자
입력 데이터를 조작하여 AI 알고리즘을 속일 수 있어 오류가 발생할 수 있습니다.
결과와 잠재적인 착취. 적의 공격을 조율할 수 있음
신용 점수 시스템을 조작하거나, 사기 탐지 메커니즘을 손상시키거나,
AI 기반 의사결정 프로세스의 취약점을 악용합니다. 이 문제 해결
위협에는 지속적인 모니터링, 강력한 침입 개발이 필요합니다.
탐지 시스템과 적응형 AI 모델의 구현이 가능합니다.
적대적인 시도를 인식하고 완화합니다.
윤리에 대하여
은행 AI를 둘러싼 주요 우려 사항 또한 주위를 돌고
윤리적 고려 사항특히 차별로 이어질 수 있는 편견
신용 결정을 내리고 재정적 포용성을 방해합니다. 상호작용 편향, 잠재
편견과 선택 편견은 널리 퍼진 유형으로 식별되며,
설명 가능성 문제 및 저작권 위반 위험. 이에 대응하기 위해
은행은 알고리즘 영향을 준수하는 데 우선순위를 두어야 합니다.
평가, 편견을 식별하는 방법 구축 및 정기적인 구현
향상된 데이터로 모델 업데이트. 또한, 수학적 통합
편향성 제거 모델은 기능을 수동으로 조정하고 제거하는 데 매우 중요합니다.
의사결정 과정의 편견.
결론
주소를 지정하여
윤리적 문제, 데이터 무결성 보호, 규제 탐색
환경, 인력 역학의 균형, 전략적 투자 및
환경적 지속가능성을 우선시함으로써 은행은 혁신적인 변화를 활용할 수 있습니다.
AI의 힘을 활용하는 동시에 기업의 회복력과 윤리적 무결성을 보장합니다.
금융 서비스 산업.
인공지능(AI)이 융합되면서 탄생한
전례 없는 기회를 제공할 뿐만 아니라 이를 요구하는 중요한 우려도 제기됩니다.
세심한 관심. 금융 서비스 무역의 베테랑으로서,
이러한 문제를 사전에 이해하고 해결하는 것이 필수적입니다. 이에
기사에서는 은행과 전략에 영향을 미치는 주요 AI 문제를 조사합니다.
잠재적인 위험으로부터 업계를 강화할 수 있는 완화 요소입니다.
딥페이크의 기하급수적인 증가: 신원 확인에 대한 시사점
의 확산 딥페이크 기술은 새로운 차원의 정보를 제공합니다.
금융기관에 대한 위험, 특히 정체성의 영역에서
확인. 고급 생성 AI로 구동되는 딥페이크는 다음과 같은 것을 만들 수 있습니다.
설득력 있게 모방하는 초현실적인 비디오 및 오디오 녹음
개인.
은행업무의 맥락에서 이는 신원에 심각한 위협이 됩니다.
검증 프로세스로 인해 잠재적으로 다음과 같은 사기 행위가 가능해집니다.
승인되지 않은 자금 이체 또는 계정 액세스. 이 위험을 완화하려면 다음이 필요합니다.
첨단 생체인증 방식 통합, 지속적인 모니터링
이상현상을 구별할 수 있는 AI 시스템 개발
진짜 콘텐츠와 조작된 콘텐츠 사이.
기타 보안, 개인정보 보호 및 통제 위험: 데이터 무결성 보호
방대한 양의 데이터가 소수의 대규모 민간 기업에 집중되어,
중요한 제3자 제공업체라고 하며 상당한 보안 및 개인 정보 보호를 제공합니다.
위험.
은행은 정보 수집을 통해 고객의 개인정보 보호 권리를 의도치 않게 위반할 수 있습니다.
명시적인 동의 없이 공개적으로 이용 가능한 데이터를 프로파일링하고
예측 분석 문제. 데이터 제약 위험도 사용으로 인해 발생합니다.
생성적 AI 모델을 훈련하기 위한 개인 및 기밀 정보,
잠재적으로 민감한 데이터를 외부에 노출시킬 수 있습니다.
대응책에는 다음이 포함됩니다.
개인 정보 보호 및 보호 기능을 설계에 통합하고 고객 데이터만 수집
명시적인 동의를 얻어 AI 모델에 대해 엄격한 보안 절차를 시행합니다.
무단 액세스 또는 데이터 침해를 방지합니다.
초기 AI 규제
진화하는 AI 규제 환경으로 인해 다음과 같은 복잡성이 발생합니다.
관할권에 따라 다르므로 은행 운영의 경쟁 환경에 영향을 미칩니다.
전 세계적으로. AI 관행, 지역적 차이 및
규제 목표의 불확실성이 명백해집니다. 예를 들어,
유럽, EU AI법은 잠재적으로 은행의 최대 7%에 해당하는 벌금을 부과합니다.
규제 위반으로 인한 수익이 감소하는 반면, 중국에서는 규제 위반에 대한 임시 조치가 시행 중입니다.
일반 사용자가 접근할 수 있는 서비스를 관리하기 위해 생성 AI가 도입되었습니다.
공공의. 이에 적응하기 위해 은행은 AI 모델의 투명성을 강화해야 합니다.
특히 생성 AI를 지원하는 기초 모델을 만들고 우선순위를 정합니다. 디자인
AI 프로세스 및 출력에 대한 설명 가능성.
병목 현상 완화
AI에 대한 적절한 투자와 IT 인프라 업그레이드의 실패는
은행에는 상당한 위험이 있습니다. 제한으로 인해 병목 현상이 발생할 수 있습니다.
그래픽 처리 장치, 네트워킹 기능, 메모리 및 스토리지
용량. 이러한 과제를 극복하기 위해 은행은 AI 코딩을 활용하여
레거시 코드 변환을 가속화하고 고성능 네트워킹에 투자하십시오.
이러한 전략적 투자는 원활한 마이그레이션과
레거시 IT 인프라의 통합.
환경 비용: 발전과 지속 가능성의 균형
즉각적인 운영 문제를 넘어 교육이 환경에 미치는 영향
AI 모델, 특히 LLM(대형 언어 모델)을 간과해서는 안 됩니다.
이 프로세스의 에너지 집약적 특성은 회사의 성과에 직접적으로 기여합니다.
탄소 발자국. 이를 해결하기 위해 은행은 환경적 측면을 측정해야 합니다.
AI 모델이 미치는 영향을 파악하고 이를 보상하기 위한 사전 조치를 취합니다.
또한 더 낮은 매개변수에서 실행되도록 AI 모델을 최적화하고
데이터 요구 사항은 지속 가능성 노력에 기여할 수 있습니다.
AI 모델 변조 및 기타 윤리적 우려
AI가 금융 내 의사결정 프로세스에 필수가 되면서
기관에서는 악의적인 행위자가 AI 모델을 조작할 가능성이 있습니다.
중대한 위협. 모델 매개변수에 대한 무단 액세스, 변경
데이터를 훈련시키거나 알고리즘을 조작하면 편향된 결정을 내릴 수 있습니다.
금융 사기 또는 시스템적 취약점.
이 위협은 다음을 강조합니다.
강력한 사이버 보안 조치를 구현하는 것이 중요합니다.
모델 훈련 파이프라인의 무결성 및 엄격한 액세스 제어 설정
AI 인프라를 위한 따라서 정기적인 감사와 모델 개발의 투명성
변조 시도를 감지하고 방지하려면 프로세스가 필수적입니다.
더욱이, 점점 더 정교해지는 적의 공격은 상당한 위협이 되고 있습니다.
은행 부문에서 AI 모델의 견고성에 대한 위협입니다. 악의적인 행위자
입력 데이터를 조작하여 AI 알고리즘을 속일 수 있어 오류가 발생할 수 있습니다.
결과와 잠재적인 착취. 적의 공격을 조율할 수 있음
신용 점수 시스템을 조작하거나, 사기 탐지 메커니즘을 손상시키거나,
AI 기반 의사결정 프로세스의 취약점을 악용합니다. 이 문제 해결
위협에는 지속적인 모니터링, 강력한 침입 개발이 필요합니다.
탐지 시스템과 적응형 AI 모델의 구현이 가능합니다.
적대적인 시도를 인식하고 완화합니다.
윤리에 대하여
은행 AI를 둘러싼 주요 우려 사항 또한 주위를 돌고
윤리적 고려 사항특히 차별로 이어질 수 있는 편견
신용 결정을 내리고 재정적 포용성을 방해합니다. 상호작용 편향, 잠재
편견과 선택 편견은 널리 퍼진 유형으로 식별되며,
설명 가능성 문제 및 저작권 위반 위험. 이에 대응하기 위해
은행은 알고리즘 영향을 준수하는 데 우선순위를 두어야 합니다.
평가, 편견을 식별하는 방법 구축 및 정기적인 구현
향상된 데이터로 모델 업데이트. 또한, 수학적 통합
편향성 제거 모델은 기능을 수동으로 조정하고 제거하는 데 매우 중요합니다.
의사결정 과정의 편견.
결론
주소를 지정하여
윤리적 문제, 데이터 무결성 보호, 규제 탐색
환경, 인력 역학의 균형, 전략적 투자 및
환경적 지속가능성을 우선시함으로써 은행은 혁신적인 변화를 활용할 수 있습니다.
AI의 힘을 활용하는 동시에 기업의 회복력과 윤리적 무결성을 보장합니다.
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- of
- on
- 만
- 운영
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- 최적화
- or
- 조율 된
- 기타
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- 극복하다
- 개요
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- 플라톤
- 플라톤 데이터 인텔리전스
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