Przyniosła integracja sztucznej inteligencji (AI).
bezprecedensowe możliwości, ale budzi także krytyczne obawy, które wymagają
skrupulatna uwaga. Jako weterani branży usług finansowych – tak
konieczne jest zrozumienie tych wyzwań i proaktywne stawienie im czoła. W tym
W artykule zagłębiamy się w kluczowe problemy związane ze sztuczną inteligencją mające wpływ na banki i kwestie strategiczne
środki łagodzące, które mogą wzmocnić branżę przed potencjalnymi zagrożeniami.
Gwałtowny wzrost deepfake’ów: implikacje dla weryfikacji tożsamości
Proliferacja Technologia deepfake wprowadza nowy wymiar
ryzyko dla instytucji finansowychzwłaszcza w sferze tożsamości
weryfikacja. Deepfakes, zasilane przez zaawansowaną generatywną sztuczną inteligencję, mogą tworzyć
hiperrealistyczne filmy i nagrania audio, które przekonująco naśladują
osób fizycznych.
W kontekście bankowości stanowi to poważne zagrożenie dla tożsamości
procesy weryfikacji, potencjalnie umożliwiające nieuczciwe działania, takie jak
nieautoryzowane transfery środków lub dostęp do konta. Ograniczenie tego ryzyka wymaga
integracja zaawansowanych metod uwierzytelniania biometrycznego, ciągły monitoring
wykrywanie anomalii oraz rozwój systemów sztucznej inteligencji zdolnych do rozróżniania
pomiędzy treściami autentycznymi i zmanipulowanymi.
Inne zagrożenia związane z bezpieczeństwem, prywatnością i kontrolą: ochrona integralności danych
Koncentracja ogromnych ilości danych w kilku dużych prywatnych firmach,
zwane krytycznymi dostawcami zewnętrznymi, zapewnia znaczne bezpieczeństwo i prywatność
ryzyko.
Banki mogą nieumyślnie naruszyć prawa klientów do prywatności, zbierając dane
publicznie dostępnych danych bez wyraźnej zgody, co prowadzi do profilowania i
dotyczy analizy predykcyjnej. Ryzyko związane z ograniczeniami danych wynika również z użytkowania
informacji prywatnych i poufnych w celu szkolenia generatywnych modeli sztucznej inteligencji,
potencjalnie ujawniając wrażliwe dane na zewnątrz.
Środki zaradcze obejmują
uwzględniając prywatność i ochronę już w fazie projektowania, pozyskując wyłącznie dane klientów
za wyraźną zgodą oraz egzekwowanie rygorystycznych procedur bezpieczeństwa dla modeli sztucznej inteligencji
aby zapobiec nieuprawnionemu dostępowi lub naruszeniu danych.
Rozporządzenie w sprawie powstającej sztucznej inteligencji
Zmieniający się krajobraz regulacyjny dotyczący sztucznej inteligencji wprowadza złożoności, które mogą
różnią się w zależności od jurysdykcji, wpływając na konkurencyjny krajobraz działalności banków
globalnie. Przy różnych zasadach regulujących praktyki sztucznej inteligencji, różnicach regionalnych i
niepewność co do celów regulacyjnych staje się oczywista. Na przykład w
W Europie unijna ustawa o sztucznej inteligencji nakłada potencjalne kary w wysokości do 7% kary banku
dochodów z tytułu naruszeń przepisów, podczas gdy w Chinach środki tymczasowe regulujące
Wprowadzono generatywną sztuczną inteligencję, aby zarządzać usługami dostępnymi dla ogółu
publiczny. Aby się dostosować, banki muszą zwiększyć przejrzystość swoich modeli sztucznej inteligencji,
zwłaszcza podstawowe modele napędzające generatywną sztuczną inteligencję i ustalanie priorytetów Projektowanie
wyjaśnienia w procesach i wynikach AI.
Łagodzenie wąskich gardeł
Brak odpowiednich inwestycji w sztuczną inteligencję i modernizację infrastruktury IT stwarza:
istotne ryzyko dla banków. Wąskie gardła mogą wynikać z ograniczeń w
procesory graficzne, możliwości sieciowe, pamięć i pamięć masowa
pojemność. Aby stawić czoła tym wyzwaniom, banki powinny wykorzystać kodowanie AI
przyspiesz konwersję starszego kodu i zainwestuj w sieci o wyższej wydajności.
Ta strategiczna inwestycja jest niezbędna do zapewnienia płynnej migracji i
integrację dotychczasowej infrastruktury IT.
Koszt środowiskowy: równoważenie postępu i zrównoważonego rozwoju
Oprócz bezpośrednich problemów operacyjnych, wpływ szkoleń na środowisko
Nie można przeoczyć modeli sztucznej inteligencji, szczególnie dużych modeli językowych (LLM).
Energochłonny charakter tego procesu ma bezpośredni wpływ na wyniki przedsiębiorstwa
ślad węglowy. Aby rozwiązać ten problem, banki powinny dokonywać pomiarów wpływu na środowisko
wpływu modeli sztucznej inteligencji i podjąć proaktywne kroki, aby to zrekompensować.
Dodatkowo optymalizacja modeli AI pod kątem pracy na niższych parametrach i redukcja
ich wymagania dotyczące danych mogą przyczynić się do wysiłków na rzecz zrównoważonego rozwoju.
Manipulowanie modelem AI i inne wątpliwości etyczne
Ponieważ sztuczna inteligencja staje się integralną częścią procesów decyzyjnych w finansach
instytucji, istnieje możliwość manipulowania modelami sztucznej inteligencji przez złośliwe podmioty
krytyczne zagrożenie. Nieautoryzowany dostęp do parametrów modelu, zmiana
trenowanie danych lub manipulowanie algorytmami może prowadzić do stronniczych decyzji,
oszustwa finansowe lub luki w zabezpieczeniach systemowych.
To zagrożenie podkreśla
znaczenie wdrożenia solidnych środków cyberbezpieczeństwa zapewniających
integralność potoków uczenia modeli i ustanowienie ścisłej kontroli dostępu
dla infrastruktury AI. A zatem regularne audyty i przejrzystość w rozwoju modeli
procesy są niezbędne do wykrywania prób manipulacji i zapobiegania im.
Co więcej, rosnące wyrafinowanie ataków kontradyktoryjnych stwarza istotne znaczenie
zagrożenie dla solidności modeli sztucznej inteligencji w sektorze bankowym. Złośliwi aktorzy
może manipulować danymi wejściowymi, aby oszukać algorytmy AI, co prowadzi do błędów
wyniki i potencjalne wykorzystanie. Można zorganizować wrogie ataki
w celu manipulowania systemami scoringu kredytowego, naruszania mechanizmów wykrywania oszustw lub
wykorzystywać luki w zabezpieczeniach procesów decyzyjnych opartych na sztucznej inteligencji. Odnosząc się do tego
zagrożenie wymaga stałego monitorowania, opracowania solidnego włamania
systemy wykrywania oraz wdrażanie adaptacyjnych modeli sztucznej inteligencji, które mogą m.in
rozpoznawanie i łagodzenie prób kontradyktoryjnych.
O etyce
Podstawowe obawy wokół sztucznej inteligencji w bankowości również się kręci
względy etyczne, zwłaszcza uprzedzeń, które mogą prowadzić do dyskryminacji
decyzji kredytowych i utrudniają włączenie finansowe. Stronniczość interakcji, ukryta
stronniczość i stronniczość selekcji są identyfikowane jako dominujące typy, spotęgowane przez
kwestie wyjaśnialności i ryzyko naruszeń praw autorskich. Aby temu przeciwdziałać
wyzwania, banki muszą priorytetowo traktować zgodność z wpływem algorytmicznym
oceny, budowanie metod identyfikowania uprzedzeń i regularne wdrażanie
aktualizacje modelu z ulepszonymi danymi. Dodatkowo integracja matematyczna
usuwanie odchyleń modeli staje się niezbędne do ręcznego dostosowywania i eliminowania funkcji
stronniczość w procesach decyzyjnych.
Wnioski
Adresując
kwestie etyczne, ochrona integralności danych, poruszanie się po przepisach
krajobrazy, równoważenie dynamiki siły roboczej, dokonywanie inwestycji strategicznych oraz
stawiając na pierwszym miejscu zrównoważony rozwój środowiskowy, banki mogą wykorzystać to, co transformacyjne
siłę sztucznej inteligencji, przy jednoczesnym zapewnieniu odporności i integralności etycznej
branża usług finansowych.
Przyniosła integracja sztucznej inteligencji (AI).
bezprecedensowe możliwości, ale budzi także krytyczne obawy, które wymagają
skrupulatna uwaga. Jako weterani branży usług finansowych – tak
konieczne jest zrozumienie tych wyzwań i proaktywne stawienie im czoła. W tym
W artykule zagłębiamy się w kluczowe problemy związane ze sztuczną inteligencją mające wpływ na banki i kwestie strategiczne
środki łagodzące, które mogą wzmocnić branżę przed potencjalnymi zagrożeniami.
Gwałtowny wzrost deepfake’ów: implikacje dla weryfikacji tożsamości
Proliferacja Technologia deepfake wprowadza nowy wymiar
ryzyko dla instytucji finansowychzwłaszcza w sferze tożsamości
weryfikacja. Deepfakes, zasilane przez zaawansowaną generatywną sztuczną inteligencję, mogą tworzyć
hiperrealistyczne filmy i nagrania audio, które przekonująco naśladują
osób fizycznych.
W kontekście bankowości stanowi to poważne zagrożenie dla tożsamości
procesy weryfikacji, potencjalnie umożliwiające nieuczciwe działania, takie jak
nieautoryzowane transfery środków lub dostęp do konta. Ograniczenie tego ryzyka wymaga
integracja zaawansowanych metod uwierzytelniania biometrycznego, ciągły monitoring
wykrywanie anomalii oraz rozwój systemów sztucznej inteligencji zdolnych do rozróżniania
pomiędzy treściami autentycznymi i zmanipulowanymi.
Inne zagrożenia związane z bezpieczeństwem, prywatnością i kontrolą: ochrona integralności danych
Koncentracja ogromnych ilości danych w kilku dużych prywatnych firmach,
zwane krytycznymi dostawcami zewnętrznymi, zapewnia znaczne bezpieczeństwo i prywatność
ryzyko.
Banki mogą nieumyślnie naruszyć prawa klientów do prywatności, zbierając dane
publicznie dostępnych danych bez wyraźnej zgody, co prowadzi do profilowania i
dotyczy analizy predykcyjnej. Ryzyko związane z ograniczeniami danych wynika również z użytkowania
informacji prywatnych i poufnych w celu szkolenia generatywnych modeli sztucznej inteligencji,
potencjalnie ujawniając wrażliwe dane na zewnątrz.
Środki zaradcze obejmują
uwzględniając prywatność i ochronę już w fazie projektowania, pozyskując wyłącznie dane klientów
za wyraźną zgodą oraz egzekwowanie rygorystycznych procedur bezpieczeństwa dla modeli sztucznej inteligencji
aby zapobiec nieuprawnionemu dostępowi lub naruszeniu danych.
Rozporządzenie w sprawie powstającej sztucznej inteligencji
Zmieniający się krajobraz regulacyjny dotyczący sztucznej inteligencji wprowadza złożoności, które mogą
różnią się w zależności od jurysdykcji, wpływając na konkurencyjny krajobraz działalności banków
globalnie. Przy różnych zasadach regulujących praktyki sztucznej inteligencji, różnicach regionalnych i
niepewność co do celów regulacyjnych staje się oczywista. Na przykład w
W Europie unijna ustawa o sztucznej inteligencji nakłada potencjalne kary w wysokości do 7% kary banku
dochodów z tytułu naruszeń przepisów, podczas gdy w Chinach środki tymczasowe regulujące
Wprowadzono generatywną sztuczną inteligencję, aby zarządzać usługami dostępnymi dla ogółu
publiczny. Aby się dostosować, banki muszą zwiększyć przejrzystość swoich modeli sztucznej inteligencji,
zwłaszcza podstawowe modele napędzające generatywną sztuczną inteligencję i ustalanie priorytetów Projektowanie
wyjaśnienia w procesach i wynikach AI.
Łagodzenie wąskich gardeł
Brak odpowiednich inwestycji w sztuczną inteligencję i modernizację infrastruktury IT stwarza:
istotne ryzyko dla banków. Wąskie gardła mogą wynikać z ograniczeń w
procesory graficzne, możliwości sieciowe, pamięć i pamięć masowa
pojemność. Aby stawić czoła tym wyzwaniom, banki powinny wykorzystać kodowanie AI
przyspiesz konwersję starszego kodu i zainwestuj w sieci o wyższej wydajności.
Ta strategiczna inwestycja jest niezbędna do zapewnienia płynnej migracji i
integrację dotychczasowej infrastruktury IT.
Koszt środowiskowy: równoważenie postępu i zrównoważonego rozwoju
Oprócz bezpośrednich problemów operacyjnych, wpływ szkoleń na środowisko
Nie można przeoczyć modeli sztucznej inteligencji, szczególnie dużych modeli językowych (LLM).
Energochłonny charakter tego procesu ma bezpośredni wpływ na wyniki przedsiębiorstwa
ślad węglowy. Aby rozwiązać ten problem, banki powinny dokonywać pomiarów wpływu na środowisko
wpływu modeli sztucznej inteligencji i podjąć proaktywne kroki, aby to zrekompensować.
Dodatkowo optymalizacja modeli AI pod kątem pracy na niższych parametrach i redukcja
ich wymagania dotyczące danych mogą przyczynić się do wysiłków na rzecz zrównoważonego rozwoju.
Manipulowanie modelem AI i inne wątpliwości etyczne
Ponieważ sztuczna inteligencja staje się integralną częścią procesów decyzyjnych w finansach
instytucji, istnieje możliwość manipulowania modelami sztucznej inteligencji przez złośliwe podmioty
krytyczne zagrożenie. Nieautoryzowany dostęp do parametrów modelu, zmiana
trenowanie danych lub manipulowanie algorytmami może prowadzić do stronniczych decyzji,
oszustwa finansowe lub luki w zabezpieczeniach systemowych.
To zagrożenie podkreśla
znaczenie wdrożenia solidnych środków cyberbezpieczeństwa zapewniających
integralność potoków uczenia modeli i ustanowienie ścisłej kontroli dostępu
dla infrastruktury AI. A zatem regularne audyty i przejrzystość w rozwoju modeli
procesy są niezbędne do wykrywania prób manipulacji i zapobiegania im.
Co więcej, rosnące wyrafinowanie ataków kontradyktoryjnych stwarza istotne znaczenie
zagrożenie dla solidności modeli sztucznej inteligencji w sektorze bankowym. Złośliwi aktorzy
może manipulować danymi wejściowymi, aby oszukać algorytmy AI, co prowadzi do błędów
wyniki i potencjalne wykorzystanie. Można zorganizować wrogie ataki
w celu manipulowania systemami scoringu kredytowego, naruszania mechanizmów wykrywania oszustw lub
wykorzystywać luki w zabezpieczeniach procesów decyzyjnych opartych na sztucznej inteligencji. Odnosząc się do tego
zagrożenie wymaga stałego monitorowania, opracowania solidnego włamania
systemy wykrywania oraz wdrażanie adaptacyjnych modeli sztucznej inteligencji, które mogą m.in
rozpoznawanie i łagodzenie prób kontradyktoryjnych.
O etyce
Podstawowe obawy wokół sztucznej inteligencji w bankowości również się kręci
względy etyczne, zwłaszcza uprzedzeń, które mogą prowadzić do dyskryminacji
decyzji kredytowych i utrudniają włączenie finansowe. Stronniczość interakcji, ukryta
stronniczość i stronniczość selekcji są identyfikowane jako dominujące typy, spotęgowane przez
kwestie wyjaśnialności i ryzyko naruszeń praw autorskich. Aby temu przeciwdziałać
wyzwania, banki muszą priorytetowo traktować zgodność z wpływem algorytmicznym
oceny, budowanie metod identyfikowania uprzedzeń i regularne wdrażanie
aktualizacje modelu z ulepszonymi danymi. Dodatkowo integracja matematyczna
usuwanie odchyleń modeli staje się niezbędne do ręcznego dostosowywania i eliminowania funkcji
stronniczość w procesach decyzyjnych.
Wnioski
Adresując
kwestie etyczne, ochrona integralności danych, poruszanie się po przepisach
krajobrazy, równoważenie dynamiki siły roboczej, dokonywanie inwestycji strategicznych oraz
stawiając na pierwszym miejscu zrównoważony rozwój środowiskowy, banki mogą wykorzystać to, co transformacyjne
siłę sztucznej inteligencji, przy jednoczesnym zapewnieniu odporności i integralności etycznej
branża usług finansowych.
- Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
- PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
- PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
- PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
- Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
- Źródło: https://www.financemagnates.com//fintech/ai-risks-in-banking-a-comprehensive-overview/
- :ma
- :Jest
- :nie
- $W GÓRĘ
- a
- przyśpieszyć
- dostęp
- dostępny
- Konto
- działać
- zajęcia
- aktorzy
- przystosować
- adaptive
- do tego
- adres
- adresowanie
- odpowiednio
- zaawansowany
- przeciwny
- wpływający
- przed
- AI
- Ustawa o sztucznej inteligencji
- Modele AI
- Ryzyko związane ze sztuczną inteligencją
- Systemy SI
- algorytmiczny
- Algorytmy
- również
- kwoty
- analiza
- i
- anomalie
- pozorny
- SĄ
- powstać
- na około
- artykuł
- sztuczny
- sztuczna inteligencja
- Sztuczna inteligencja (AI)
- AS
- oceny
- Ataki
- Próby
- Uwaga
- audio
- kontrole
- Uwierzytelnianie
- dostępny
- równoważenie
- Bank
- Bankowość
- sektor bankowy
- Banki
- transparent
- BE
- stają się
- staje się
- pomiędzy
- stronniczość
- stronniczy
- uprzedzenia
- biometryczny
- uwierzytelnianie biometryczne
- wąskie gardła
- naruszenia
- przyniósł
- Budowanie
- ale
- by
- CAN
- możliwości
- zdolny
- Pojemność
- węgiel
- wyzwania
- Chiny
- kod
- Kodowanie
- Zbieranie
- Firmy
- sukcesy firma
- konkurencyjny
- złożoności
- spełnienie
- spotęgowane
- wszechstronny
- kompromis
- stężenie
- Obawy
- zgoda
- stały
- zawartość
- kontekst
- ciągły
- przyczynić się
- przyczynia się
- kontrola
- kontroli
- Konwersja
- prawo autorskie
- Koszty:
- mógłby
- Przeciwdziałać
- Stwórz
- kredyt
- krytyczny
- istotny
- klient
- dane klienta
- Bezpieczeństwo cybernetyczne
- dane
- Naruszenie danych
- Podejmowanie decyzji
- Decyzje
- deepfakes
- sięgać
- Kreowanie
- Wnętrze
- wykryć
- Wykrywanie
- oprogramowania
- Różnice
- różne
- Wymiary
- bezpośrednio
- z powodu
- dynamika
- starania
- wyeliminować
- umożliwiając
- Egzekwowanie
- wzmacniać
- wzmocnione
- zapewnić
- zapewnienie
- środowiskowy
- Zrównoważony Rozwój
- szczególnie
- niezbędny
- ustanowienie
- etyczny
- EU
- Europie
- ewoluuje
- Wykorzystać
- eksploatacja
- zewnętrznie
- Brak
- Korzyści
- kilka
- budżetowy
- Oszustwo finansowe
- usługi finansowe
- Ślad stopy
- W razie zamówieenia projektu
- naprzód
- ufortyfikować
- Fundacja
- oszustwo
- wykrywanie oszustw
- nieuczciwy
- fundusz
- Ogólne
- generatywny
- generatywna sztuczna inteligencja
- prawdziwy
- Globalnie
- rządzić
- rządzić
- grafika
- Wzrost
- uprząż
- utrudniać
- HTTPS
- Hiperrealistyczny
- zidentyfikowane
- zidentyfikować
- tożsamość
- Natychmiastowy
- Rezultat
- wpływ
- tryb rozkazujący
- realizacja
- wykonawczych
- implikacje
- znaczenie
- in
- przypadkowo
- Włączenie
- włączenie
- wzrastający
- osób
- przemysł
- Informacja
- Infrastruktura
- wkład
- przykład
- instytucje
- integralny
- integracja
- integralność
- Inteligencja
- wzajemne oddziaływanie
- tymczasowy
- najnowszych
- wprowadzono
- Przedstawia
- Inwestuj
- inwestycja
- Inwestycje
- angażować
- problemy
- IT
- jpg
- jurysdykcja
- Klawisz
- krajobraz
- krajobrazy
- język
- duży
- prowadzić
- prowadzący
- Dziedzictwo
- Dźwignia
- Ograniczenia
- niższy
- Dokonywanie
- złośliwy
- manipulować
- Manipulacja
- ręcznie
- Może..
- zmierzyć
- środków
- Mechanizmy
- Pamięć
- metody
- skrupulatny
- migracja
- łagodzenie
- model
- modele
- monitorowanie
- musi
- Natura
- żeglujący
- sieci
- Nowości
- Cele
- uzyskiwanie
- of
- on
- tylko
- operacyjny
- operacyjny
- Szanse
- optymalizacji
- or
- orkiestrowany
- Inne
- wyniki
- Przezwyciężać
- przegląd
- parametry
- szczególnie
- kary
- plato
- Analiza danych Platona
- PlatoDane
- stwarza
- potencjał
- potencjalnie
- power
- powered
- Zasilanie
- praktyki
- rozpowszechniony
- zapobiec
- Priorytet
- ustalanie priorytetów
- prywatność
- prywatny
- Prywatne firmy
- Proaktywne
- procedury
- wygląda tak
- procesów
- przetwarzanie
- Profilowanie
- Postęp
- ochrona
- dostawców
- publiczny
- publicznie
- podnosi
- królestwo
- rozpoznawanie
- redukcja
- regionalny
- regularny
- regulujący
- regulacyjne
- krajobraz regulacyjny
- wymagania
- Wymaga
- sprężystość
- dochód
- prawa
- Ryzyko
- ryzyko
- krzepki
- krzepkość
- reguły
- run
- s
- zabezpieczenie
- punktacji
- bezszwowy
- sektor
- bezpieczeństwo
- wybór
- wrażliwy
- Usługi
- ciężki
- powinien
- znaczący
- sofistyka
- Cel
- przechowywanie
- Strategiczny
- INWESTYCJA STRATEGICZNA
- Ścisły
- taki
- otaczający
- Zrównoważony rozwój
- systemowy
- systemy
- Brać
- Technologia
- że
- Połączenia
- ich
- Te
- innych firm
- to
- groźba
- do
- handel
- Pociąg
- Trening
- transfery
- transformacyjny
- Przezroczystość
- typy
- Nieupoważniony
- niepewności
- podkreślenia
- zrozumieć
- jednostek
- bez precedensu
- Nowości
- uaktualnienie
- posługiwać się
- różnią się
- Naprawiono
- Weryfikacja
- Veterans
- Filmy
- Naruszenia
- Luki w zabezpieczeniach
- we
- były
- Podczas
- w
- w ciągu
- bez
- Siła robocza
- zefirnet