Інтеграція штучного інтелекту (ШІ) принесла успіх
безпрецедентні можливості, але це також викликає серйозні занепокоєння, які потребують
прискіплива увага. Як ветерани торгівлі фінансовими послугами, це так
важливо розуміти ці виклики та активно вирішувати їх. У цьому
статті, ми заглиблюємося в ключові проблеми штучного інтелекту, що впливають на банки та стратегічні
пом'якшувальні засоби, які можуть захистити галузь від потенційних ризиків.
Експоненціальне зростання Deepfakes: наслідки для перевірки особи
Поширення Технологія deepfake відкриває новий вимір
ризик для фінансових установ, особливо у сфері ідентичності
перевірка. Deepfakes, які працюють на передовому генеративному штучному інтелекті, можуть створювати
гіперреалістичні відео та аудіозаписи, які переконливо імітують
фізичних осіб.
У контексті банківської справи це становить серйозну загрозу ідентичності
процеси перевірки, потенційно сприяючи шахрайській діяльності, наприклад
несанкціоновані перекази коштів або доступ до облікового запису. Зменшення цього ризику вимагає
інтеграція передових методів біометричної аутентифікації, постійний моніторинг
для виявлення аномалій і розробка систем ШІ, здатних розрізняти
між справжнім і підробленим вмістом.
Інші ризики безпеки, конфіденційності та контролю: захист цілісності даних
Концентрація величезних обсягів даних у кількох великих приватних компаніях,
критично важливих сторонніх постачальників, забезпечує значну безпеку та конфіденційність
ризик.
Банки можуть ненавмисно порушувати права клієнтів на конфіденційність шляхом збору
загальнодоступні дані без явної згоди, що призводить до профілювання та
проблеми прогнозного аналізу. Ризики обмеження даних також виникають через використання
приватної та конфіденційної інформації для навчання генеративних моделей ШІ,
потенційне розкриття конфіденційних даних зовні.
Контрзаходи передбачають
включення конфіденційності та захисту за проектом, отримання лише даних клієнтів
з явною згодою та дотримання суворих процедур безпеки для моделей ШІ
щоб запобігти несанкціонованому доступу або витоку даних.
Початкове регулювання ШІ
Еволюція нормативного ландшафту для ШІ створює складності, які можуть
залежно від юрисдикції, впливаючи на конкурентне середовище для банків
глобально. З різними правилами, що регулюють практику ШІ, регіональними відмінностями та
стають очевидними невизначеності в цілях регулювання. Наприклад, в
Європа, Закон ЄС про штучний інтелект накладає потенційні штрафи в розмірі до 7% банківського капіталу
доходів за порушення законодавства, тоді як у Китаї тимчасові заходи регулювання
генеративний штучний інтелект був запроваджений для управління послугами, доступними для загального населення
громадськість. Щоб адаптуватися, банки повинні підвищити прозорість своїх моделей ШІ,
особливо базові моделі, що живлять генеративний ШІ, і розставте пріоритети дизайн
пояснюваності процесів і результатів ШІ.
Усунення вузьких місць
Нездатність адекватно інвестувати в ШІ та оновити ІТ-інфраструктуру створює
значний ризик для банків. Вузькі місця можуть виникати через обмеження в
графічні процесори, мережеві можливості, пам'ять і сховище
місткість. Щоб подолати ці проблеми, банки повинні використовувати кодування ШІ
прискорити перетворення застарілого коду та інвестувати у високопродуктивну мережу.
Ця стратегічна інвестиція є важливою для забезпечення безперебійної міграції та
інтеграція застарілої ІТ-інфраструктури.
Витрати на навколишнє середовище: баланс прогресу та сталого розвитку
Крім безпосередніх операційних проблем, вплив навчання на навколишнє середовище
Моделі ШІ, особливо великі мовні моделі (LLM), не можна ігнорувати.
Енергоємність цього процесу безпосередньо впливає на компанію
вуглецевий слід. Щоб вирішити цю проблему, банки повинні вимірювати навколишнє середовище
вплив моделей штучного інтелекту та вживати активних заходів для його компенсації.
Крім того, оптимізація моделей ШІ для роботи з нижчими параметрами та зменшення
їхні вимоги до даних можуть сприяти зусиллям щодо сталого розвитку.
Втручання в модель AI та інші етичні проблеми
Оскільки штучний інтелект стає невід’ємною частиною процесів прийняття рішень у сфері фінансів
закладів, зловмисники можуть втручатися в моделі ШІ
критична загроза. Несанкціонований доступ до параметрів моделі, зміна
навчальні дані або маніпуляції з алгоритмами можуть призвести до упереджених рішень,
фінансове шахрайство або системна вразливість.
Ця загроза підкреслює
важливості впровадження надійних заходів кібербезпеки, забезпечення
цілісність конвеєрів навчання моделі та встановлення суворого контролю доступу
для інфраструктури ШІ. Таким чином, регулярні аудити та прозорість розробки моделі
необхідні для виявлення та запобігання спробам втручання.
Крім того, зростаюча витонченість ворожих атак має значне значення
загроза надійності моделей ШІ в банківському секторі. Зловмисники
може маніпулювати вхідними даними, щоб ввести в оману алгоритми ШІ, що призводить до помилкових
результати та потенційне використання. Ворожі атаки могли бути організовані
маніпулювати системами кредитного рейтингу, скомпрометувати механізми виявлення шахрайства або
використовувати вразливості в процесах прийняття рішень, керованих ШІ. Звертаючись до цього
Загроза вимагає постійного моніторингу, розробки надійних вторгнень
систем виявлення та впровадження адаптивних моделей ШІ, здатних
розпізнавання та пом'якшення змагальних спроб.
Про етику
Основні побоювання навколо ШІ в банківській справі також обертаються навколо
етичні міркування, особливо упередженості, які можуть призвести до дискримінації
кредитні рішення та перешкоджають фінансовій доступності. Упередженість взаємодії, прихована
упередження та упередження відбору визначені як переважаючі типи, що ускладнюється
проблеми пояснення та ризик порушення авторських прав. Щоб протистояти цим
викликів, банки повинні надавати пріоритет дотриманню алгоритмічного впливу
оцінювання, побудова методів виявлення упереджень і впровадження регулярних
оновлення моделі з розширеними даними. Крім того, інтеграція математики
моделі усунення зміщень стають вирішальними для ручного налаштування функцій і усунення
упередженість у процесах прийняття рішень.
Висновок
Шляхом адресації
етичні проблеми, захист цілісності даних, навігація нормативно
краєвиди, збалансування динаміки робочої сили, здійснення стратегічних інвестицій та
віддаючи пріоритет екологічній стійкості, банки можуть використати трансформацію
потужність штучного інтелекту, забезпечуючи при цьому стійкість і етичну цілісність
індустрія фінансових послуг.
Інтеграція штучного інтелекту (ШІ) принесла успіх
безпрецедентні можливості, але це також викликає серйозні занепокоєння, які потребують
прискіплива увага. Як ветерани торгівлі фінансовими послугами, це так
важливо розуміти ці виклики та активно вирішувати їх. У цьому
статті, ми заглиблюємося в ключові проблеми штучного інтелекту, що впливають на банки та стратегічні
пом'якшувальні засоби, які можуть захистити галузь від потенційних ризиків.
Експоненціальне зростання Deepfakes: наслідки для перевірки особи
Поширення Технологія deepfake відкриває новий вимір
ризик для фінансових установ, особливо у сфері ідентичності
перевірка. Deepfakes, які працюють на передовому генеративному штучному інтелекті, можуть створювати
гіперреалістичні відео та аудіозаписи, які переконливо імітують
фізичних осіб.
У контексті банківської справи це становить серйозну загрозу ідентичності
процеси перевірки, потенційно сприяючи шахрайській діяльності, наприклад
несанкціоновані перекази коштів або доступ до облікового запису. Зменшення цього ризику вимагає
інтеграція передових методів біометричної аутентифікації, постійний моніторинг
для виявлення аномалій і розробка систем ШІ, здатних розрізняти
між справжнім і підробленим вмістом.
Інші ризики безпеки, конфіденційності та контролю: захист цілісності даних
Концентрація величезних обсягів даних у кількох великих приватних компаніях,
критично важливих сторонніх постачальників, забезпечує значну безпеку та конфіденційність
ризик.
Банки можуть ненавмисно порушувати права клієнтів на конфіденційність шляхом збору
загальнодоступні дані без явної згоди, що призводить до профілювання та
проблеми прогнозного аналізу. Ризики обмеження даних також виникають через використання
приватної та конфіденційної інформації для навчання генеративних моделей ШІ,
потенційне розкриття конфіденційних даних зовні.
Контрзаходи передбачають
включення конфіденційності та захисту за проектом, отримання лише даних клієнтів
з явною згодою та дотримання суворих процедур безпеки для моделей ШІ
щоб запобігти несанкціонованому доступу або витоку даних.
Початкове регулювання ШІ
Еволюція нормативного ландшафту для ШІ створює складності, які можуть
залежно від юрисдикції, впливаючи на конкурентне середовище для банків
глобально. З різними правилами, що регулюють практику ШІ, регіональними відмінностями та
стають очевидними невизначеності в цілях регулювання. Наприклад, в
Європа, Закон ЄС про штучний інтелект накладає потенційні штрафи в розмірі до 7% банківського капіталу
доходів за порушення законодавства, тоді як у Китаї тимчасові заходи регулювання
генеративний штучний інтелект був запроваджений для управління послугами, доступними для загального населення
громадськість. Щоб адаптуватися, банки повинні підвищити прозорість своїх моделей ШІ,
особливо базові моделі, що живлять генеративний ШІ, і розставте пріоритети дизайн
пояснюваності процесів і результатів ШІ.
Усунення вузьких місць
Нездатність адекватно інвестувати в ШІ та оновити ІТ-інфраструктуру створює
значний ризик для банків. Вузькі місця можуть виникати через обмеження в
графічні процесори, мережеві можливості, пам'ять і сховище
місткість. Щоб подолати ці проблеми, банки повинні використовувати кодування ШІ
прискорити перетворення застарілого коду та інвестувати у високопродуктивну мережу.
Ця стратегічна інвестиція є важливою для забезпечення безперебійної міграції та
інтеграція застарілої ІТ-інфраструктури.
Витрати на навколишнє середовище: баланс прогресу та сталого розвитку
Крім безпосередніх операційних проблем, вплив навчання на навколишнє середовище
Моделі ШІ, особливо великі мовні моделі (LLM), не можна ігнорувати.
Енергоємність цього процесу безпосередньо впливає на компанію
вуглецевий слід. Щоб вирішити цю проблему, банки повинні вимірювати навколишнє середовище
вплив моделей штучного інтелекту та вживати активних заходів для його компенсації.
Крім того, оптимізація моделей ШІ для роботи з нижчими параметрами та зменшення
їхні вимоги до даних можуть сприяти зусиллям щодо сталого розвитку.
Втручання в модель AI та інші етичні проблеми
Оскільки штучний інтелект стає невід’ємною частиною процесів прийняття рішень у сфері фінансів
закладів, зловмисники можуть втручатися в моделі ШІ
критична загроза. Несанкціонований доступ до параметрів моделі, зміна
навчальні дані або маніпуляції з алгоритмами можуть призвести до упереджених рішень,
фінансове шахрайство або системна вразливість.
Ця загроза підкреслює
важливості впровадження надійних заходів кібербезпеки, забезпечення
цілісність конвеєрів навчання моделі та встановлення суворого контролю доступу
для інфраструктури ШІ. Таким чином, регулярні аудити та прозорість розробки моделі
необхідні для виявлення та запобігання спробам втручання.
Крім того, зростаюча витонченість ворожих атак має значне значення
загроза надійності моделей ШІ в банківському секторі. Зловмисники
може маніпулювати вхідними даними, щоб ввести в оману алгоритми ШІ, що призводить до помилкових
результати та потенційне використання. Ворожі атаки могли бути організовані
маніпулювати системами кредитного рейтингу, скомпрометувати механізми виявлення шахрайства або
використовувати вразливості в процесах прийняття рішень, керованих ШІ. Звертаючись до цього
Загроза вимагає постійного моніторингу, розробки надійних вторгнень
систем виявлення та впровадження адаптивних моделей ШІ, здатних
розпізнавання та пом'якшення змагальних спроб.
Про етику
Основні побоювання навколо ШІ в банківській справі також обертаються навколо
етичні міркування, особливо упередженості, які можуть призвести до дискримінації
кредитні рішення та перешкоджають фінансовій доступності. Упередженість взаємодії, прихована
упередження та упередження відбору визначені як переважаючі типи, що ускладнюється
проблеми пояснення та ризик порушення авторських прав. Щоб протистояти цим
викликів, банки повинні надавати пріоритет дотриманню алгоритмічного впливу
оцінювання, побудова методів виявлення упереджень і впровадження регулярних
оновлення моделі з розширеними даними. Крім того, інтеграція математики
моделі усунення зміщень стають вирішальними для ручного налаштування функцій і усунення
упередженість у процесах прийняття рішень.
Висновок
Шляхом адресації
етичні проблеми, захист цілісності даних, навігація нормативно
краєвиди, збалансування динаміки робочої сили, здійснення стратегічних інвестицій та
віддаючи пріоритет екологічній стійкості, банки можуть використати трансформацію
потужність штучного інтелекту, забезпечуючи при цьому стійкість і етичну цілісність
індустрія фінансових послуг.
- Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
- ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
- PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
- джерело: https://www.financemagnates.com//fintech/ai-risks-in-banking-a-comprehensive-overview/
- : має
- :є
- : ні
- $UP
- a
- прискорювати
- доступ
- доступною
- рахунки
- Діяти
- діяльності
- актори
- пристосовувати
- адаптивний
- Додатково
- адреса
- адресація
- адекватно
- просунутий
- змагальність
- зачіпає
- проти
- AI
- Закон про ШІ
- Моделі AI
- Ризики ШІ
- Системи ШІ
- алгоритмічний
- алгоритми
- Також
- суми
- аналіз
- та
- аномалії
- здається
- ЕСТЬ
- виникати
- навколо
- стаття
- штучний
- штучний інтелект
- Штучний інтелект (AI)
- AS
- оцінки
- нападки
- Спроби
- увагу
- аудіо
- аудит
- Authentication
- доступний
- Балансування
- Банк
- Banking
- банківський сектор
- Банки
- банер
- BE
- ставати
- стає
- між
- зміщення
- упереджений
- упередження
- біометричні
- біометрична аутентифікація
- вузькі місця
- порушення
- приніс
- Створюємо
- але
- by
- CAN
- можливості
- здатний
- потужність
- вуглець
- проблеми
- Китай
- код
- Кодування
- Збір
- Компанії
- компанія
- конкурентоспроможний
- складності
- дотримання
- складений
- всеосяжний
- компроміс
- концентрація
- Турбота
- згода
- постійна
- зміст
- контекст
- безперервний
- сприяти
- сприяє
- контроль
- управління
- Перетворення
- авторське право
- Коштувати
- може
- Counter
- створювати
- кредит
- критичний
- вирішальне значення
- клієнт
- дані про клієнтів
- Кібербезпека
- дані
- Порушення даних
- Прийняття рішень
- рішення
- deepfakes
- заглиблюватися
- Попит
- дизайн
- виявляти
- Виявлення
- розробка
- Відмінності
- різний
- Розмір
- безпосередньо
- два
- динаміка
- зусилля
- усунутий
- дозволяє
- виконання
- підвищувати
- підвищена
- забезпечувати
- забезпечення
- навколишній
- Екологічна стійкість
- особливо
- істотний
- налагодження
- етичний
- EU
- Європа
- еволюціонує
- Експлуатувати
- експлуатація
- зовні
- Провал
- риси
- кілька
- фінансовий
- фінансові шахрайства
- фінансові послуги
- Слід
- для
- вперед
- зміцнювати
- фонд
- шахрайство
- виявлення шахрайства
- шахрайський
- фонд
- Загальне
- генеративний
- Генеративний ШІ
- справжній
- Глобально
- керувати
- управління
- графіка
- Зростання
- збруя
- перешкода
- HTTPS
- Гіперреалістичний
- ідентифікований
- ідентифікувати
- Особистість
- Негайний
- Impact
- впливає
- імператив
- реалізація
- реалізації
- наслідки
- значення
- in
- ненавмисно
- Інклюзивність
- включення
- зростаючий
- осіб
- промисловість
- інформація
- Інфраструктура
- вхід
- екземпляр
- установи
- інтегральний
- інтеграція
- цілісність
- Інтелект
- взаємодія
- проміжний
- в
- введені
- Вводить
- Invest
- інвестиції
- інвестиції
- залучати
- питання
- IT
- JPG
- юрисдикція
- ключ
- ландшафт
- пейзажі
- мова
- великий
- вести
- провідний
- Legacy
- Важіль
- недоліки
- знизити
- Робить
- malicious
- маніпулювати
- Маніпуляція
- вручну
- Може..
- вимір
- заходи
- механізми
- пам'ять
- методика
- педантичний
- міграція
- пом’якшення
- модель
- Моделі
- моніторинг
- повинен
- природа
- навігація
- мережа
- Нові
- цілей
- отримання
- of
- on
- тільки
- операційний
- оперативний
- Можливості
- оптимізуючий
- or
- організував
- Інше
- Результати
- Подолати
- огляд
- параметри
- особливо
- штрафні санкції
- plato
- Інформація про дані Платона
- PlatoData
- позах
- потенціал
- потенційно
- влада
- Харчування
- Живлення
- практики
- поширений
- запобігати
- Пріоритетність
- визначення пріоритетів
- недоторканність приватного життя
- приватний
- Приватні компанії
- Проактивний
- Процедури
- процес
- процеси
- обробка
- профілювання
- прогрес
- захист
- провайдери
- громадськість
- публічно
- піднімається
- царство
- визнаючи
- зниження
- регіональний
- регулярний
- регулюючий
- регуляторні
- нормативний ландшафт
- Вимога
- Вимагається
- пружність
- revenue
- праві
- Risk
- ризики
- міцний
- стійкість
- Правила
- прогін
- s
- захист
- рахунок
- безшовні
- сектор
- безпеку
- вибір
- чутливий
- Послуги
- важкий
- Повинен
- значний
- витонченість
- заходи
- зберігання
- Стратегічний
- СТРАТЕГІЧНІ ІНВЕСТИЦІЇ
- Strict
- такі
- Навколо
- Sustainability
- системний
- Systems
- Приймати
- Технологія
- Що
- Команда
- їх
- Ці
- третя сторона
- це
- загроза
- до
- торгувати
- поїзд
- Навчання
- переклади
- перетворювальний
- прозорість
- Типи
- несанкціонований
- невизначеності
- нижнє підкреслення
- розуміти
- одиниць
- безпрецедентний
- Updates
- модернізація
- використання
- змінюватися
- величезний
- перевірка
- ветерани
- Відео
- Порушення
- Уразливості
- we
- були
- в той час як
- з
- в
- без
- Трудові ресурси
- зефірнет