Integrationen af kunstig intelligens (AI) har bragt frem
hidtil usete muligheder, men det rejser også kritiske bekymringer, som efterspørger
omhyggelig opmærksomhed. Som veteraner i handelen med finansielle tjenesteydelser er det det
bydende nødvendigt at forstå og løse disse udfordringer proaktivt. Heri
artikel, dykker vi ned i centrale AI-problemer, der påvirker banker og det strategiske
afbødende midler, der kan styrke industrien mod potentielle risici.
Eksponentiel vækst af Deepfakes: Implikationer for identitetsbekræftelse
Spredning af deepfake teknologi introducerer en ny dimension af
risiko for finansielle institutioner, især inden for identitetsområdet
verifikation. Deepfakes, drevet af avanceret generativ AI, kan skabe
hyperrealistiske videoer og lydoptagelser, der på overbevisende vis efterligner
individer.
I banksammenhæng udgør dette en alvorlig trussel mod identiteten
verifikationsprocesser, der potentielt muliggør svigagtige aktiviteter som f.eks
uautoriserede pengeoverførsler eller kontoadgang. For at afbøde denne risiko kræver det
integration af avancerede biometriske autentificeringsmetoder, kontinuerlig overvågning
for anomalier og udvikling af AI-systemer, der er i stand til at skelne
mellem ægte og manipuleret indhold.
Andre sikkerheds-, privatlivs- og kontrolrisici: Beskyttelse af dataintegritet
Koncentrationen af enorme mængder data i nogle få store private virksomheder,
kaldet kritiske tredjepartsudbydere, udgør en betydelig sikkerhed og privatliv
risiko.
Banker kan utilsigtet krænke kundernes privatlivsrettigheder ved at indsamle
offentligt tilgængelige data uden udtrykkeligt samtykke, hvilket fører til profilering og
bekymringer om prædiktiv analyse. Der opstår også risici for databegrænsninger på grund af brugen
af private og fortrolige oplysninger til at træne generative AI-modeller,
potentielt afsløre følsomme data eksternt.
Modforanstaltninger involverer
inkorporerer privatliv og beskyttelse ved design, kun indhentning af kundedata
med udtrykkeligt samtykke og håndhævelse af strenge sikkerhedsprocedurer for AI-modeller
for at forhindre uautoriseret adgang eller databrud.
Ny AI-forordning
Det udviklende regulatoriske landskab for AI introducerer kompleksiteter, der kan
varierer efter jurisdiktion, hvilket påvirker konkurrencesituationen for banker, der opererer
globalt. Med forskellige regler for AI-praksis, regionale forskelle og
usikkerhed i regulatoriske mål bliver tydelige. For eksempel i
I Europa pålægger EU AI-loven potentielle sanktioner på op til 7 % af en banks
indtægter for lovovertrædelser, mens i Kina, midlertidige foranstaltninger regulerer
generativ AI blev introduceret til at styre tjenester, der er tilgængelige for almene
offentlig. For at tilpasse sig skal banker øge gennemsigtigheden af deres AI-modeller,
især grundmodeller, der driver generativ AI, og prioriter Design
af forklarlighed i AI-processer og -output.
Afhjælpning af flaskehalse
Manglen på at investere tilstrækkeligt i kunstig intelligens og opgradere it-infrastruktur udgør en
betydelig risiko for bankerne. Flaskehalse kan opstå på grund af begrænsninger i
grafikbehandlingsenheder, netværksfunktioner, hukommelse og lagring
kapacitet. For at overvinde disse udfordringer bør banker udnytte AI-kodning til
fremskynde legacy kodekonvertering og invester i netværk med højere ydeevne.
Denne strategiske investering er afgørende for at sikre problemfri migration og
integration af ældre it-infrastruktur.
Miljøomkostninger: Afbalancering af fremskridt og bæredygtighed
Ud over umiddelbare driftsmæssige bekymringer, miljøpåvirkningen af træning
AI-modeller, især store sprogmodeller (LLM'er), må ikke overses.
Den energikrævende karakter af denne proces bidrager direkte til en virksomheds
carbonspor. For at løse dette bør bankerne måle miljøet
virkningen af AI-modeller og tage proaktive skridt for at kompensere for det.
Derudover optimering af AI-modeller til at køre på lavere parametre og reducere
deres datakrav kan bidrage til indsatsen for bæredygtighed.
AI-modelmanipulation og andre etiske bekymringer
Efterhånden som AI bliver integreret i beslutningsprocesser inden for finansiel
institutioner, udgør potentialet for ondsindede aktører til at manipulere med AI-modeller
en kritisk trussel. Uautoriseret adgang til modelparametre, ændring af
træningsdata eller manipulation af algoritmer kan føre til partiske beslutninger,
økonomisk bedrageri eller systemiske sårbarheder.
Denne trussel understreger
vigtigheden af at implementere robuste cybersikkerhedsforanstaltninger, der sikrer
integritet af modeltræningspipelines og etablering af streng adgangskontrol
til AI-infrastruktur. Som sådan, regelmæssige revisioner og gennemsigtighed i modeludvikling
processer er afgørende for at opdage og forhindre forsøg på manipulation.
Desuden udgør den stigende sofistikering af modstridende angreb en betydelig
trussel mod robustheden af AI-modeller i banksektoren. Ondsindede skuespillere
kan manipulere inputdata for at bedrage AI-algoritmer, hvilket fører til fejl
resultater og potentiel udnyttelse. Modstridende angreb kunne orkestreres
at manipulere kreditscoringssystemer, kompromittere svindeldetektionsmekanismer eller
udnytte sårbarheder i AI-drevne beslutningsprocesser. Tager fat på dette
trussel kræver konstant overvågning, udvikling af robust indtrængen
detektionssystemer og implementering af adaptive AI-modeller, der er i stand til
genkende og afbøde modstridende forsøg.
Om etik
Primære betænkeligheder omkring kunstig intelligens i banksektoren også dreje sig om
etiske overvejelser, især skævheder, der kan føre til diskriminerende
kreditbeslutninger og hindre økonomisk rummelighed. Interaktionsbias, latent
bias og selektionsbias identificeres som fremherskende typer, sammensat af
forklaringsproblemer og risikoen for krænkelser af ophavsretten. For at imødegå disse
udfordringer, skal bankerne prioritere overholdelse af algoritmisk effekt
vurderinger, opbygning af metoder til at identificere skævheder og implementering af regelmæssige
modelopdateringer med forbedrede data. Derudover integration af matematik
de-biasing modeller bliver afgørende for manuelt at justere funktioner og eliminere
bias i beslutningsprocesser.
Konklusion
Ved at henvende sig
etiske bekymringer, sikring af dataintegritet, navigering af lovgivning
landskaber, afbalancere arbejdsstyrkens dynamik, foretage strategiske investeringer og
Ved at prioritere miljømæssig bæredygtighed kan banker udnytte det transformative
kraften i AI og samtidig sikre modstandskraften og etisk integritet
industrien for finansielle tjenesteydelser.
Integrationen af kunstig intelligens (AI) har bragt frem
hidtil usete muligheder, men det rejser også kritiske bekymringer, som efterspørger
omhyggelig opmærksomhed. Som veteraner i handelen med finansielle tjenesteydelser er det det
bydende nødvendigt at forstå og løse disse udfordringer proaktivt. Heri
artikel, dykker vi ned i centrale AI-problemer, der påvirker banker og det strategiske
afbødende midler, der kan styrke industrien mod potentielle risici.
Eksponentiel vækst af Deepfakes: Implikationer for identitetsbekræftelse
Spredning af deepfake teknologi introducerer en ny dimension af
risiko for finansielle institutioner, især inden for identitetsområdet
verifikation. Deepfakes, drevet af avanceret generativ AI, kan skabe
hyperrealistiske videoer og lydoptagelser, der på overbevisende vis efterligner
individer.
I banksammenhæng udgør dette en alvorlig trussel mod identiteten
verifikationsprocesser, der potentielt muliggør svigagtige aktiviteter som f.eks
uautoriserede pengeoverførsler eller kontoadgang. For at afbøde denne risiko kræver det
integration af avancerede biometriske autentificeringsmetoder, kontinuerlig overvågning
for anomalier og udvikling af AI-systemer, der er i stand til at skelne
mellem ægte og manipuleret indhold.
Andre sikkerheds-, privatlivs- og kontrolrisici: Beskyttelse af dataintegritet
Koncentrationen af enorme mængder data i nogle få store private virksomheder,
kaldet kritiske tredjepartsudbydere, udgør en betydelig sikkerhed og privatliv
risiko.
Banker kan utilsigtet krænke kundernes privatlivsrettigheder ved at indsamle
offentligt tilgængelige data uden udtrykkeligt samtykke, hvilket fører til profilering og
bekymringer om prædiktiv analyse. Der opstår også risici for databegrænsninger på grund af brugen
af private og fortrolige oplysninger til at træne generative AI-modeller,
potentielt afsløre følsomme data eksternt.
Modforanstaltninger involverer
inkorporerer privatliv og beskyttelse ved design, kun indhentning af kundedata
med udtrykkeligt samtykke og håndhævelse af strenge sikkerhedsprocedurer for AI-modeller
for at forhindre uautoriseret adgang eller databrud.
Ny AI-forordning
Det udviklende regulatoriske landskab for AI introducerer kompleksiteter, der kan
varierer efter jurisdiktion, hvilket påvirker konkurrencesituationen for banker, der opererer
globalt. Med forskellige regler for AI-praksis, regionale forskelle og
usikkerhed i regulatoriske mål bliver tydelige. For eksempel i
I Europa pålægger EU AI-loven potentielle sanktioner på op til 7 % af en banks
indtægter for lovovertrædelser, mens i Kina, midlertidige foranstaltninger regulerer
generativ AI blev introduceret til at styre tjenester, der er tilgængelige for almene
offentlig. For at tilpasse sig skal banker øge gennemsigtigheden af deres AI-modeller,
især grundmodeller, der driver generativ AI, og prioriter Design
af forklarlighed i AI-processer og -output.
Afhjælpning af flaskehalse
Manglen på at investere tilstrækkeligt i kunstig intelligens og opgradere it-infrastruktur udgør en
betydelig risiko for bankerne. Flaskehalse kan opstå på grund af begrænsninger i
grafikbehandlingsenheder, netværksfunktioner, hukommelse og lagring
kapacitet. For at overvinde disse udfordringer bør banker udnytte AI-kodning til
fremskynde legacy kodekonvertering og invester i netværk med højere ydeevne.
Denne strategiske investering er afgørende for at sikre problemfri migration og
integration af ældre it-infrastruktur.
Miljøomkostninger: Afbalancering af fremskridt og bæredygtighed
Ud over umiddelbare driftsmæssige bekymringer, miljøpåvirkningen af træning
AI-modeller, især store sprogmodeller (LLM'er), må ikke overses.
Den energikrævende karakter af denne proces bidrager direkte til en virksomheds
carbonspor. For at løse dette bør bankerne måle miljøet
virkningen af AI-modeller og tage proaktive skridt for at kompensere for det.
Derudover optimering af AI-modeller til at køre på lavere parametre og reducere
deres datakrav kan bidrage til indsatsen for bæredygtighed.
AI-modelmanipulation og andre etiske bekymringer
Efterhånden som AI bliver integreret i beslutningsprocesser inden for finansiel
institutioner, udgør potentialet for ondsindede aktører til at manipulere med AI-modeller
en kritisk trussel. Uautoriseret adgang til modelparametre, ændring af
træningsdata eller manipulation af algoritmer kan føre til partiske beslutninger,
økonomisk bedrageri eller systemiske sårbarheder.
Denne trussel understreger
vigtigheden af at implementere robuste cybersikkerhedsforanstaltninger, der sikrer
integritet af modeltræningspipelines og etablering af streng adgangskontrol
til AI-infrastruktur. Som sådan, regelmæssige revisioner og gennemsigtighed i modeludvikling
processer er afgørende for at opdage og forhindre forsøg på manipulation.
Desuden udgør den stigende sofistikering af modstridende angreb en betydelig
trussel mod robustheden af AI-modeller i banksektoren. Ondsindede skuespillere
kan manipulere inputdata for at bedrage AI-algoritmer, hvilket fører til fejl
resultater og potentiel udnyttelse. Modstridende angreb kunne orkestreres
at manipulere kreditscoringssystemer, kompromittere svindeldetektionsmekanismer eller
udnytte sårbarheder i AI-drevne beslutningsprocesser. Tager fat på dette
trussel kræver konstant overvågning, udvikling af robust indtrængen
detektionssystemer og implementering af adaptive AI-modeller, der er i stand til
genkende og afbøde modstridende forsøg.
Om etik
Primære betænkeligheder omkring kunstig intelligens i banksektoren også dreje sig om
etiske overvejelser, især skævheder, der kan føre til diskriminerende
kreditbeslutninger og hindre økonomisk rummelighed. Interaktionsbias, latent
bias og selektionsbias identificeres som fremherskende typer, sammensat af
forklaringsproblemer og risikoen for krænkelser af ophavsretten. For at imødegå disse
udfordringer, skal bankerne prioritere overholdelse af algoritmisk effekt
vurderinger, opbygning af metoder til at identificere skævheder og implementering af regelmæssige
modelopdateringer med forbedrede data. Derudover integration af matematik
de-biasing modeller bliver afgørende for manuelt at justere funktioner og eliminere
bias i beslutningsprocesser.
Konklusion
Ved at henvende sig
etiske bekymringer, sikring af dataintegritet, navigering af lovgivning
landskaber, afbalancere arbejdsstyrkens dynamik, foretage strategiske investeringer og
Ved at prioritere miljømæssig bæredygtighed kan banker udnytte det transformative
kraften i AI og samtidig sikre modstandskraften og etisk integritet
industrien for finansielle tjenesteydelser.
- SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk dig selv. Adgang her.
- PlatoAiStream. Web3 intelligens. Viden forstærket. Adgang her.
- PlatoESG. Kulstof, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Affaldshåndtering. Adgang her.
- PlatoHealth. Bioteknologiske og kliniske forsøgs intelligens. Adgang her.
- Kilde: https://www.financemagnates.com//fintech/ai-risks-in-banking-a-comprehensive-overview/
- :har
- :er
- :ikke
- $OP
- a
- fremskynde
- adgang
- tilgængelig
- Konto
- Lov
- aktiviteter
- aktører
- tilpasse
- adaptive
- Derudover
- adresse
- adressering
- tilstrækkeligt
- justere
- fremskreden
- kontradiktorisk
- påvirker
- mod
- AI
- AI-loven
- ai i bank
- AI modeller
- AI-risici
- AI-systemer
- algoritmisk
- algoritmer
- også
- beløb
- analyse
- ,
- tilsyneladende
- ER
- opstå
- omkring
- artikel
- kunstig
- kunstig intelligens
- Kunstig intelligens (AI)
- AS
- vurderinger
- Angreb
- Forsøg på
- opmærksomhed
- lyd
- revisioner
- Godkendelse
- til rådighed
- afbalancering
- Bank
- Bank
- banksektoren
- Banker
- banner
- BE
- bliver
- bliver
- mellem
- skævhed
- forudindtaget
- fordomme
- biometrisk
- flaskehalse
- brud
- bragte
- Bygning
- men
- by
- CAN
- kapaciteter
- stand
- Kapacitet
- kulstof
- carbonspor
- udfordringer
- Kina
- kode
- Kodning
- Indsamling
- Virksomheder
- selskab
- konkurrencedygtig
- kompleksiteter
- Compliance
- forværres
- omfattende
- kompromis
- koncentration
- Bekymringer
- samtykke
- konstant
- indhold
- sammenhæng
- kontinuerlig
- bidrage
- bidrager
- kontrol
- kontrol
- Konvertering
- ophavsret
- Koste
- kunne
- Counter
- skabe
- kredit
- kritisk
- afgørende
- kunde
- kundedata
- Cybersecurity
- data
- Databrænkelser
- Beslutningstagning
- afgørelser
- deepfakes
- dykke
- Efterspørgsel
- Design
- opdage
- Detektion
- Udvikling
- forskelle
- forskellige
- Dimension
- direkte
- grund
- dynamik
- indsats
- eliminere
- muliggør
- håndhæve
- forbedre
- forbedret
- sikre
- sikring
- miljømæssige
- Miljømæssig bæredygtighed
- især
- væsentlig
- oprettelse
- etisk
- EU
- Europa
- udviklende
- Forklarlighed
- Exploit
- udnyttelse
- eksternt
- Manglende
- Funktionalitet
- få
- finansielle
- økonomisk svig
- finansielle tjenesteydelser
- Fodspor
- Til
- frem
- forstærke
- Foundation
- bedrageri
- bedrageri afsløring
- svigagtig
- fond
- Generelt
- generative
- Generativ AI
- ægte
- Globalt
- styre
- styrende
- grafik
- Vækst
- seletøj
- hindre
- HTTPS
- Hyperrealistisk
- identificeret
- identificere
- Identity
- umiddelbar
- KIMOs Succeshistorier
- påvirker
- bydende nødvendigt
- implementering
- gennemføre
- implikationer
- betydning
- in
- utilsigtet
- involvering
- inkorporering
- stigende
- enkeltpersoner
- industrien
- oplysninger
- Infrastruktur
- indgang
- instans
- institutioner
- integral
- integration
- integritet
- Intelligens
- interaktion
- foreløbig
- ind
- introduceret
- Introducerer
- Invest
- investering
- Investeringer
- involvere
- spørgsmål
- IT
- jpg
- jurisdiktion
- Nøgle
- landskab
- Sprog
- stor
- føre
- førende
- Legacy
- Leverage
- begrænsninger
- lavere
- Making
- ondsindet
- manipuleret
- Håndtering
- manuelt
- Kan..
- måle
- foranstaltninger
- mekanismer
- Hukommelse
- metoder
- omhyggelig
- migration
- formildende
- model
- modeller
- overvågning
- skal
- Natur
- navigering
- netværk
- Ny
- målsætninger
- opnå
- of
- on
- kun
- drift
- operationelle
- Muligheder
- optimering
- or
- orkestreret
- Andet
- udfald
- Overvind
- oversigt
- parametre
- især
- sanktioner
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatoData
- udgør
- potentiale
- potentielt
- magt
- strøm
- strømforsyning
- praksis
- forudsigende
- Forudsigelig analyse
- fremherskende
- forhindre
- Prioriter
- prioritering
- Beskyttelse af personlige oplysninger
- private
- Private virksomheder
- Proaktiv
- procedurer
- behandle
- Processer
- forarbejdning
- profilering
- Progress
- beskyttelse
- udbydere
- offentlige
- offentligt
- rejser
- rige
- anerkende
- reducere
- regional
- fast
- regulerings-
- lovgivningsmæssige
- regulerende landskab
- Krav
- Kræver
- modstandskraft
- indtægter
- rettigheder
- Risiko
- risici
- robust
- robusthed
- regler
- Kør
- s
- varetagelse
- scoring
- sømløs
- sektor
- sikkerhed
- valg
- følsom
- Tjenester
- svær
- bør
- signifikant
- raffinement
- Steps
- opbevaring
- Strategisk
- STRATEGISK INVESTERING
- streng
- sådan
- Omkringliggende
- Bæredygtighed
- systemisk
- Systemer
- Tag
- Teknologier
- at
- deres
- Disse
- tredjepart
- denne
- trussel
- til
- handle
- Tog
- Kurser
- overførsler
- transformative
- Gennemsigtighed
- typer
- uberettiget
- usikkerheder
- understregninger
- forstå
- enheder
- uden fortilfælde
- opdateringer
- opgradering
- brug
- variere
- Vast
- Verifikation
- veteraner
- Videoer
- Overtrædelser
- Sårbarheder
- we
- var
- mens
- med
- inden for
- uden
- Workforce
- zephyrnet