Tehisintellekti (AI) integreerimine on esile kutsunud
enneolematud võimalused, kuid see tekitab ka kriitilisi muresid, mida nõuavad
hoolikas tähelepanu. Finantsteenuste kaubanduse veteranidena on see nii
neid väljakutseid tuleb ennetavalt mõista ja nendega toime tulla. Selles
Artiklis käsitleme tehisintellekti peamisi probleeme, mis mõjutavad panku ja strateegilisi
leevendavad ained, mis suudavad tugevdada tööstust võimalike riskide eest.
Sügavvõltsingute eksponentsiaalne kasv: mõju identiteedi kinnitamisele
Levik Deepfake tehnoloogia tutvustab uut dimensiooni
risk finantsasutustele, eriti identiteedi vallas
kontrollimine. Täiustatud generatiivsel tehisintellektil töötavad süvavõltsingud saavad luua
ülirealistlikud videod ja helisalvestised, mis veenvalt jäljendavad
üksikisikud.
Panganduse kontekstis kujutab see endast tõsist ohtu identiteedile
kontrolliprotsessid, mis võivad potentsiaalselt võimaldada petturlikke tegevusi, nagu
volitamata rahaülekanded või kontole juurdepääs. Selle riski maandamine nõuab
täiustatud biomeetriliste autentimismeetodite integreerimine, pidev jälgimine
kõrvalekaldeid ja eristamist võimaldavate tehisintellektisüsteemide väljatöötamist
ehtsa ja manipuleeritud sisu vahel.
Muud turbe-, privaatsus- ja kontrolliriskid: andmete terviklikkuse kaitsmine
tohutute andmemahtude koondumine mõnesse suurde eraettevõttesse,
mida nimetatakse kriitilisteks kolmandatest osapooltest pakkujateks, pakub see märkimisväärset turvalisust ja privaatsust
risk.
Pangad võivad kogudes kogemata rikkuda klientide privaatsusõigusi
avalikult kättesaadavad andmed ilma selgesõnalise nõusolekuta, mis viib profiilide koostamiseni ja
ennustava analüüsiga seotud probleemid. Kasutamisest tulenevad ka andmete piiramise riskid
privaatset ja konfidentsiaalset teavet generatiivsete AI mudelite koolitamiseks,
võib tundlikke andmeid väljastpoolt avaldada.
Vastumeetmed hõlmavad
hõlmates privaatsust ja kavandatud kaitset, hankides ainult kliendi andmeid
selgesõnalisel nõusolekul ja AI mudelite rangete turvaprotseduuride jõustamist
volitamata juurdepääsu või andmetega seotud rikkumiste vältimiseks.
Tekkiv tehisintellekti määrus
AI arenev regulatiivne maastik toob kaasa keerukuse, mida saab teha
erineda jurisdiktsiooniti, mõjutades tegutsevate pankade konkurentsiolukorda
globaalselt. Erinevate reeglitega, mis reguleerivad AI tavasid, piirkondlikke erinevusi ja
regulatiivsete eesmärkide ebakindlus ilmneb. Näiteks sisse
Euroopas kehtestab EL AI seadus võimalikud karistused kuni 7% panga omast
regulatiivsete rikkumiste eest saadavat tulu, Hiinas aga ajutisi reguleerivaid meetmeid
generatiivne tehisintellekt võeti kasutusele üldsusele juurdepääsetavate teenuste juhtimiseks
avalik. Kohanemiseks peavad pangad suurendama oma tehisintellekti mudelite läbipaistvust,
eriti alusmudelid, mis toidavad generatiivset AI-d, ja seada prioriteedid Disain
seletatavus tehisintellekti protsessideks ja väljunditeks.
Kitsaskaela leevendamine
Suutmatus investeerida piisavalt tehisintellekti ja uuendada IT-infrastruktuuri tekitab a
märkimisväärne risk pankadele. Kitsaskaelad võivad tekkida piirangute tõttu
graafikatöötlusüksused, võrguvõimalused, mälu ja salvestusruum
mahutavus. Nendest väljakutsetest ülesaamiseks peaksid pangad kasutama tehisintellekti kodeerimist
kiirendada pärandkoodi teisendamist ja investeerida suurema jõudlusega võrkude loomisse.
See strateegiline investeering on oluline sujuva rände ja
pärand IT infrastruktuuri integreerimine.
Keskkonnakulud: edusammude ja jätkusuutlikkuse tasakaalustamine
Lisaks vahetutele operatiivprobleemidele koolituse keskkonnamõju
AI mudeleid, eriti suuri keelemudeleid (LLM), ei tohi tähelepanuta jätta.
Selle protsessi energiamahukas olemus aitab otseselt kaasa ettevõtte omale
süsiniku jalajälg. Selle lahendamiseks peaksid pangad mõõtma keskkonda
tehisintellekti mudelite mõju ja astuge ennetavaid samme selle kompenseerimiseks.
Lisaks optimeeritakse AI mudelid madalamate parameetritega töötamiseks ja vähendatakse
nende andmenõuded võivad aidata kaasa jätkusuutlikkuse saavutamisele.
AI mudeli rikkumine ja muud eetilised probleemid
Kuna tehisintellekt muutub finantsvaldkonna otsustusprotsesside lahutamatuks osaks
asutused, pahatahtlikud osalejad võivad AI mudelite poose rikkuda
kriitiline oht. Volitamata juurdepääs mudeli parameetritele, nende muutmine
koolitusandmete või algoritmidega manipuleerimine võib viia kallutatud otsusteni,
finantspettused või süsteemsed haavatavused.
See oht rõhutab
tugevate küberjulgeolekumeetmete rakendamise tähtsus, tagades
mudelõppe torujuhtmete terviklikkus ja range juurdepääsukontrolli kehtestamine
AI infrastruktuuri jaoks. Sellisena regulaarsed auditid ja mudeliarenduse läbipaistvus
protsessid on olulised rikkumiskatsete tuvastamiseks ja ärahoidmiseks.
Pealegi on vastandlike rünnakute üha keerukamaks muutumine märkimisväärne
AI mudelite töökindlusele pangandussektoris. Pahatahtlikud näitlejad
võib manipuleerida sisendandmetega, et petta AI-algoritme, mis viib vigadeni
tulemusi ja võimalikku ärakasutamist. Võistlusrünnakuid saab korraldada
krediidipunktide hindamissüsteemidega manipuleerimiseks, pettuste tuvastamise mehhanismide kahjustamiseks või
kasutada turvaauke tehisintellektist lähtuvates otsustusprotsessides. Sellega tegelemine
oht nõuab pidevat jälgimist, tugeva sissetungi väljatöötamist
tuvastussüsteemid ja adaptiivsete AI mudelite rakendamine
võistlevate katsete äratundmine ja leevendamine.
Eetika kohta
Peamised kartused seoses tehisintellektiga panganduses keerlevad ka ümber
eetilised kaalutlused, eriti eelarvamusi, mis võivad viia diskrimineerimiseni
krediidiotsused ja takistavad rahalist kaasatust. Interaktsiooni eelarvamus, latentne
kallutatus ja selektsiooni kallutatus on määratletud kui levinud tüübid, millele lisanduvad
seletatavusprobleemid ja autoriõiguste rikkumise oht. Nende vastu võitlemiseks
väljakutsetega, peavad pangad seadma prioriteediks algoritmilise mõju järgimise
hindamine, meetodite loomine eelarvamuste tuvastamiseks ja regulaarne rakendamine
mudelivärskendused täiustatud andmetega. Lisaks matemaatika integreerimine
mudelite kallutatuse vähendamine muutub funktsioonide käsitsi reguleerimiseks ja kõrvaldamiseks ülioluliseks
erapoolikust otsustusprotsessides.
Järeldus
Pöördudes
eetilised mured, andmete terviklikkuse tagamine, regulatiivsetes küsimustes navigeerimine
maastikud, tööjõu dünaamika tasakaalustamine, strateegiliste investeeringute tegemine ja
seades prioriteediks keskkonnasäästlikkuse, saavad pangad ära kasutada transformatiivset mõju
tehisintellekti jõud, tagades samal ajal tehisintellekti vastupidavuse ja eetilise terviklikkuse
finantsteenuste sektoris.
Tehisintellekti (AI) integreerimine on esile kutsunud
enneolematud võimalused, kuid see tekitab ka kriitilisi muresid, mida nõuavad
hoolikas tähelepanu. Finantsteenuste kaubanduse veteranidena on see nii
neid väljakutseid tuleb ennetavalt mõista ja nendega toime tulla. Selles
Artiklis käsitleme tehisintellekti peamisi probleeme, mis mõjutavad panku ja strateegilisi
leevendavad ained, mis suudavad tugevdada tööstust võimalike riskide eest.
Sügavvõltsingute eksponentsiaalne kasv: mõju identiteedi kinnitamisele
Levik Deepfake tehnoloogia tutvustab uut dimensiooni
risk finantsasutustele, eriti identiteedi vallas
kontrollimine. Täiustatud generatiivsel tehisintellektil töötavad süvavõltsingud saavad luua
ülirealistlikud videod ja helisalvestised, mis veenvalt jäljendavad
üksikisikud.
Panganduse kontekstis kujutab see endast tõsist ohtu identiteedile
kontrolliprotsessid, mis võivad potentsiaalselt võimaldada petturlikke tegevusi, nagu
volitamata rahaülekanded või kontole juurdepääs. Selle riski maandamine nõuab
täiustatud biomeetriliste autentimismeetodite integreerimine, pidev jälgimine
kõrvalekaldeid ja eristamist võimaldavate tehisintellektisüsteemide väljatöötamist
ehtsa ja manipuleeritud sisu vahel.
Muud turbe-, privaatsus- ja kontrolliriskid: andmete terviklikkuse kaitsmine
tohutute andmemahtude koondumine mõnesse suurde eraettevõttesse,
mida nimetatakse kriitilisteks kolmandatest osapooltest pakkujateks, pakub see märkimisväärset turvalisust ja privaatsust
risk.
Pangad võivad kogudes kogemata rikkuda klientide privaatsusõigusi
avalikult kättesaadavad andmed ilma selgesõnalise nõusolekuta, mis viib profiilide koostamiseni ja
ennustava analüüsiga seotud probleemid. Kasutamisest tulenevad ka andmete piiramise riskid
privaatset ja konfidentsiaalset teavet generatiivsete AI mudelite koolitamiseks,
võib tundlikke andmeid väljastpoolt avaldada.
Vastumeetmed hõlmavad
hõlmates privaatsust ja kavandatud kaitset, hankides ainult kliendi andmeid
selgesõnalisel nõusolekul ja AI mudelite rangete turvaprotseduuride jõustamist
volitamata juurdepääsu või andmetega seotud rikkumiste vältimiseks.
Tekkiv tehisintellekti määrus
AI arenev regulatiivne maastik toob kaasa keerukuse, mida saab teha
erineda jurisdiktsiooniti, mõjutades tegutsevate pankade konkurentsiolukorda
globaalselt. Erinevate reeglitega, mis reguleerivad AI tavasid, piirkondlikke erinevusi ja
regulatiivsete eesmärkide ebakindlus ilmneb. Näiteks sisse
Euroopas kehtestab EL AI seadus võimalikud karistused kuni 7% panga omast
regulatiivsete rikkumiste eest saadavat tulu, Hiinas aga ajutisi reguleerivaid meetmeid
generatiivne tehisintellekt võeti kasutusele üldsusele juurdepääsetavate teenuste juhtimiseks
avalik. Kohanemiseks peavad pangad suurendama oma tehisintellekti mudelite läbipaistvust,
eriti alusmudelid, mis toidavad generatiivset AI-d, ja seada prioriteedid Disain
seletatavus tehisintellekti protsessideks ja väljunditeks.
Kitsaskaela leevendamine
Suutmatus investeerida piisavalt tehisintellekti ja uuendada IT-infrastruktuuri tekitab a
märkimisväärne risk pankadele. Kitsaskaelad võivad tekkida piirangute tõttu
graafikatöötlusüksused, võrguvõimalused, mälu ja salvestusruum
mahutavus. Nendest väljakutsetest ülesaamiseks peaksid pangad kasutama tehisintellekti kodeerimist
kiirendada pärandkoodi teisendamist ja investeerida suurema jõudlusega võrkude loomisse.
See strateegiline investeering on oluline sujuva rände ja
pärand IT infrastruktuuri integreerimine.
Keskkonnakulud: edusammude ja jätkusuutlikkuse tasakaalustamine
Lisaks vahetutele operatiivprobleemidele koolituse keskkonnamõju
AI mudeleid, eriti suuri keelemudeleid (LLM), ei tohi tähelepanuta jätta.
Selle protsessi energiamahukas olemus aitab otseselt kaasa ettevõtte omale
süsiniku jalajälg. Selle lahendamiseks peaksid pangad mõõtma keskkonda
tehisintellekti mudelite mõju ja astuge ennetavaid samme selle kompenseerimiseks.
Lisaks optimeeritakse AI mudelid madalamate parameetritega töötamiseks ja vähendatakse
nende andmenõuded võivad aidata kaasa jätkusuutlikkuse saavutamisele.
AI mudeli rikkumine ja muud eetilised probleemid
Kuna tehisintellekt muutub finantsvaldkonna otsustusprotsesside lahutamatuks osaks
asutused, pahatahtlikud osalejad võivad AI mudelite poose rikkuda
kriitiline oht. Volitamata juurdepääs mudeli parameetritele, nende muutmine
koolitusandmete või algoritmidega manipuleerimine võib viia kallutatud otsusteni,
finantspettused või süsteemsed haavatavused.
See oht rõhutab
tugevate küberjulgeolekumeetmete rakendamise tähtsus, tagades
mudelõppe torujuhtmete terviklikkus ja range juurdepääsukontrolli kehtestamine
AI infrastruktuuri jaoks. Sellisena regulaarsed auditid ja mudeliarenduse läbipaistvus
protsessid on olulised rikkumiskatsete tuvastamiseks ja ärahoidmiseks.
Pealegi on vastandlike rünnakute üha keerukamaks muutumine märkimisväärne
AI mudelite töökindlusele pangandussektoris. Pahatahtlikud näitlejad
võib manipuleerida sisendandmetega, et petta AI-algoritme, mis viib vigadeni
tulemusi ja võimalikku ärakasutamist. Võistlusrünnakuid saab korraldada
krediidipunktide hindamissüsteemidega manipuleerimiseks, pettuste tuvastamise mehhanismide kahjustamiseks või
kasutada turvaauke tehisintellektist lähtuvates otsustusprotsessides. Sellega tegelemine
oht nõuab pidevat jälgimist, tugeva sissetungi väljatöötamist
tuvastussüsteemid ja adaptiivsete AI mudelite rakendamine
võistlevate katsete äratundmine ja leevendamine.
Eetika kohta
Peamised kartused seoses tehisintellektiga panganduses keerlevad ka ümber
eetilised kaalutlused, eriti eelarvamusi, mis võivad viia diskrimineerimiseni
krediidiotsused ja takistavad rahalist kaasatust. Interaktsiooni eelarvamus, latentne
kallutatus ja selektsiooni kallutatus on määratletud kui levinud tüübid, millele lisanduvad
seletatavusprobleemid ja autoriõiguste rikkumise oht. Nende vastu võitlemiseks
väljakutsetega, peavad pangad seadma prioriteediks algoritmilise mõju järgimise
hindamine, meetodite loomine eelarvamuste tuvastamiseks ja regulaarne rakendamine
mudelivärskendused täiustatud andmetega. Lisaks matemaatika integreerimine
mudelite kallutatuse vähendamine muutub funktsioonide käsitsi reguleerimiseks ja kõrvaldamiseks ülioluliseks
erapoolikust otsustusprotsessides.
Järeldus
Pöördudes
eetilised mured, andmete terviklikkuse tagamine, regulatiivsetes küsimustes navigeerimine
maastikud, tööjõu dünaamika tasakaalustamine, strateegiliste investeeringute tegemine ja
seades prioriteediks keskkonnasäästlikkuse, saavad pangad ära kasutada transformatiivset mõju
tehisintellekti jõud, tagades samal ajal tehisintellekti vastupidavuse ja eetilise terviklikkuse
finantsteenuste sektoris.
- SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
- PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
- PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
- PlatoESG. Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
- PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
- Allikas: https://www.financemagnates.com//fintech/ai-risks-in-banking-a-comprehensive-overview/
- :on
- :on
- :mitte
- $ UP
- a
- kiirendama
- juurdepääs
- juurdepääsetav
- konto
- tegu
- tegevus
- osalejad
- kohandama
- adaptiivne
- Lisaks
- aadress
- adresseerimine
- piisavalt
- kohandama
- edasijõudnud
- võistlev
- mõjutades
- vastu
- AI
- AI seadus
- ai panganduses
- AI mudelid
- AI riskid
- Tehisintellekti süsteemid
- algoritmiline
- algoritme
- Ka
- summad
- analüüs
- ja
- ilmne
- OLEME
- tekkima
- ümber
- artikkel
- kunstlik
- tehisintellekti
- Tehisintellekt (AI)
- AS
- hinnangud
- Reageerib
- Katsed
- tähelepanu
- heli-
- auditid
- Autentimine
- saadaval
- tasakaalustamine
- Pank
- Pangandus
- pangandussektor
- Pangad
- lipp
- BE
- muutuma
- muutub
- vahel
- erapoolikus
- erapooletu
- kalduvusi
- biomeetriline
- kitsaskohti
- rikkumisi
- tõi kaasa
- Ehitus
- kuid
- by
- CAN
- võimeid
- võimeline
- Võimsus
- süsinik
- süsiniku jalajälg
- väljakutseid
- Hiina
- kood
- Kodeerimine
- Kollektsioneerimine
- Ettevõtted
- ettevõte
- konkurentsivõimeline
- keerukust
- Vastavus
- liidetud
- terviklik
- kompromiss
- kontsentratsioon
- Murettekitav
- nõusolek
- pidev
- sisu
- kontekst
- pidev
- aitama kaasa
- panustab
- kontrollida
- kontrolli
- Konverteerimine
- autoriõigus
- Maksma
- võiks
- Võidelda
- looma
- krediit
- kriitiline
- otsustav
- klient
- kliendi andmed
- Küberturvalisus
- andmed
- Andmete rikkumine
- Otsuse tegemine
- otsused
- deepfakes
- süvenema
- Nõudlus
- Disain
- avastama
- Detection
- & Tarkvaraarendus
- erinevused
- erinev
- mõõde
- otse
- kaks
- dünaamika
- jõupingutusi
- kõrvaldama
- võimaldades
- jõustamisel
- suurendama
- tõhustatud
- tagama
- tagades
- keskkonna-
- Keskkonnahoiu
- eriti
- oluline
- asutades
- eetiline
- EU
- Euroopa
- areneb
- Seletatavus
- Ekspluateeri
- kasutamine
- väliselt
- ebaedu
- FUNKTSIOONID
- vähe
- finants-
- rahapettused
- finantsteenused
- Jalajälg
- eest
- Edasi
- kindlustama
- Sihtasutus
- pettus
- pettuste avastamine
- pettusega
- fond
- Üldine
- generatiivne
- Generatiivne AI
- ehtne
- Ülemaailmselt
- valitsevad
- valitsev
- graafika
- Kasv
- rakmed
- takistama
- HTTPS
- Hüperrealistlik
- tuvastatud
- identifitseerima
- Identity
- Vahetu
- mõju
- mõjutavad
- hädavajalik
- täitmine
- rakendamisel
- mõjud
- tähtsus
- in
- kogemata
- Kaasamine
- kaasates
- kasvav
- inimesed
- tööstus
- info
- Infrastruktuur
- sisend
- Näiteks
- institutsioonid
- lahutamatu
- integratsioon
- terviklikkuse
- Intelligentsus
- suhtlemist
- vahepealne
- sisse
- sisse
- Tutvustab
- Investeeri
- investeering
- Investeeringud
- kaasama
- küsimustes
- IT
- jpg
- kohtualluvus
- Võti
- maastik
- keel
- suur
- viima
- juhtivate
- Pärand
- Finantsvõimendus
- piirangud
- vähendada
- Tegemine
- pahatahtlik
- manipuleeritav
- Manipuleerimine
- käsitsi
- mai..
- mõõtma
- meetmed
- mehhanismid
- Mälu
- meetodid
- pedantne
- ränne
- leevendav
- mudel
- mudelid
- järelevalve
- peab
- loodus
- navigeerimine
- võrgustike loomine
- Uus
- eesmärgid
- saamine
- of
- on
- ainult
- tegutsevad
- töökorras
- Võimalused
- optimeerimine
- or
- korraldatud
- Muu
- tulemusi
- Ületada
- ülevaade
- parameetrid
- eriti
- karistused
- Platon
- Platoni andmete intelligentsus
- PlatoData
- tekitab
- potentsiaal
- potentsiaalselt
- võim
- sisse
- Toide
- tavad
- ennustav
- Ennustav analüüs
- levinud
- vältida
- Prioriteet
- prioriteetsuse
- privaatsus
- era-
- Eraettevõtted
- Proaktiivne
- menetlused
- protsess
- Protsessid
- töötlemine
- profiilide
- Edu
- kaitse
- pakkujad
- avalik
- avalikult
- tõstab
- realm
- tunnustamine
- vähendamine
- piirkondlik
- regulaarne
- reguleerimine
- regulatiivne
- regulatiivne maastik
- Nõuded
- Vajab
- vastupidavust
- tulu
- õigusi
- Oht
- riskide
- jõuline
- tugevus
- eeskirjade
- jooks
- s
- kaitsmine
- Hinded
- sujuv
- sektor
- turvalisus
- valik
- tundlik
- Teenused
- raske
- peaks
- märkimisväärne
- keerukus
- Sammud
- ladustamine
- Strateegiline
- STRATEEGILINE INVESTEERING
- range
- selline
- ümbritsev
- Jätkusuutlikkus
- süsteemne
- süsteemid
- Võtma
- Tehnoloogia
- et
- .
- oma
- Need
- kolmanda osapoole
- see
- oht
- et
- kaubelda
- Rong
- koolitus
- ülekandeid
- muundav
- läbipaistvus
- liigid
- volitamata
- ebakindlus
- rõhutab
- mõistma
- üksused
- enneolematu
- Uudised
- upgrade
- kasutama
- Vary
- suur
- Kontrollimine
- Veteranid
- Videod
- Rikkumised
- Haavatavused
- we
- olid
- kuigi
- koos
- jooksul
- ilma
- Tööjõud
- sephyrnet