L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) a donné naissance
opportunités sans précédent, mais cela soulève également des préoccupations cruciales qui exigent
une attention méticuleuse. En tant qu'anciens combattants du secteur des services financiers, il est
Il est impératif de comprendre et de relever ces défis de manière proactive. Dans ce
article, nous approfondissons les principales préoccupations en matière d'IA affectant les banques et les stratégies
des mesures d’atténuation qui peuvent protéger l’industrie contre les risques potentiels.
Croissance exponentielle des Deepfakes : implications pour la vérification d’identité
La prolifération de La technologie deepfake introduit une nouvelle dimension de
risque pour les institutions financières, notamment dans le domaine de l'identité
vérification. Les Deepfakes, alimentés par une IA générative avancée, peuvent créer
des vidéos et des enregistrements audio hyperréalistes qui imitent de manière convaincante
personnes.
Dans le contexte bancaire, cela constitue une grave menace pour l'identité
processus de vérification, permettant potentiellement des activités frauduleuses telles que
transferts de fonds non autorisés ou accès au compte. Atténuer ce risque nécessite de
intégration de méthodes d'authentification biométrique avancées, surveillance continue
pour les anomalies, et le développement de systèmes d'IA capables de distinguer
entre contenu authentique et contenu manipulé.
Autres risques de sécurité, de confidentialité et de contrôle : protection de l'intégrité des données
La concentration de grandes quantités de données dans quelques grandes entreprises privées,
appelés fournisseurs tiers critiques, pose un problème important en matière de sécurité et de confidentialité
risque.
Les banques peuvent, par inadvertance, violer les droits à la vie privée de leurs clients en collectant
données accessibles au public sans consentement explicite, conduisant à un profilage et
préoccupations liées à l’analyse prédictive. Des risques de contraintes de données surviennent également en raison de l'utilisation
d'informations privées et confidentielles pour former des modèles d'IA génératifs,
exposant potentiellement des données sensibles à l’extérieur.
Les contre-mesures impliquent
intégrant la confidentialité et la protection dès la conception, en obtenant uniquement les données des clients
avec un consentement explicite et en appliquant des procédures de sécurité strictes pour les modèles d'IA
pour empêcher tout accès non autorisé ou toute violation de données.
Réglementation naissante de l’IA
L’évolution du paysage réglementaire de l’IA introduit des complexités qui peuvent
varient selon les juridictions, ce qui a un impact sur le paysage concurrentiel des banques opérant
à l'échelle mondiale. Avec des règles différentes régissant les pratiques de l'IA, des différences régionales et
des incertitudes quant aux objectifs réglementaires deviennent apparentes. Par exemple, dans
En Europe, la loi européenne sur l'IA impose des pénalités potentielles allant jusqu'à 7 % des fonds propres d'une banque.
revenus pour violations de la réglementation, tandis qu'en Chine, des mesures provisoires réglementant
l'IA générative a été introduite pour régir les services accessibles au grand public
publique. Pour s'adapter, les banques doivent améliorer la transparence de leurs modèles d'IA,
en particulier les modèles de base qui alimentent l'IA générative, et prioriser la conception
d'explicabilité dans les processus et les résultats de l'IA.
Atténuer les goulots d'étranglement
L’incapacité à investir de manière adéquate dans l’IA et à mettre à niveau l’infrastructure informatique pose un problème.
risque important pour les banques. Des goulots d'étranglement peuvent survenir en raison des limitations de
unités de traitement graphique, capacités de mise en réseau, mémoire et stockage
capacité. Pour surmonter ces défis, les banques devraient tirer parti du codage de l’IA pour
accélérez la conversion du code existant et investissez dans un réseau plus performant.
Cet investissement stratégique est essentiel pour garantir une migration transparente et
intégration de l’infrastructure informatique existante.
Coût environnemental : équilibrer progrès et durabilité
Au-delà des préoccupations opérationnelles immédiates, l'impact environnemental de la formation
Les modèles d’IA, en particulier les grands modèles de langage (LLM), ne doivent pas être négligés.
La nature énergivore de ce processus contribue directement à la rentabilité d'une entreprise.
empreinte carbone. Pour y remédier, les banques devraient mesurer l’impact environnemental
l’impact des modèles d’IA et prendre des mesures proactives pour le compenser.
De plus, optimiser les modèles d’IA pour qu’ils fonctionnent avec des paramètres inférieurs et réduire
leurs besoins en données peuvent contribuer aux efforts de durabilité.
Falsification du modèle d’IA et autres préoccupations éthiques
Alors que l’IA devient partie intégrante des processus décisionnels au sein du secteur financier
institutions, le potentiel d’acteurs malveillants de falsifier les modèles d’IA pose
une menace critique. Accès non autorisé aux paramètres du modèle, altération de
les données d'entraînement ou la manipulation des algorithmes peuvent conduire à des décisions biaisées,
fraude financière ou vulnérabilités systémiques.
Cette menace souligne le
l’importance de mettre en œuvre des mesures de cybersécurité robustes, garantissant
l'intégrité des pipelines de formation des modèles et l'établissement de contrôles d'accès stricts
pour les infrastructures d’IA. À ce titre, des audits réguliers et une transparence dans le développement des modèles
les processus sont essentiels pour détecter et prévenir les tentatives de falsification.
En outre, la sophistication croissante des attaques adverses pose un problème
menace pour la robustesse des modèles d’IA dans le secteur bancaire. Acteurs malveillants
peut manipuler les données d'entrée pour tromper les algorithmes d'IA, conduisant à des erreurs
résultats et exploitation potentielle. Des attaques contradictoires pourraient être orchestrées
pour manipuler les systèmes de notation de crédit, compromettre les mécanismes de détection de fraude ou
exploiter les vulnérabilités des processus décisionnels basés sur l’IA. Résoudre ce problème
la menace nécessite une surveillance constante, le développement d’une stratégie d’intrusion robuste
systèmes de détection et la mise en œuvre de modèles d’IA adaptatifs capables de
reconnaître et atténuer les tentatives contradictoires.
Sur l'éthique
Principales appréhensions autour de l’IA dans le secteur bancaire tournent également autour
considérations éthiques, en particulier les préjugés qui pourraient conduire à des pratiques discriminatoires
décisions de crédit et entraver l’inclusion financière. Biais d'interaction, latent
les biais et les biais de sélection sont identifiés comme des types prédominants, aggravés par
problèmes d’explicabilité et risque de violations du droit d’auteur. Pour contrer ces
défis, les banques doivent donner la priorité au respect de l’impact algorithmique
évaluations, élaboration de méthodes pour identifier les préjugés et mise en œuvre régulière
mises à jour du modèle avec des données améliorées. De plus, l'intégration des mathématiques
la réduction du biais des modèles devient cruciale pour ajuster manuellement les fonctionnalités et éliminer
biais dans les processus de prise de décision.
Conclusion
En s'adressant
préoccupations éthiques, sauvegarde de l’intégrité des données, navigation dans les réglementations
paysages, équilibrer la dynamique de la main-d’œuvre, réaliser des investissements stratégiques et
en donnant la priorité à la durabilité environnementale, les banques peuvent exploiter le potentiel transformateur
puissance de l’IA tout en garantissant la résilience et l’intégrité éthique du
secteur des services financiers.
L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) a donné naissance
opportunités sans précédent, mais cela soulève également des préoccupations cruciales qui exigent
une attention méticuleuse. En tant qu'anciens combattants du secteur des services financiers, il est
Il est impératif de comprendre et de relever ces défis de manière proactive. Dans ce
article, nous approfondissons les principales préoccupations en matière d'IA affectant les banques et les stratégies
des mesures d’atténuation qui peuvent protéger l’industrie contre les risques potentiels.
Croissance exponentielle des Deepfakes : implications pour la vérification d’identité
La prolifération de La technologie deepfake introduit une nouvelle dimension de
risque pour les institutions financières, notamment dans le domaine de l'identité
vérification. Les Deepfakes, alimentés par une IA générative avancée, peuvent créer
des vidéos et des enregistrements audio hyperréalistes qui imitent de manière convaincante
personnes.
Dans le contexte bancaire, cela constitue une grave menace pour l'identité
processus de vérification, permettant potentiellement des activités frauduleuses telles que
transferts de fonds non autorisés ou accès au compte. Atténuer ce risque nécessite de
intégration de méthodes d'authentification biométrique avancées, surveillance continue
pour les anomalies, et le développement de systèmes d'IA capables de distinguer
entre contenu authentique et contenu manipulé.
Autres risques de sécurité, de confidentialité et de contrôle : protection de l'intégrité des données
La concentration de grandes quantités de données dans quelques grandes entreprises privées,
appelés fournisseurs tiers critiques, pose un problème important en matière de sécurité et de confidentialité
risque.
Les banques peuvent, par inadvertance, violer les droits à la vie privée de leurs clients en collectant
données accessibles au public sans consentement explicite, conduisant à un profilage et
préoccupations liées à l’analyse prédictive. Des risques de contraintes de données surviennent également en raison de l'utilisation
d'informations privées et confidentielles pour former des modèles d'IA génératifs,
exposant potentiellement des données sensibles à l’extérieur.
Les contre-mesures impliquent
intégrant la confidentialité et la protection dès la conception, en obtenant uniquement les données des clients
avec un consentement explicite et en appliquant des procédures de sécurité strictes pour les modèles d'IA
pour empêcher tout accès non autorisé ou toute violation de données.
Réglementation naissante de l’IA
L’évolution du paysage réglementaire de l’IA introduit des complexités qui peuvent
varient selon les juridictions, ce qui a un impact sur le paysage concurrentiel des banques opérant
à l'échelle mondiale. Avec des règles différentes régissant les pratiques de l'IA, des différences régionales et
des incertitudes quant aux objectifs réglementaires deviennent apparentes. Par exemple, dans
En Europe, la loi européenne sur l'IA impose des pénalités potentielles allant jusqu'à 7 % des fonds propres d'une banque.
revenus pour violations de la réglementation, tandis qu'en Chine, des mesures provisoires réglementant
l'IA générative a été introduite pour régir les services accessibles au grand public
publique. Pour s'adapter, les banques doivent améliorer la transparence de leurs modèles d'IA,
en particulier les modèles de base qui alimentent l'IA générative, et prioriser la conception
d'explicabilité dans les processus et les résultats de l'IA.
Atténuer les goulots d'étranglement
L’incapacité à investir de manière adéquate dans l’IA et à mettre à niveau l’infrastructure informatique pose un problème.
risque important pour les banques. Des goulots d'étranglement peuvent survenir en raison des limitations de
unités de traitement graphique, capacités de mise en réseau, mémoire et stockage
capacité. Pour surmonter ces défis, les banques devraient tirer parti du codage de l’IA pour
accélérez la conversion du code existant et investissez dans un réseau plus performant.
Cet investissement stratégique est essentiel pour garantir une migration transparente et
intégration de l’infrastructure informatique existante.
Coût environnemental : équilibrer progrès et durabilité
Au-delà des préoccupations opérationnelles immédiates, l'impact environnemental de la formation
Les modèles d’IA, en particulier les grands modèles de langage (LLM), ne doivent pas être négligés.
La nature énergivore de ce processus contribue directement à la rentabilité d'une entreprise.
empreinte carbone. Pour y remédier, les banques devraient mesurer l’impact environnemental
l’impact des modèles d’IA et prendre des mesures proactives pour le compenser.
De plus, optimiser les modèles d’IA pour qu’ils fonctionnent avec des paramètres inférieurs et réduire
leurs besoins en données peuvent contribuer aux efforts de durabilité.
Falsification du modèle d’IA et autres préoccupations éthiques
Alors que l’IA devient partie intégrante des processus décisionnels au sein du secteur financier
institutions, le potentiel d’acteurs malveillants de falsifier les modèles d’IA pose
une menace critique. Accès non autorisé aux paramètres du modèle, altération de
les données d'entraînement ou la manipulation des algorithmes peuvent conduire à des décisions biaisées,
fraude financière ou vulnérabilités systémiques.
Cette menace souligne le
l’importance de mettre en œuvre des mesures de cybersécurité robustes, garantissant
l'intégrité des pipelines de formation des modèles et l'établissement de contrôles d'accès stricts
pour les infrastructures d’IA. À ce titre, des audits réguliers et une transparence dans le développement des modèles
les processus sont essentiels pour détecter et prévenir les tentatives de falsification.
En outre, la sophistication croissante des attaques adverses pose un problème
menace pour la robustesse des modèles d’IA dans le secteur bancaire. Acteurs malveillants
peut manipuler les données d'entrée pour tromper les algorithmes d'IA, conduisant à des erreurs
résultats et exploitation potentielle. Des attaques contradictoires pourraient être orchestrées
pour manipuler les systèmes de notation de crédit, compromettre les mécanismes de détection de fraude ou
exploiter les vulnérabilités des processus décisionnels basés sur l’IA. Résoudre ce problème
la menace nécessite une surveillance constante, le développement d’une stratégie d’intrusion robuste
systèmes de détection et la mise en œuvre de modèles d’IA adaptatifs capables de
reconnaître et atténuer les tentatives contradictoires.
Sur l'éthique
Principales appréhensions autour de l’IA dans le secteur bancaire tournent également autour
considérations éthiques, en particulier les préjugés qui pourraient conduire à des pratiques discriminatoires
décisions de crédit et entraver l’inclusion financière. Biais d'interaction, latent
les biais et les biais de sélection sont identifiés comme des types prédominants, aggravés par
problèmes d’explicabilité et risque de violations du droit d’auteur. Pour contrer ces
défis, les banques doivent donner la priorité au respect de l’impact algorithmique
évaluations, élaboration de méthodes pour identifier les préjugés et mise en œuvre régulière
mises à jour du modèle avec des données améliorées. De plus, l'intégration des mathématiques
la réduction du biais des modèles devient cruciale pour ajuster manuellement les fonctionnalités et éliminer
biais dans les processus de prise de décision.
Conclusion
En s'adressant
préoccupations éthiques, sauvegarde de l’intégrité des données, navigation dans les réglementations
paysages, équilibrer la dynamique de la main-d’œuvre, réaliser des investissements stratégiques et
en donnant la priorité à la durabilité environnementale, les banques peuvent exploiter le potentiel transformateur
puissance de l’IA tout en garantissant la résilience et l’intégrité éthique du
secteur des services financiers.
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- PlatoData.Network Ai générative verticale. Autonomisez-vous. Accéder ici.
- PlatoAiStream. Intelligence Web3. Connaissance Amplifiée. Accéder ici.
- PlatonESG. Carbone, Technologie propre, Énergie, Environnement, Solaire, La gestion des déchets. Accéder ici.
- PlatoHealth. Veille biotechnologique et essais cliniques. Accéder ici.
- La source: https://www.financemagnates.com//fintech/ai-risks-in-banking-a-comprehensive-overview/
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- Introduit
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- conduisant
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- Manipulation
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- les résultats
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- Intelligence des données Platon
- PlatonDonnées
- pose
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- Alimentation
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- prédictive
- Analyse prédictive
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- empêcher
- Prioriser
- priorisation
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- Privé
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- procédures
- processus
- les process
- traitement
- profilage
- Progrès
- protection
- fournisseurs
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- publiquement
- soulève
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- reconnaissant
- réduire
- régional
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- solidité
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- devrait
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- strict
- tel
- Alentours
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- systémique
- Système
- Prenez
- Technologie
- qui
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- leur
- Ces
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