Integrasi kecerdasan buatan (AI) telah membuahkan hasil
peluang yang belum pernah terjadi sebelumnya, namun hal ini juga menimbulkan kekhawatiran kritis yang menuntut hal tersebut
perhatian yang cermat. Sebagai veteran dalam perdagangan jasa keuangan, memang demikian
penting untuk memahami dan mengatasi tantangan ini secara proaktif. Di dalam
Dalam artikel ini, kami menyelidiki permasalahan utama AI yang mempengaruhi bank dan strateginya
mitigasi yang dapat membentengi industri terhadap potensi risiko.
Pertumbuhan Eksponensial Deepfakes: Implikasinya terhadap Verifikasi Identitas
Proliferasi teknologi deepfake memperkenalkan dimensi baru
risiko bagi lembaga keuangan, khususnya di bidang identitas
verifikasi. Deepfakes, yang didukung oleh AI generatif yang canggih, dapat menciptakan
video dan rekaman audio hiper-realistis yang meniru secara meyakinkan
individu.
Dalam konteks perbankan, hal ini menimbulkan ancaman besar terhadap identitas
proses verifikasi, yang berpotensi memungkinkan aktivitas penipuan seperti
transfer dana tidak sah atau akses akun. Untuk memitigasi risiko ini diperlukan
integrasi metode otentikasi biometrik canggih, pemantauan berkelanjutan
untuk anomali, dan pengembangan sistem AI yang mampu membedakan
antara konten asli dan konten yang dimanipulasi.
Risiko Keamanan, Privasi, dan Kontrol Lainnya: Menjaga Integritas Data
Konsentrasi sejumlah besar data di beberapa perusahaan swasta besar,
disebut penyedia pihak ketiga yang penting, memberikan keamanan dan privasi yang signifikan
resiko.
Bank mungkin secara tidak sengaja melanggar hak privasi nasabah dengan melakukan penagihan
data yang tersedia untuk umum tanpa persetujuan eksplisit, yang mengarah pada pembuatan profil dan
kekhawatiran analisis prediktif. Risiko kendala data juga muncul akibat penggunaan tersebut
informasi pribadi dan rahasia untuk melatih model AI generatif,
berpotensi mengekspos data sensitif secara eksternal.
Penanggulangan melibatkan
menggabungkan privasi dan perlindungan berdasarkan desain, hanya memperoleh data pelanggan
dengan persetujuan eksplisit, dan menerapkan prosedur keamanan yang ketat untuk model AI
untuk mencegah akses tidak sah atau pelanggaran data.
Regulasi AI yang baru lahir
Lanskap peraturan yang berkembang untuk AI menimbulkan kompleksitas yang dapat menyebabkan hal tersebut
berbeda-beda di setiap yurisdiksi, sehingga berdampak pada lanskap persaingan bank yang beroperasi
secara global. Dengan aturan berbeda yang mengatur praktik AI, perbedaan regional, dan lainnya
ketidakpastian dalam tujuan peraturan menjadi jelas. Misalnya, di
Eropa, Undang-Undang AI UE memberlakukan potensi denda hingga 7% dari beban bank
pendapatan karena pelanggaran peraturan, sementara di Tiongkok, tindakan sementara bersifat mengatur
AI generatif diperkenalkan untuk mengatur layanan yang dapat diakses oleh umum
publik. Untuk beradaptasi, bank harus meningkatkan transparansi model AI mereka,
terutama model dasar yang mendukung AI generatif, dan memprioritaskan desain
penjelasan ke dalam proses dan keluaran AI.
Mengurangi Kemacetan
Kegagalan untuk berinvestasi secara memadai pada AI dan meningkatkan infrastruktur TI menimbulkan a
risiko besar bagi bank. Kemacetan bisa timbul karena keterbatasan dalam
unit pemrosesan grafis, kemampuan jaringan, memori, dan penyimpanan
kapasitas. Untuk mengatasi tantangan ini, bank harus memanfaatkan pengkodean AI
mempercepat konversi kode lama dan berinvestasi pada jaringan berkinerja lebih tinggi.
Investasi strategis ini penting untuk memastikan migrasi lancar dan
integrasi infrastruktur TI lama.
Biaya Lingkungan: Menyeimbangkan Kemajuan dan Keberlanjutan
Selain masalah operasional jangka pendek, dampak pelatihan terhadap lingkungan hidup
Model AI, khususnya model bahasa besar (LLM), tidak boleh diabaikan.
Sifat intensif energi dari proses ini memberikan kontribusi langsung terhadap kinerja perusahaan
jejak karbon. Untuk mengatasi hal ini, bank harus mengukur lingkungan hidup
dampak model AI dan mengambil langkah proaktif untuk mengimbanginya.
Selain itu, mengoptimalkan model AI agar berjalan pada parameter yang lebih rendah dan mengurangi
kebutuhan data mereka dapat berkontribusi pada upaya keberlanjutan.
Gangguan Model AI dan Masalah Etis Lainnya
Karena AI menjadi bagian integral dalam proses pengambilan keputusan di bidang keuangan
institusi, potensi aktor jahat untuk merusak model AI
ancaman kritis. Akses tidak sah ke parameter model, perubahan
data pelatihan, atau manipulasi algoritma dapat menyebabkan keputusan yang bias,
penipuan keuangan, atau kerentanan sistemik.
Ancaman ini menggarisbawahi
pentingnya menerapkan langkah-langkah keamanan siber yang kuat, memastikan
integritas jalur pelatihan model, dan menetapkan kontrol akses yang ketat
untuk infrastruktur AI. Oleh karena itu, audit rutin dan transparansi dalam pengembangan model
proses sangat penting untuk mendeteksi dan mencegah upaya gangguan.
Terlebih lagi, meningkatnya kecanggihan serangan musuh menimbulkan dampak yang signifikan
ancaman terhadap ketahanan model AI di sektor perbankan. Aktor jahat
dapat memanipulasi data masukan untuk menipu algoritme AI, sehingga menghasilkan kesalahan
hasil dan potensi eksploitasi. Serangan permusuhan bisa diatur
untuk memanipulasi sistem penilaian kredit, mengkompromikan mekanisme deteksi penipuan, atau
mengeksploitasi kerentanan dalam proses pengambilan keputusan berbasis AI. Mengatasi hal ini
ancaman memerlukan pemantauan terus-menerus, pengembangan intrusi yang kuat
sistem deteksi, dan implementasi model AI adaptif yang mampu
mengenali dan memitigasi upaya permusuhan.
Tentang Etika
Kekhawatiran utama seputar AI di perbankan juga berputar-putar
pertimbangan etis, khususnya bias yang dapat berujung pada diskriminasi
pengambilan keputusan kredit dan menghambat inklusivitas keuangan. Bias interaksi, laten
bias, dan bias seleksi diidentifikasi sebagai jenis yang lazim, ditambah dengan
masalah penjelasan dan risiko pelanggaran hak cipta. Untuk mengatasinya
tantangan, bank harus memprioritaskan kepatuhan terhadap dampak algoritmik
penilaian, membangun metode untuk mengidentifikasi bias, dan menerapkan secara teratur
pembaruan model dengan data yang ditingkatkan. Selain itu, integrasi matematika
model de-biasing menjadi penting untuk menyesuaikan fitur dan menghilangkannya secara manual
bias dalam proses pengambilan keputusan.
Kesimpulan
Dengan mengatasi
masalah etika, menjaga integritas data, menavigasi peraturan
lanskap, menyeimbangkan dinamika tenaga kerja, melakukan investasi strategis, dan
Dengan memprioritaskan kelestarian lingkungan, bank dapat memanfaatkan hal-hal yang bersifat transformatif
kekuatan AI sekaligus memastikan ketahanan dan integritas etika
industri jasa keuangan.
Integrasi kecerdasan buatan (AI) telah membuahkan hasil
peluang yang belum pernah terjadi sebelumnya, namun hal ini juga menimbulkan kekhawatiran kritis yang menuntut hal tersebut
perhatian yang cermat. Sebagai veteran dalam perdagangan jasa keuangan, memang demikian
penting untuk memahami dan mengatasi tantangan ini secara proaktif. Di dalam
Dalam artikel ini, kami menyelidiki permasalahan utama AI yang mempengaruhi bank dan strateginya
mitigasi yang dapat membentengi industri terhadap potensi risiko.
Pertumbuhan Eksponensial Deepfakes: Implikasinya terhadap Verifikasi Identitas
Proliferasi teknologi deepfake memperkenalkan dimensi baru
risiko bagi lembaga keuangan, khususnya di bidang identitas
verifikasi. Deepfakes, yang didukung oleh AI generatif yang canggih, dapat menciptakan
video dan rekaman audio hiper-realistis yang meniru secara meyakinkan
individu.
Dalam konteks perbankan, hal ini menimbulkan ancaman besar terhadap identitas
proses verifikasi, yang berpotensi memungkinkan aktivitas penipuan seperti
transfer dana tidak sah atau akses akun. Untuk memitigasi risiko ini diperlukan
integrasi metode otentikasi biometrik canggih, pemantauan berkelanjutan
untuk anomali, dan pengembangan sistem AI yang mampu membedakan
antara konten asli dan konten yang dimanipulasi.
Risiko Keamanan, Privasi, dan Kontrol Lainnya: Menjaga Integritas Data
Konsentrasi sejumlah besar data di beberapa perusahaan swasta besar,
disebut penyedia pihak ketiga yang penting, memberikan keamanan dan privasi yang signifikan
resiko.
Bank mungkin secara tidak sengaja melanggar hak privasi nasabah dengan melakukan penagihan
data yang tersedia untuk umum tanpa persetujuan eksplisit, yang mengarah pada pembuatan profil dan
kekhawatiran analisis prediktif. Risiko kendala data juga muncul akibat penggunaan tersebut
informasi pribadi dan rahasia untuk melatih model AI generatif,
berpotensi mengekspos data sensitif secara eksternal.
Penanggulangan melibatkan
menggabungkan privasi dan perlindungan berdasarkan desain, hanya memperoleh data pelanggan
dengan persetujuan eksplisit, dan menerapkan prosedur keamanan yang ketat untuk model AI
untuk mencegah akses tidak sah atau pelanggaran data.
Regulasi AI yang baru lahir
Lanskap peraturan yang berkembang untuk AI menimbulkan kompleksitas yang dapat menyebabkan hal tersebut
berbeda-beda di setiap yurisdiksi, sehingga berdampak pada lanskap persaingan bank yang beroperasi
secara global. Dengan aturan berbeda yang mengatur praktik AI, perbedaan regional, dan lainnya
ketidakpastian dalam tujuan peraturan menjadi jelas. Misalnya, di
Eropa, Undang-Undang AI UE memberlakukan potensi denda hingga 7% dari beban bank
pendapatan karena pelanggaran peraturan, sementara di Tiongkok, tindakan sementara bersifat mengatur
AI generatif diperkenalkan untuk mengatur layanan yang dapat diakses oleh umum
publik. Untuk beradaptasi, bank harus meningkatkan transparansi model AI mereka,
terutama model dasar yang mendukung AI generatif, dan memprioritaskan desain
penjelasan ke dalam proses dan keluaran AI.
Mengurangi Kemacetan
Kegagalan untuk berinvestasi secara memadai pada AI dan meningkatkan infrastruktur TI menimbulkan a
risiko besar bagi bank. Kemacetan bisa timbul karena keterbatasan dalam
unit pemrosesan grafis, kemampuan jaringan, memori, dan penyimpanan
kapasitas. Untuk mengatasi tantangan ini, bank harus memanfaatkan pengkodean AI
mempercepat konversi kode lama dan berinvestasi pada jaringan berkinerja lebih tinggi.
Investasi strategis ini penting untuk memastikan migrasi lancar dan
integrasi infrastruktur TI lama.
Biaya Lingkungan: Menyeimbangkan Kemajuan dan Keberlanjutan
Selain masalah operasional jangka pendek, dampak pelatihan terhadap lingkungan hidup
Model AI, khususnya model bahasa besar (LLM), tidak boleh diabaikan.
Sifat intensif energi dari proses ini memberikan kontribusi langsung terhadap kinerja perusahaan
jejak karbon. Untuk mengatasi hal ini, bank harus mengukur lingkungan hidup
dampak model AI dan mengambil langkah proaktif untuk mengimbanginya.
Selain itu, mengoptimalkan model AI agar berjalan pada parameter yang lebih rendah dan mengurangi
kebutuhan data mereka dapat berkontribusi pada upaya keberlanjutan.
Gangguan Model AI dan Masalah Etis Lainnya
Karena AI menjadi bagian integral dalam proses pengambilan keputusan di bidang keuangan
institusi, potensi aktor jahat untuk merusak model AI
ancaman kritis. Akses tidak sah ke parameter model, perubahan
data pelatihan, atau manipulasi algoritma dapat menyebabkan keputusan yang bias,
penipuan keuangan, atau kerentanan sistemik.
Ancaman ini menggarisbawahi
pentingnya menerapkan langkah-langkah keamanan siber yang kuat, memastikan
integritas jalur pelatihan model, dan menetapkan kontrol akses yang ketat
untuk infrastruktur AI. Oleh karena itu, audit rutin dan transparansi dalam pengembangan model
proses sangat penting untuk mendeteksi dan mencegah upaya gangguan.
Terlebih lagi, meningkatnya kecanggihan serangan musuh menimbulkan dampak yang signifikan
ancaman terhadap ketahanan model AI di sektor perbankan. Aktor jahat
dapat memanipulasi data masukan untuk menipu algoritme AI, sehingga menghasilkan kesalahan
hasil dan potensi eksploitasi. Serangan permusuhan bisa diatur
untuk memanipulasi sistem penilaian kredit, mengkompromikan mekanisme deteksi penipuan, atau
mengeksploitasi kerentanan dalam proses pengambilan keputusan berbasis AI. Mengatasi hal ini
ancaman memerlukan pemantauan terus-menerus, pengembangan intrusi yang kuat
sistem deteksi, dan implementasi model AI adaptif yang mampu
mengenali dan memitigasi upaya permusuhan.
Tentang Etika
Kekhawatiran utama seputar AI di perbankan juga berputar-putar
pertimbangan etis, khususnya bias yang dapat berujung pada diskriminasi
pengambilan keputusan kredit dan menghambat inklusivitas keuangan. Bias interaksi, laten
bias, dan bias seleksi diidentifikasi sebagai jenis yang lazim, ditambah dengan
masalah penjelasan dan risiko pelanggaran hak cipta. Untuk mengatasinya
tantangan, bank harus memprioritaskan kepatuhan terhadap dampak algoritmik
penilaian, membangun metode untuk mengidentifikasi bias, dan menerapkan secara teratur
pembaruan model dengan data yang ditingkatkan. Selain itu, integrasi matematika
model de-biasing menjadi penting untuk menyesuaikan fitur dan menghilangkannya secara manual
bias dalam proses pengambilan keputusan.
Kesimpulan
Dengan mengatasi
masalah etika, menjaga integritas data, menavigasi peraturan
lanskap, menyeimbangkan dinamika tenaga kerja, melakukan investasi strategis, dan
Dengan memprioritaskan kelestarian lingkungan, bank dapat memanfaatkan hal-hal yang bersifat transformatif
kekuatan AI sekaligus memastikan ketahanan dan integritas etika
industri jasa keuangan.
- Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
- PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
- PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
- PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
- PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
- Sumber: https://www.financemagnates.com//fintech/ai-risks-in-banking-a-comprehensive-overview/
- :memiliki
- :adalah
- :bukan
- $NAIK
- a
- mempercepat
- mengakses
- dapat diakses
- Akun
- Bertindak
- kegiatan
- aktor
- menyesuaikan
- adaptif
- Selain itu
- alamat
- menangani
- cukup
- menyesuaikan
- maju
- permusuhan
- mempengaruhi
- terhadap
- AI
- UU AI
- ai di perbankan
- Model AI
- risiko AI
- Sistem AI
- algoritmik
- algoritma
- juga
- jumlah
- analisis
- dan
- semu
- ADALAH
- timbul
- sekitar
- artikel
- buatan
- kecerdasan buatan
- Kecerdasan buatan (AI)
- AS
- penilaian
- Serangan
- Mencoba
- perhatian
- audio
- audit
- Otentikasi
- tersedia
- balancing
- Bank
- Perbankan
- sektor perbankan
- Bank
- spanduk
- BE
- menjadi
- menjadi
- antara
- prasangka
- bias
- bias
- biometrik
- kemacetan
- pelanggaran
- Terbawa
- Bangunan
- tapi
- by
- CAN
- kemampuan
- mampu
- Kapasitas
- karbon
- jejak karbon
- tantangan
- Tiongkok
- kode
- Pengkodean
- Mengumpulkan
- Perusahaan
- perusahaan
- kompetitif
- kompleksitas
- pemenuhan
- diperparah
- luas
- kompromi
- konsentrasi
- Kekhawatiran
- persetujuan
- konstan
- Konten
- konteks
- kontinu
- menyumbang
- berkontribusi
- kontrol
- kontrol
- Konversi
- hak cipta
- Biaya
- bisa
- Melawan
- membuat
- kredit
- kritis
- sangat penting
- pelanggan
- data pelanggan
- Keamanan cyber
- data
- Pelanggaran Data
- Pengambilan Keputusan
- keputusan
- deepfakes
- menggali
- Permintaan
- Mendesain
- menemukan
- Deteksi
- Pengembangan
- perbedaan
- berbeda
- Dimensi
- langsung
- dua
- dinamika
- upaya
- menghapuskan
- memungkinkan
- Menegakkan
- mempertinggi
- ditingkatkan
- memastikan
- memastikan
- lingkungan
- Kelestarian Lingkungan Hidup
- terutama
- penting
- membangun
- etis
- EU
- Eropa
- berkembang
- Dapat dijelaskan
- Mengeksploitasi
- eksploitasi
- secara eksternal
- Kegagalan
- Fitur
- beberapa
- keuangan
- kecurangan finansial
- jasa keuangan
- Tapak
- Untuk
- sebagainya
- membentengi
- Prinsip Dasar
- penipuan
- deteksi penipuan
- curang
- dana
- Umum
- generatif
- AI generatif
- asli
- Secara global
- memerintah
- memerintah
- grafis
- Pertumbuhan
- memanfaatkan
- menghalangi
- HTTPS
- Hiper-Realistis
- diidentifikasi
- mengenali
- identitas
- Segera
- Dampak
- berdampak
- imperatif
- implementasi
- mengimplementasikan
- implikasi
- pentingnya
- in
- secara tidak sengaja
- Inklusivitas
- menggabungkan
- meningkatkan
- individu
- industri
- informasi
- Infrastruktur
- memasukkan
- contoh
- lembaga
- integral
- integrasi
- integritas
- Intelijen
- interaksi
- sementara
- ke
- diperkenalkan
- Memperkenalkan
- Menginvestasikan
- investasi
- Investasi
- melibatkan
- masalah
- IT
- jpg
- yurisdiksi
- kunci
- pemandangan
- bahasa
- besar
- memimpin
- terkemuka
- Warisan
- Leverage
- keterbatasan
- menurunkan
- Membuat
- jahat
- dimanipulasi
- manipulasi
- manual
- Mungkin..
- mengukur
- ukuran
- mekanisme
- Memori
- metode
- teliti
- migrasi
- meringankan
- model
- model
- pemantauan
- harus
- Alam
- menavigasi
- jaringan
- New
- target
- mendapatkan
- of
- on
- hanya
- operasi
- operasional
- Peluang
- mengoptimalkan
- or
- diatur
- Lainnya
- hasil
- Mengatasi
- ikhtisar
- parameter
- khususnya
- hukuman
- plato
- Kecerdasan Data Plato
- Data Plato
- pose
- potensi
- berpotensi
- kekuasaan
- didukung
- Powering
- praktek
- prediktif
- Analisis Prediktif
- lazim
- mencegah
- Prioritaskan
- memprioritaskan
- pribadi
- swasta
- Perusahaan pribadi
- Proaktif
- Prosedur
- proses
- proses
- pengolahan
- profil
- Kemajuan
- perlindungan
- penyedia
- publik
- di depan umum
- meningkatkan
- dunia
- mengenali
- mengurangi
- daerah
- reguler
- mengatur
- regulator
- lanskap peraturan
- Persyaratan
- membutuhkan
- ketahanan
- pendapatan
- hak
- Risiko
- risiko
- kuat
- kesegaran
- aturan
- Run
- s
- pengamanan
- mencetak gol
- mulus
- sektor
- keamanan
- seleksi
- peka
- Layanan
- parah
- harus
- penting
- kecanggihan
- Tangga
- penyimpanan
- Strategis
- INVESTASI STRATEGIS
- ketat
- seperti itu
- Sekitarnya
- Keberlanjutan
- sistemik
- sistem
- Mengambil
- Teknologi
- bahwa
- Grafik
- mereka
- Ini
- pihak ketiga
- ini
- ancaman
- untuk
- perdagangan
- Pelatihan VE
- Pelatihan
- transfer
- transformatif
- Transparansi
- jenis
- tidak sah
- ketidakpastian
- garis bawah
- memahami
- unit
- belum pernah terjadi sebelumnya
- Pembaruan
- meningkatkan
- menggunakan
- berbeda
- Luas
- Verifikasi
- Veteran
- Video
- Pelanggaran
- Kerentanan
- we
- adalah
- sementara
- dengan
- dalam
- tanpa
- Tenaga kerja
- zephyrnet.dll