L’integrazione dell’intelligenza artificiale (AI) ha portato avanti
opportunità senza precedenti, ma solleva anche le preoccupazioni critiche che richiedono
attenzione meticolosa. In quanto veterani nel settore dei servizi finanziari, lo è
È fondamentale comprendere e affrontare queste sfide in modo proattivo. In questo
articolo, approfondiamo le principali preoccupazioni relative all'intelligenza artificiale che riguardano le banche e gli aspetti strategici
mitiganti che possono rafforzare il settore contro potenziali rischi.
Crescita esponenziale dei deepfake: implicazioni per la verifica dell'identità
La proliferazione di La tecnologia deepfake introduce una nuova dimensione di
rischio per le istituzioni finanziarie, soprattutto nel campo dell'identità
verifica. I deepfake, alimentati da un'intelligenza artificiale generativa avanzata, possono creare
video iperrealistici e registrazioni audio che imitano in modo convincente
individui.
Nel contesto bancario, ciò rappresenta una grave minaccia per l’identità
processi di verifica, potenzialmente consentendo attività fraudolente come
trasferimenti di fondi o accesso al conto non autorizzati. Per mitigare questo rischio è necessario
integrazione di metodi avanzati di autenticazione biometrica, monitoraggio continuo
per le anomalie e lo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale in grado di distinguere
tra contenuti genuini e manipolati.
Altri rischi per la sicurezza, la privacy e il controllo: salvaguardia dell'integrità dei dati
La concentrazione di grandi quantità di dati in poche grandi aziende private,
cosiddetti fornitori di terze parti critici, comporta un notevole livello di sicurezza e privacy
rischio.
Le banche potrebbero inavvertitamente violare i diritti alla privacy dei clienti effettuando riscossioni
dati disponibili al pubblico senza consenso esplicito, che comportano la profilazione e
problemi di analisi predittiva. A causa dell'uso sorgono anche rischi di vincolo dei dati
di informazioni private e riservate per addestrare modelli di intelligenza artificiale generativa,
potenzialmente esponendo dati sensibili all’esterno.
Le contromisure implicano
incorporando privacy e protezione fin dalla progettazione, ottenendo solo i dati dei clienti
con il consenso esplicito e applicando rigorose procedure di sicurezza per i modelli di intelligenza artificiale
per prevenire accessi non autorizzati o violazioni dei dati.
Regolamento sull’IA nascente
L’evoluzione del panorama normativo per l’intelligenza artificiale introduce complessità che possono farlo
variano a seconda della giurisdizione, incidendo sul panorama competitivo delle banche che operano
a livello globale. Con regole diverse che regolano le pratiche di intelligenza artificiale, differenze regionali e
le incertezze sugli obiettivi normativi diventano evidenti. Ad esempio, nel
In Europa, l’EU AI Act prevede sanzioni potenziali fino al 7% di quelle di una banca
entrate per violazioni normative, mentre in Cina si applicano misure provvisorie
L’intelligenza artificiale generativa è stata introdotta per governare i servizi accessibili alla generalità
pubblico. Per adattarsi, le banche devono migliorare la trasparenza dei loro modelli di intelligenza artificiale,
in particolare i modelli di base che alimentano l’intelligenza artificiale generativa e stabilire le priorità il disegno
della spiegabilità nei processi e negli output dell’IA.
Mitigazione dei colli di bottiglia
L’incapacità di investire adeguatamente nell’intelligenza artificiale e di aggiornare l’infrastruttura IT pone a
rischio significativo per le banche. Possono verificarsi colli di bottiglia a causa di limitazioni
unità di elaborazione grafica, capacità di rete, memoria e archiviazione
capacità. Per superare queste sfide, le banche dovrebbero sfruttare la codifica dell’intelligenza artificiale
accelerare la conversione del codice legacy e investire in reti a prestazioni più elevate.
Questo investimento strategico è essenziale per garantire una migrazione senza intoppi e
integrazione dell’infrastruttura IT legacy.
Costo ambientale: bilanciare progresso e sostenibilità
Al di là delle preoccupazioni operative immediate, l’impatto ambientale della formazione
I modelli di intelligenza artificiale, in particolare i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), non devono essere trascurati.
La natura ad alta intensità energetica di questo processo contribuisce direttamente a quella di un'azienda
impronta ecologica. Per risolvere questo problema, le banche dovrebbero misurare l’ambiente
impatto dei modelli di intelligenza artificiale e adottare misure proattive per compensarlo.
Inoltre, ottimizzando i modelli di intelligenza artificiale per funzionare con parametri inferiori e riducendo
i loro requisiti in materia di dati possono contribuire agli sforzi di sostenibilità.
Manomissione del modello di intelligenza artificiale e altre preoccupazioni etiche
Poiché l’intelligenza artificiale diventa parte integrante dei processi decisionali in ambito finanziario
istituzioni, esiste la possibilità che attori malintenzionati manomettano i modelli di intelligenza artificiale
una minaccia critica. Accesso non autorizzato ai parametri del modello, alterazione di
dati di addestramento o la manipolazione degli algoritmi possono portare a decisioni distorte,
frodi finanziarie o vulnerabilità sistemiche.
Questa minaccia sottolinea il
l’importanza di attuare solide misure di sicurezza informatica, garantendo la
integrità delle pipeline di addestramento del modello e definizione di severi controlli di accesso
per le infrastrutture IA. Pertanto, audit regolari e trasparenza nello sviluppo del modello
i processi sono essenziali per rilevare e prevenire tentativi di manomissione.
Inoltre, la crescente sofisticazione degli attacchi avversari pone un problema significativo
minaccia alla robustezza dei modelli di intelligenza artificiale nel settore bancario. Attori dannosi
può manipolare i dati di input per ingannare gli algoritmi di intelligenza artificiale, portando a errori
risultati e potenziale sfruttamento. Gli attacchi avversari potrebbero essere orchestrati
manipolare i sistemi di valutazione del credito, compromettere i meccanismi di rilevamento delle frodi o
sfruttare le vulnerabilità nei processi decisionali basati sull’intelligenza artificiale. Affrontare questo problema
La minaccia richiede un monitoraggio costante e lo sviluppo di una robusta intrusione
sistemi di rilevamento e l’implementazione di modelli di intelligenza artificiale adattiva in grado di
riconoscere e mitigare i tentativi contraddittori.
Sull'etica
Principali preoccupazioni relative all'intelligenza artificiale nel settore bancario girano anche intorno
implicazioni etiche, in particolare pregiudizi che potrebbero portare a comportamenti discriminatori
decisioni in materia di credito e ostacolare l’inclusione finanziaria. Bias di interazione, latente
bias e bias di selezione sono identificati come tipi prevalenti, aggravati da
problemi di spiegabilità e il rischio di violazioni del copyright. Per contrastarli
sfide, le banche devono dare priorità alla conformità con l’impatto algoritmico
valutazioni, creazione di metodi per identificare i pregiudizi e implementazione regolare
aggiornamenti del modello con dati migliorati. Inoltre, l'integrazione della matematica
i modelli di de-biasing diventano cruciali per regolare manualmente le funzionalità ed eliminarle
bias nei processi decisionali.
Conclusione
Indirizzando
preoccupazioni etiche, salvaguardia dell'integrità dei dati, navigazione normativa
paesaggi, bilanciare le dinamiche della forza lavoro, effettuare investimenti strategici e
Dando priorità alla sostenibilità ambientale, le banche possono sfruttare la trasformazione
potere dell’intelligenza artificiale garantendo al tempo stesso la resilienza e l’integrità etica del sistema
settore dei servizi finanziari.
L’integrazione dell’intelligenza artificiale (AI) ha portato avanti
opportunità senza precedenti, ma solleva anche le preoccupazioni critiche che richiedono
attenzione meticolosa. In quanto veterani nel settore dei servizi finanziari, lo è
È fondamentale comprendere e affrontare queste sfide in modo proattivo. In questo
articolo, approfondiamo le principali preoccupazioni relative all'intelligenza artificiale che riguardano le banche e gli aspetti strategici
mitiganti che possono rafforzare il settore contro potenziali rischi.
Crescita esponenziale dei deepfake: implicazioni per la verifica dell'identità
La proliferazione di La tecnologia deepfake introduce una nuova dimensione di
rischio per le istituzioni finanziarie, soprattutto nel campo dell'identità
verifica. I deepfake, alimentati da un'intelligenza artificiale generativa avanzata, possono creare
video iperrealistici e registrazioni audio che imitano in modo convincente
individui.
Nel contesto bancario, ciò rappresenta una grave minaccia per l’identità
processi di verifica, potenzialmente consentendo attività fraudolente come
trasferimenti di fondi o accesso al conto non autorizzati. Per mitigare questo rischio è necessario
integrazione di metodi avanzati di autenticazione biometrica, monitoraggio continuo
per le anomalie e lo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale in grado di distinguere
tra contenuti genuini e manipolati.
Altri rischi per la sicurezza, la privacy e il controllo: salvaguardia dell'integrità dei dati
La concentrazione di grandi quantità di dati in poche grandi aziende private,
cosiddetti fornitori di terze parti critici, comporta un notevole livello di sicurezza e privacy
rischio.
Le banche potrebbero inavvertitamente violare i diritti alla privacy dei clienti effettuando riscossioni
dati disponibili al pubblico senza consenso esplicito, che comportano la profilazione e
problemi di analisi predittiva. A causa dell'uso sorgono anche rischi di vincolo dei dati
di informazioni private e riservate per addestrare modelli di intelligenza artificiale generativa,
potenzialmente esponendo dati sensibili all’esterno.
Le contromisure implicano
incorporando privacy e protezione fin dalla progettazione, ottenendo solo i dati dei clienti
con il consenso esplicito e applicando rigorose procedure di sicurezza per i modelli di intelligenza artificiale
per prevenire accessi non autorizzati o violazioni dei dati.
Regolamento sull’IA nascente
L’evoluzione del panorama normativo per l’intelligenza artificiale introduce complessità che possono farlo
variano a seconda della giurisdizione, incidendo sul panorama competitivo delle banche che operano
a livello globale. Con regole diverse che regolano le pratiche di intelligenza artificiale, differenze regionali e
le incertezze sugli obiettivi normativi diventano evidenti. Ad esempio, nel
In Europa, l’EU AI Act prevede sanzioni potenziali fino al 7% di quelle di una banca
entrate per violazioni normative, mentre in Cina si applicano misure provvisorie
L’intelligenza artificiale generativa è stata introdotta per governare i servizi accessibili alla generalità
pubblico. Per adattarsi, le banche devono migliorare la trasparenza dei loro modelli di intelligenza artificiale,
in particolare i modelli di base che alimentano l’intelligenza artificiale generativa e stabilire le priorità il disegno
della spiegabilità nei processi e negli output dell’IA.
Mitigazione dei colli di bottiglia
L’incapacità di investire adeguatamente nell’intelligenza artificiale e di aggiornare l’infrastruttura IT pone a
rischio significativo per le banche. Possono verificarsi colli di bottiglia a causa di limitazioni
unità di elaborazione grafica, capacità di rete, memoria e archiviazione
capacità. Per superare queste sfide, le banche dovrebbero sfruttare la codifica dell’intelligenza artificiale
accelerare la conversione del codice legacy e investire in reti a prestazioni più elevate.
Questo investimento strategico è essenziale per garantire una migrazione senza intoppi e
integrazione dell’infrastruttura IT legacy.
Costo ambientale: bilanciare progresso e sostenibilità
Al di là delle preoccupazioni operative immediate, l’impatto ambientale della formazione
I modelli di intelligenza artificiale, in particolare i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), non devono essere trascurati.
La natura ad alta intensità energetica di questo processo contribuisce direttamente a quella di un'azienda
impronta ecologica. Per risolvere questo problema, le banche dovrebbero misurare l’ambiente
impatto dei modelli di intelligenza artificiale e adottare misure proattive per compensarlo.
Inoltre, ottimizzando i modelli di intelligenza artificiale per funzionare con parametri inferiori e riducendo
i loro requisiti in materia di dati possono contribuire agli sforzi di sostenibilità.
Manomissione del modello di intelligenza artificiale e altre preoccupazioni etiche
Poiché l’intelligenza artificiale diventa parte integrante dei processi decisionali in ambito finanziario
istituzioni, esiste la possibilità che attori malintenzionati manomettano i modelli di intelligenza artificiale
una minaccia critica. Accesso non autorizzato ai parametri del modello, alterazione di
dati di addestramento o la manipolazione degli algoritmi possono portare a decisioni distorte,
frodi finanziarie o vulnerabilità sistemiche.
Questa minaccia sottolinea il
l’importanza di attuare solide misure di sicurezza informatica, garantendo la
integrità delle pipeline di addestramento del modello e definizione di severi controlli di accesso
per le infrastrutture IA. Pertanto, audit regolari e trasparenza nello sviluppo del modello
i processi sono essenziali per rilevare e prevenire tentativi di manomissione.
Inoltre, la crescente sofisticazione degli attacchi avversari pone un problema significativo
minaccia alla robustezza dei modelli di intelligenza artificiale nel settore bancario. Attori dannosi
può manipolare i dati di input per ingannare gli algoritmi di intelligenza artificiale, portando a errori
risultati e potenziale sfruttamento. Gli attacchi avversari potrebbero essere orchestrati
manipolare i sistemi di valutazione del credito, compromettere i meccanismi di rilevamento delle frodi o
sfruttare le vulnerabilità nei processi decisionali basati sull’intelligenza artificiale. Affrontare questo problema
La minaccia richiede un monitoraggio costante e lo sviluppo di una robusta intrusione
sistemi di rilevamento e l’implementazione di modelli di intelligenza artificiale adattiva in grado di
riconoscere e mitigare i tentativi contraddittori.
Sull'etica
Principali preoccupazioni relative all'intelligenza artificiale nel settore bancario girano anche intorno
implicazioni etiche, in particolare pregiudizi che potrebbero portare a comportamenti discriminatori
decisioni in materia di credito e ostacolare l’inclusione finanziaria. Bias di interazione, latente
bias e bias di selezione sono identificati come tipi prevalenti, aggravati da
problemi di spiegabilità e il rischio di violazioni del copyright. Per contrastarli
sfide, le banche devono dare priorità alla conformità con l’impatto algoritmico
valutazioni, creazione di metodi per identificare i pregiudizi e implementazione regolare
aggiornamenti del modello con dati migliorati. Inoltre, l'integrazione della matematica
i modelli di de-biasing diventano cruciali per regolare manualmente le funzionalità ed eliminarle
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- grave
- dovrebbero
- significativa
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- Passi
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- Strategico
- INVESTIMENTO STRATEGICO
- rigoroso
- tale
- Circostante
- Sostenibilità
- sistemico
- SISTEMI DI TRATTAMENTO
- Fai
- Tecnologia
- che
- Il
- loro
- Strumenti Bowman per analizzare le seguenti finiture:
- di parti terze standard
- questo
- minaccia
- a
- commercio
- Treni
- Training
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- non autorizzato
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