XNUMX 年後の FS における生成 AI の展望

XNUMX 年後の FS における生成 AI の展望

タイムスタンプ：14年2023月5日28:XNUMX AM
ソースノード： 3020456

XNUMX年ちょっと前、 AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、 が発売されました。新しい AI に関連する興奮、不安、楽観主義は衰える気配がありません。 11月にOpenAI CEOのサム・アルトマン氏はその職から解任されたが、その後復帰した。
数日後。リシ・スナック氏が世界のリーダーたちを招いた
英国の AI セーフティ サミット、世界のリーダーやテクノロジー起業家が集まる前でイーロン・マスクにインタビュー。舞台裏では、AI研究者たちがさらなる画期的な進歩に近づいていると噂されている。 

AI の恩恵を受けたいと考えているものの、リスクがわからない業界にとって、これは何を意味するのでしょうか?

ある種の機械学習 (私たちが AI と呼んでいたもの) は 1990 世紀前から存在しています。 XNUMX 年代初頭以来、これらのツールは一部の銀行、政府、企業のプロセスの重要な運用要素でしたが、他のツールには著しく欠けていました。

では、なぜ不均一な採用が行われるのでしょうか?一般的に、それはリスクを伴います。 AI ツールは、不正行為検出などのタスクに最適です。このタスクでは、確立されテストされたアルゴリズムが、膨大なデータをミリ秒単位でレビューすることでアナリストが単純にできないことを実行できます。それはこうなりました
特に、すべての決定を詳細に理解することは必須ではないためです。

他のプロセスは変化に対してより抵抗力がありました。通常、これはアルゴリズムがこれ以上優れた機能を備えていないからではなく、信用スコアリングやマネーロンダリング検出などの分野において、予期せぬバイアスが忍び込む可能性が許容できないためです。
この問題は、人種的偏見などの非財務的特性が原因でローンや住宅ローンが拒否される可能性がある場合、信用スコアリングにおいて特に深刻です。

古い AI 技術の導入が年々進む一方で、ChatGPT を特徴とする生成 AI の登場によりすべてが変わりました。新しいモデルの可能性は、良くも悪くも巨大であり、それに応じて論評も分かれています。
明らかなことは、どの組織も好転を逃したくないということです。ジェネレーティブ モデルやフロンティア モデルのリスクについての話題にもかかわらず、2023 年は今後の革命についての興奮で溢れています。

2 つの目的

金融犯罪分野における AI の主な使用例は、詐欺行為や犯罪行為を検出して防止することです。一般に、取り組みは 1 つの類似しているが異なる目的に集中します。これらは XNUMX) 不正行為の阻止 - あなたを停止するか、
あなたの友人や親戚が詐欺に遭わないようにすること、そして 2) マネーロンダリング対策 (AML) をサポートし、テロ資金供与 (CFT) と闘うための既存の規制ガイドラインを遵守すること。

これまで、AML および CFT での AI の導入は、従来のルールベースの方法と比較して、重要なアクティビティを見落とす可能性があるという懸念に直面してきました。この状況は過去 5 ～ 10 年で変化し、規制当局はイノベーションを奨励することで変革を開始しました。
AML および CFT のケースを支援するため、イノベーターは一部のアラートの見逃しではなく、全体的な結果によって判断されると宣言しています。

しかし、過去数十年にわたって不正防止に機械学習モデルが使用されてきたにもかかわらず、AML/CFT での導入ははるかに遅れており、実際の行動よりも見出しや予測が普及しています。ジェネレーティブ AI の出現で変化が起こりそうだ
その方程式は劇的に変化します。

過去 5 年間のコンプライアンスにおける AI の明るい点の XNUMX つは、顧客と取引相手のスクリーニングであり、特に、組織が
潜在的な問題から身を守るために、ニュースメディアのリスクの初期の兆候を探します。

数十億の非構造化文書に対する大量のスクリーニングの性質により、機械学習と人工知能の利点がリスクをはるかに上回り、組織は本来不可能なチェックを実行できるようになります。
さもないと。

現在、銀行やその他の組織はさらに一歩進んだ段階に進みたいと考えています。生成 AI モデルが AGI (汎用人工知能) に近づき始め、人間のアナリストを日常的に上回るパフォーマンスが得られるようになりました。問題は、そのテクノロジーをいつ使用できるか、そしていつ使用できるかです。
意思決定をより適切にサポートし、場合によっては一方的に意思決定を行うこともあります。

AI の安全性の遵守

2023 年の AI セーフティ サミットは、AI の重要性を認識する上で重要なマイルストーンとなりました。サミットの結果、28か国がAIリスクに対処するための会合を継続する宣言に署名した。この出来事がきっかけとなり、

AI安全研究所これは、安全性を確保するための将来の研究と協力に貢献します。

AI に関する会話に国際的な焦点を当てることには利点がありますが、サミットでは GPT 変換器モデルが主な焦点分野でした。これにより、不慣れなユーザーにとって、広範な AI スペクトルが過度に単純化されたり、混乱したりするリスクが生じます。

AI は単なる生成的なものではなく、さまざまなテクノロジーが膨大な範囲のさまざまな特性を提供します。たとえば、生成 AI の仕組みはほぼ完全に不透明、つまり「ブラック ボックス」ですが、レガシー AI の多くはその理由を明らかにすることができます。
決断。

AI パニックで後戻りしたくないのであれば、規制当局などはその複雑さを理解する必要があります。銀行、政府機関、グローバル企業は、AI の活用に対して思慮深いアプローチを講じる必要があります。彼らは、その適切な安全性、慎重さ、
コンプライアンスの枠組みの内外で活用される場合の説明可能な使用。

前方の道路

コンプライアンスの状況では、責任ある AI 使用のための基準の見直しが必要です。精度を損なう急いで組み立てられた AI ソリューションから組織を遠ざけるには、ベスト プラクティスと明確な目標を確立することが不可欠です。精度、信頼性、
捏造や潜在的な誤情報を軽減するには、イノベーションとイノベーションも同様に重要です。

銀行業界では、既に時間的制約と増大する規制責任に苦戦しているコンプライアンス アナリストをサポートするために AI が使用されています。 AI は、日常的なタスクを自動化し、意思決定プロセスを強化し、
そして不正行為の検出を強化します。

英国は最新の機会から恩恵を受けることができ、またそうすべきです。私たちは、フィンテック、レグテックなどにわたる AI イノベーションを受け入れるイノベーション エコシステムを育成する必要があります。実際の実装に合わせて調整された AI に関する政府および思想的リーダーによる明確な説明
業界内での活動が鍵となります。また、AI 主導のソリューションを開拓し、それらをシームレスに統合するという国の立場を強化するために、AI に関して成長を続ける世界的な人材プールから新卒者を歓迎する姿勢も必要です。業界の変化の中での優先順位付けと支援
金融犯罪のあらゆる側面との継続的な戦いを成功させるには、責任ある AI の導入が不可欠です。

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