Integreringen av kunstig intelligens (AI) har brakt frem
enestående muligheter, men det reiser også kritiske bekymringer som krever
grundig oppmerksomhet. Som veteraner i finansbransjen er det det
viktig å forstå og håndtere disse utfordringene proaktivt. I dette
artikkel, fordyper vi oss i viktige AI-problemer som påvirker banker og det strategiske
midler som kan styrke industrien mot potensielle risikoer.
Eksponentiell vekst av Deepfakes: Implikasjoner for identitetsverifisering
Spredningen av deepfake-teknologi introduserer en ny dimensjon av
risiko for finansinstitusjoner, spesielt når det gjelder identitet
bekreftelse. Deepfakes, drevet av avansert generativ AI, kan lage
hyperrealistiske videoer og lydopptak som overbevisende etterligner
enkeltpersoner.
I banksammenheng utgjør dette en alvorlig trussel mot identiteten
verifiseringsprosesser, som potensielt muliggjør uredelige aktiviteter som f.eks
uautoriserte pengeoverføringer eller kontotilgang. Å redusere denne risikoen krever
integrering av avanserte biometriske autentiseringsmetoder, kontinuerlig overvåking
for anomalier, og utvikling av AI-systemer som er i stand til å skille
mellom ekte og manipulert innhold.
Andre sikkerhets-, personvern- og kontrollrisikoer: Sikring av dataintegritet
Konsentrasjonen av store datamengder i noen få store private selskaper,
kalt kritiske tredjepartsleverandører, utgjør en betydelig sikkerhet og personvern
risiko.
Banker kan utilsiktet krenke kundenes personvernrettigheter ved å samle inn
offentlig tilgjengelige data uten eksplisitt samtykke, noe som fører til profilering og
bekymringer om prediktiv analyse. Databegrensningsrisiko oppstår også på grunn av bruken
av privat og konfidensiell informasjon for å trene generative AI-modeller,
potensielt eksponere sensitive data eksternt.
Mottiltak involverer
innlemmer personvern og beskyttelse ved design, kun innhenting av kundedata
med eksplisitt samtykke, og håndheving av strenge sikkerhetsprosedyrer for AI-modeller
for å forhindre uautorisert tilgang eller datainnbrudd.
Ny AI-forordning
Det utviklende regulatoriske landskapet for AI introduserer kompleksiteter som kan
varierer etter jurisdiksjon, noe som påvirker konkurranselandskapet for banker som opererer
globalt. Med ulike regler som styrer AI-praksis, regionale forskjeller og
usikkerhet i regulatoriske mål blir tydelige. For eksempel i
I Europa pålegger EU AI-loven potensielle straffer på opptil 7 % av en banks
inntekter for regelbrudd, mens i Kina, midlertidige tiltak regulering
generativ AI ble introdusert for å styre tjenester tilgjengelig for allmennheten
offentlig. For å tilpasse seg, må bankene øke åpenheten til AI-modellene sine,
spesielt grunnmodeller som driver generativ AI, og prioriter The Design
av forklarbarhet i AI-prosesser og utdata.
Avbøtende flaskehalser
Unnlatelsen av å investere tilstrekkelig i AI og oppgradere IT-infrastruktur utgjør en
betydelig risiko for bankene. Flaskehalser kan oppstå på grunn av begrensninger i
grafikkbehandlingsenheter, nettverksfunksjoner, minne og lagring
kapasitet. For å overvinne disse utfordringene bør bankene utnytte AI-koding til
akselerer konvertering av eldre kode og invester i nettverk med høyere ytelse.
Denne strategiske investeringen er avgjørende for å sikre sømløs migrasjon og
integrasjon av eldre IT-infrastruktur.
Miljøkostnader: Balanse fremgang og bærekraft
Utover umiddelbare driftsmessige bekymringer, miljøpåvirkningen av trening
AI-modeller, spesielt store språkmodeller (LLM), må ikke overses.
Den energikrevende karakteren til denne prosessen bidrar direkte til en bedrifts
karbonutslipp. For å løse dette bør bankene måle miljøet
virkningen av AI-modeller og ta proaktive skritt for å kompensere for det.
I tillegg optimalisere AI-modeller for å kjøre på lavere parametere og redusere
deres datakrav kan bidra til bærekraftarbeid.
AI-modelltukling og andre etiske bekymringer
Ettersom AI blir integrert i beslutningsprosesser innen finans
institusjoner, potensialet for ondsinnede aktører til å tukle med AI-modeller
en kritisk trussel. Uautorisert tilgang til modellparametere, endring av
treningsdata eller manipulering av algoritmer kan føre til partiske beslutninger,
økonomisk svindel, eller systemiske sårbarheter.
Denne trusselen understreker
viktigheten av å implementere robuste cybersikkerhetstiltak, sikre
integritet av modelltreningsrørledninger, og etablering av strenge tilgangskontroller
for AI-infrastruktur. Som sådan, regelmessige revisjoner og åpenhet i modellutvikling
prosesser er avgjørende for å oppdage og forhindre tuklingsforsøk.
Dessuten utgjør den økende sofistikeringen av motstridende angrep en betydelig
trussel mot robustheten til AI-modeller i banksektoren. Ondsinnede skuespillere
kan manipulere inndata for å lure AI-algoritmer, noe som fører til feil
resultater og potensiell utnyttelse. Motstridende angrep kan orkestreres
å manipulere kredittscoringssystemer, kompromittere svindeldeteksjonsmekanismer, eller
utnytte sårbarheter i AI-drevne beslutningsprosesser. Tar tak i dette
trussel krever konstant overvåking, utvikling av robust inntrenging
deteksjonssystemer, og implementering av adaptive AI-modeller som er i stand til
gjenkjenne og dempe motstridende forsøk.
Om etikk
Primære bekymringer rundt AI i bank også dreie seg om
etiske hensyn, spesielt skjevheter som kan føre til diskriminerende
kredittbeslutninger og hindre økonomisk inkludering. Interaksjonsskjevhet, latent
skjevhet og seleksjonsskjevhet identifiseres som utbredte typer, sammensatt av
forklaringsproblemer og risikoen for brudd på opphavsretten. For å motvirke disse
utfordringer, må bankene prioritere etterlevelse av algoritmisk effekt
vurderinger, bygge metoder for å identifisere skjevheter og implementere regelmessig
modelloppdateringer med forbedrede data. I tillegg integrasjon av matematikk
de-biasing modeller blir avgjørende for å manuelt justere funksjoner og eliminere
skjevhet i beslutningsprosesser.
konklusjonen
Ved å adressere
etiske bekymringer, sikring av dataintegritet, navigering i regelverk
landskap, balansere arbeidsstyrkens dynamikk, gjøre strategiske investeringer, og
ved å prioritere miljømessig bærekraft, kan bankene utnytte det transformative
kraften til AI samtidig som den sikrer motstandskraften og den etiske integriteten til
finansnæringen.
Integreringen av kunstig intelligens (AI) har brakt frem
enestående muligheter, men det reiser også kritiske bekymringer som krever
grundig oppmerksomhet. Som veteraner i finansbransjen er det det
viktig å forstå og håndtere disse utfordringene proaktivt. I dette
artikkel, fordyper vi oss i viktige AI-problemer som påvirker banker og det strategiske
midler som kan styrke industrien mot potensielle risikoer.
Eksponentiell vekst av Deepfakes: Implikasjoner for identitetsverifisering
Spredningen av deepfake-teknologi introduserer en ny dimensjon av
risiko for finansinstitusjoner, spesielt når det gjelder identitet
bekreftelse. Deepfakes, drevet av avansert generativ AI, kan lage
hyperrealistiske videoer og lydopptak som overbevisende etterligner
enkeltpersoner.
I banksammenheng utgjør dette en alvorlig trussel mot identiteten
verifiseringsprosesser, som potensielt muliggjør uredelige aktiviteter som f.eks
uautoriserte pengeoverføringer eller kontotilgang. Å redusere denne risikoen krever
integrering av avanserte biometriske autentiseringsmetoder, kontinuerlig overvåking
for anomalier, og utvikling av AI-systemer som er i stand til å skille
mellom ekte og manipulert innhold.
Andre sikkerhets-, personvern- og kontrollrisikoer: Sikring av dataintegritet
Konsentrasjonen av store datamengder i noen få store private selskaper,
kalt kritiske tredjepartsleverandører, utgjør en betydelig sikkerhet og personvern
risiko.
Banker kan utilsiktet krenke kundenes personvernrettigheter ved å samle inn
offentlig tilgjengelige data uten eksplisitt samtykke, noe som fører til profilering og
bekymringer om prediktiv analyse. Databegrensningsrisiko oppstår også på grunn av bruken
av privat og konfidensiell informasjon for å trene generative AI-modeller,
potensielt eksponere sensitive data eksternt.
Mottiltak involverer
innlemmer personvern og beskyttelse ved design, kun innhenting av kundedata
med eksplisitt samtykke, og håndheving av strenge sikkerhetsprosedyrer for AI-modeller
for å forhindre uautorisert tilgang eller datainnbrudd.
Ny AI-forordning
Det utviklende regulatoriske landskapet for AI introduserer kompleksiteter som kan
varierer etter jurisdiksjon, noe som påvirker konkurranselandskapet for banker som opererer
globalt. Med ulike regler som styrer AI-praksis, regionale forskjeller og
usikkerhet i regulatoriske mål blir tydelige. For eksempel i
I Europa pålegger EU AI-loven potensielle straffer på opptil 7 % av en banks
inntekter for regelbrudd, mens i Kina, midlertidige tiltak regulering
generativ AI ble introdusert for å styre tjenester tilgjengelig for allmennheten
offentlig. For å tilpasse seg, må bankene øke åpenheten til AI-modellene sine,
spesielt grunnmodeller som driver generativ AI, og prioriter The Design
av forklarbarhet i AI-prosesser og utdata.
Avbøtende flaskehalser
Unnlatelsen av å investere tilstrekkelig i AI og oppgradere IT-infrastruktur utgjør en
betydelig risiko for bankene. Flaskehalser kan oppstå på grunn av begrensninger i
grafikkbehandlingsenheter, nettverksfunksjoner, minne og lagring
kapasitet. For å overvinne disse utfordringene bør bankene utnytte AI-koding til
akselerer konvertering av eldre kode og invester i nettverk med høyere ytelse.
Denne strategiske investeringen er avgjørende for å sikre sømløs migrasjon og
integrasjon av eldre IT-infrastruktur.
Miljøkostnader: Balanse fremgang og bærekraft
Utover umiddelbare driftsmessige bekymringer, miljøpåvirkningen av trening
AI-modeller, spesielt store språkmodeller (LLM), må ikke overses.
Den energikrevende karakteren til denne prosessen bidrar direkte til en bedrifts
karbonutslipp. For å løse dette bør bankene måle miljøet
virkningen av AI-modeller og ta proaktive skritt for å kompensere for det.
I tillegg optimalisere AI-modeller for å kjøre på lavere parametere og redusere
deres datakrav kan bidra til bærekraftarbeid.
AI-modelltukling og andre etiske bekymringer
Ettersom AI blir integrert i beslutningsprosesser innen finans
institusjoner, potensialet for ondsinnede aktører til å tukle med AI-modeller
en kritisk trussel. Uautorisert tilgang til modellparametere, endring av
treningsdata eller manipulering av algoritmer kan føre til partiske beslutninger,
økonomisk svindel, eller systemiske sårbarheter.
Denne trusselen understreker
viktigheten av å implementere robuste cybersikkerhetstiltak, sikre
integritet av modelltreningsrørledninger, og etablering av strenge tilgangskontroller
for AI-infrastruktur. Som sådan, regelmessige revisjoner og åpenhet i modellutvikling
prosesser er avgjørende for å oppdage og forhindre tuklingsforsøk.
Dessuten utgjør den økende sofistikeringen av motstridende angrep en betydelig
trussel mot robustheten til AI-modeller i banksektoren. Ondsinnede skuespillere
kan manipulere inndata for å lure AI-algoritmer, noe som fører til feil
resultater og potensiell utnyttelse. Motstridende angrep kan orkestreres
å manipulere kredittscoringssystemer, kompromittere svindeldeteksjonsmekanismer, eller
utnytte sårbarheter i AI-drevne beslutningsprosesser. Tar tak i dette
trussel krever konstant overvåking, utvikling av robust inntrenging
deteksjonssystemer, og implementering av adaptive AI-modeller som er i stand til
gjenkjenne og dempe motstridende forsøk.
Om etikk
Primære bekymringer rundt AI i bank også dreie seg om
etiske hensyn, spesielt skjevheter som kan føre til diskriminerende
kredittbeslutninger og hindre økonomisk inkludering. Interaksjonsskjevhet, latent
skjevhet og seleksjonsskjevhet identifiseres som utbredte typer, sammensatt av
forklaringsproblemer og risikoen for brudd på opphavsretten. For å motvirke disse
utfordringer, må bankene prioritere etterlevelse av algoritmisk effekt
vurderinger, bygge metoder for å identifisere skjevheter og implementere regelmessig
modelloppdateringer med forbedrede data. I tillegg integrasjon av matematikk
de-biasing modeller blir avgjørende for å manuelt justere funksjoner og eliminere
skjevhet i beslutningsprosesser.
konklusjonen
Ved å adressere
etiske bekymringer, sikring av dataintegritet, navigering i regelverk
landskap, balansere arbeidsstyrkens dynamikk, gjøre strategiske investeringer, og
ved å prioritere miljømessig bærekraft, kan bankene utnytte det transformative
kraften til AI samtidig som den sikrer motstandskraften og den etiske integriteten til
finansnæringen.
- SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
- PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
- PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
- kilde: https://www.financemagnates.com//fintech/ai-risks-in-banking-a-comprehensive-overview/
- : har
- :er
- :ikke
- $OPP
- a
- akselerere
- adgang
- tilgjengelig
- Logg inn
- Handling
- Aktiviteter
- aktører
- tilpasse
- adaptive
- I tillegg
- adresse
- adressering
- tilstrekkelig
- justere
- avansert
- motstandere
- påvirker
- mot
- AI
- AI-loven
- ai i bank
- AI-modeller
- AI-risiko
- AI-systemer
- algoritmisk
- algoritmer
- også
- beløp
- analyse
- og
- tilsynelatende
- ER
- oppstår
- rundt
- Artikkel
- kunstig
- kunstig intelligens
- Kunstig intelligens (AI)
- AS
- vurderingene
- Angrep
- forsøk
- oppmerksomhet
- lyd
- revisjoner
- Autentisering
- tilgjengelig
- balansering
- Bank
- Banking
- banksektoren
- Banker
- banner
- BE
- bli
- blir
- mellom
- Bias
- forutinntatt
- skjevheter
- biometrisk
- flaskehalser
- brudd
- brakte
- Bygning
- men
- by
- CAN
- evner
- stand
- Kapasitet
- karbon
- karbonutslipp
- utfordringer
- Kina
- kode
- Koding
- Samle
- Selskaper
- Selskapet
- konkurranse
- kompleksiteten
- samsvar
- forsterket
- omfattende
- kompromiss
- konsentrasjon
- bekymringer
- samtykke
- konstant
- innhold
- kontekst
- kontinuerlig
- bidra
- bidrar
- kontroll
- kontroller
- Konvertering
- copyright
- Kostnad
- kunne
- Motvirke
- skape
- kreditt
- kritisk
- avgjørende
- kunde
- kunde Data
- Cybersecurity
- dato
- Databrudd
- Beslutningstaking
- avgjørelser
- deepfakes
- dybden
- Etterspørsel
- utforming
- oppdage
- Gjenkjenning
- Utvikling
- forskjeller
- forskjellig
- Dimensjon
- direkte
- to
- dynamikk
- innsats
- eliminere
- muliggjør
- håndheving
- forbedre
- forbedret
- sikre
- sikrer
- miljømessige
- Bærekraftig miljø
- spesielt
- avgjørende
- etablere
- etisk
- EU
- Europa
- utvikling
- Forklarbarhet
- Exploit
- utnytting
- eksternt
- Failure
- Egenskaper
- Noen få
- finansiell
- økonomisk svindel
- finansielle tjenester
- Fotspor
- Til
- videre
- forsterke
- Fundament
- svindel
- svindeloppdagelse
- uredelig
- fond
- general
- generative
- Generativ AI
- ekte
- Globalt
- styre
- styrende
- grafikk
- Vekst
- seletøy
- hindre
- HTTPS
- Hyperrealistisk
- identifisert
- identifisere
- Identitet
- umiddelbar
- Påvirkning
- slag
- avgjørende
- gjennomføring
- implementere
- implikasjoner
- betydning
- in
- uforvarende
- inclusivity
- innlemme
- økende
- individer
- industri
- informasjon
- Infrastruktur
- inngang
- f.eks
- institusjoner
- integrert
- integrering
- integritet
- Intelligens
- interaksjon
- midlertidige
- inn
- introdusert
- Introduserer
- Investere
- investering
- Investeringer
- involvere
- saker
- IT
- jpg
- jurisdiksjon
- nøkkel
- landskap
- Språk
- stor
- føre
- ledende
- Legacy
- Leverage
- begrensninger
- lavere
- Making
- skadelig
- manipulert
- Manipulasjon
- manuelt
- Kan..
- måle
- målinger
- mekanismer
- Minne
- metoder
- grundig
- migrasjon
- formildende
- modell
- modeller
- overvåking
- må
- Natur
- navigere
- nettverk
- Ny
- mål
- å skaffe seg
- of
- on
- bare
- drift
- operasjonell
- Muligheter
- optimalisere
- or
- orkestrert
- Annen
- utfall
- Overcome
- oversikt
- parametere
- spesielt
- straffer
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- positurer
- potensiell
- potensielt
- makt
- powered
- Slå
- praksis
- prediktiv
- Prediktiv analyse
- utbredt
- forebygge
- Prioriter
- prioritering
- privatliv
- privat
- Private selskaper
- Proaktiv
- prosedyrer
- prosess
- Prosesser
- prosessering
- profilering
- Progress
- beskyttelse
- tilbydere
- offentlig
- offentlig
- hever
- riket
- gjenkjenne
- redusere
- regional
- regelmessig
- regulerende
- regulatorer
- reguleringslandskap
- Krav
- Krever
- resiliens
- inntekter
- rettigheter
- Risiko
- risikoer
- robust
- robusthet
- regler
- Kjør
- s
- ivaretakelse
- scoring
- sømløs
- sektor
- sikkerhet
- utvalg
- sensitive
- Tjenester
- alvorlig
- bør
- signifikant
- raffinement
- Steps
- lagring
- Strategisk
- STRATEGISK INVESTERING
- streng
- slik
- rundt
- Bærekraft
- systemisk
- Systemer
- Ta
- Teknologi
- Det
- De
- deres
- Disse
- tredjeparts
- denne
- trussel
- til
- handel
- Tog
- Kurs
- overføringer
- transformative
- Åpenhet
- typer
- uautorisert
- usikkerheter
- understreker
- forstå
- lomper
- enestående
- oppdateringer
- oppgradering
- bruke
- variere
- enorme
- Verifisering
- veteraner
- videoer
- Brudd
- Sikkerhetsproblemer
- we
- var
- mens
- med
- innenfor
- uten
- arbeidsstyrke
- zephyrnet