Rok później perspektywy dla generatywnej sztucznej inteligencji w FS

Rok później perspektywy dla generatywnej sztucznej inteligencji w FS

Znacznik czasu: 14 grudnia 2023 5:28
Węzeł źródłowy: 3020456

Nieco ponad rok temu ChatGPT wystrzelony. Podekscytowanie, niepokój i optymizm związany z nową sztuczną inteligencją nie wykazują oznak słabnięcia. W listopadzie dyrektor generalny OpenAI Sam Altman został usunięty ze stanowiska, by powrócić
kilka dni później. Rishi Sunak gościł światowych przywódców w
Szczyt bezpieczeństwa sztucznej inteligencji w Wielkiej Brytanii, przeprowadzając wywiad z Elonem Muskiem przed zgromadzeniem światowych liderów i przedsiębiorców technologicznych. Krążą pogłoski, że za kulisami badacze sztucznej inteligencji są bliscy jeszcze większej liczby przełomów. 

Co to wszystko oznacza dla branż, które chcą czerpać korzyści ze sztucznej inteligencji, ale nie są pewne zagrożeń?

Pewna forma uczenia maszynowego – nazywana przez nas sztuczną inteligencją – istnieje już od stulecia. Od początku lat 1990. narzędzia te stanowią kluczowy element operacyjny niektórych procesów bankowych, rządowych i korporacyjnych, podczas gdy w innych są wyraźnie nieobecne.

Skąd więc nierówna adopcja? Generalnie jest to ryzykowne. Narzędzia sztucznej inteligencji doskonale nadają się do zadań takich jak wykrywanie oszustw, gdzie dobrze ugruntowane i przetestowane algorytmy mogą robić rzeczy, których analitycy po prostu nie mogą, przeglądając ogromne obszary danych w ciągu milisekund. To się stało
normą, zwłaszcza że nie jest konieczne szczegółowe zrozumienie każdej decyzji.

Inne procesy były bardziej odporne na zmiany. Zwykle nie dzieje się tak dlatego, że algorytm nie mógłby działać lepiej, ale raczej dlatego, że – w obszarach takich jak punktacja kredytowa czy wykrywanie prania pieniędzy – możliwość wkradania się nieoczekiwanych błędów jest niedopuszczalna.
Ma to szczególne znaczenie w przypadku punktacji kredytowej, gdy pożyczka lub kredyt hipoteczny może zostać odrzucona ze względu na cechy niefinansowe – w tym uprzedzenia rasowe.

Podczas gdy wdrażanie starszych technik sztucznej inteligencji postępuje z roku na rok, pojawienie się generatywnej sztucznej inteligencji, charakteryzującej się ChatGPT, zmieniło wszystko. Potencjał nowych modeli – zarówno dobry, jak i zły – jest ogromny, a komentarze są odpowiednio podzielone.
Jasne jest, że żadna organizacja nie chce stracić korzyści. Pomimo rozmów o ryzyku związanym z modelami Generative i Frontier rok 2023 był pełen emocji związanych z nadchodzącą rewolucją.

Dwa cele

Podstawowym przypadkiem zastosowania sztucznej inteligencji w obszarze przestępczości finansowej jest wykrywanie oszukańczych i przestępczych działań oraz zapobieganie im. Wysiłki skupiają się na ogół wokół dwóch podobnych, ale różnych celów. Są to: 1) udaremnianie oszukańczych działań – zatrzymanie Cię lub
uchronić Twojego przyjaciela lub krewnego przed oszustwem – oraz 2) przestrzeganie istniejących wytycznych regulacyjnych w celu wspierania przeciwdziałania praniu pieniędzy (AML) i zwalczania finansowania terroryzmu (CFT).

Historycznie rzecz biorąc, wdrożenia sztucznej inteligencji w przeciwdziałaniu praniu pieniędzy i finansowaniu terroryzmu budziły obawy dotyczące potencjalnego przeoczenia działań krytycznych w porównaniu z tradycyjnymi metodami opartymi na regułach. Zmieniło się to w ciągu ostatnich 5–10 lat, kiedy organy regulacyjne inicjowały zmianę, zachęcając do innowacji
pomoc w sprawach związanych z przeciwdziałaniem praniu pieniędzy i finansowaniu terroryzmu – deklarując, że innowatorzy będą oceniani na podstawie ich ogólnych wyników, a nie niektórych przeoczonych ostrzeżeń.

Jednakże pomimo stosowania modeli uczenia maszynowego w zapobieganiu oszustwom w ciągu ostatnich dziesięcioleci, wdrażanie rozwiązań w zakresie przeciwdziałania praniu pieniędzy i finansowaniu terroryzmu przebiega znacznie wolniej, przy czym nagłówki gazet i przewidywania przeważają nad rzeczywistymi działaniami. Wygląda na to, że pojawienie się generatywnej sztucznej inteligencji prawdopodobnie ulegnie zmianie
to równanie dramatycznie.

Jednym z jasnych punktów w zakresie zgodności sztucznej inteligencji w ciągu ostatnich 5 lat była kontrola klientów i kontrahentów, szczególnie jeśli chodzi o ogromne ilości danych związanych z wysokiej jakości kontrolą mediów niepożądanych (inaczej wiadomości negatywnych), w przypadku której organizacje
szukaj wczesnych oznak ryzyka w mediach informacyjnych, aby uchronić się przed potencjalnymi problemami.

Charakter masowego sprawdzania miliardów nieustrukturyzowanych dokumentów oznacza, że ​​zalety uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji znacznie przewyższają ryzyko i umożliwiają organizacjom przeprowadzanie kontroli, które po prostu nie byłyby możliwe
Inaczej.

Teraz banki i inne organizacje chcą pójść o krok dalej. W miarę jak modele AI generacji zaczynają zbliżać się do AGI (sztucznej inteligencji ogólnej), w której mogą rutynowo przewyższać analityków ludzkich, pojawia się pytanie, kiedy, a nie czy, będą mogli wykorzystać tę technologię do
lepiej wspierać decyzje, a potencjalnie nawet podejmować je jednostronnie.

Bezpieczeństwo AI w zgodności

Szczyt dotyczący bezpieczeństwa sztucznej inteligencji, który odbył się w 2023 r., był znaczącym kamieniem milowym w uznaniu znaczenia sztucznej inteligencji. W wyniku szczytu 28 krajów podpisało deklarację o kontynuowaniu spotkań w celu zajęcia się zagrożeniami związanymi ze sztuczną inteligencją. Wydarzenie to było okazją do inauguracji

Instytut Bezpieczeństwa AI, co przyczyni się do przyszłych badań i współpracy w celu zapewnienia jego bezpieczeństwa.

Chociaż międzynarodowe skupienie się na rozmowach o sztucznej inteligencji ma zalety, głównymi obszarami zainteresowania Szczytu były modele transformatorów GPT. Stwarza to ryzyko nadmiernego uproszczenia lub zagmatwania szerszego spektrum sztucznej inteligencji dla nieprzyzwyczajonych osób.

Sztuczna inteligencja to nie tylko technologia generatywna, a różne technologie zapewniają ogromny zakres różnych cech. Na przykład, chociaż sposób działania generatywnej sztucznej inteligencji jest prawie całkowicie nieprzejrzysty lub stanowi „czarną skrzynkę”, większość starszej sztucznej inteligencji może pokazać przyczyny jej
decyzje.

Jeśli nie chcemy cofać się w obliczu paniki związanej ze sztuczną inteligencją, organy regulacyjne i inne osoby muszą zrozumieć złożoność tej sytuacji. Banki, agencje rządowe i firmy globalne muszą zastosować przemyślane podejście do wykorzystania sztucznej inteligencji. Muszą podkreślać jego właściwe bezpieczeństwo, ostrożność,
i możliwe do wytłumaczenia zastosowanie w przypadku wykorzystania wewnątrz i na zewnątrz ram zgodności.

Droga przed nami

Krajobraz zgodności wymaga przeglądu standardów odpowiedzialnego wykorzystania sztucznej inteligencji. Niezbędne jest ustanowienie najlepszych praktyk i jasnych celów, aby pomóc organizacjom unikać pospiesznie montowanych rozwiązań AI, które zagrażają dokładności. Dokładność, niezawodność,
i innowacje są równie ważne, jeśli chodzi o ograniczanie fabrykacji lub potencjalnej dezinformacji.

W sektorze bankowym sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do wspierania analityków ds. zgodności, którzy już zmagają się z ograniczeniami czasowymi i rosnącymi obowiązkami regulacyjnymi. Sztuczna inteligencja może znacząco pomóc zespołom, automatyzując przyziemne zadania, usprawniając procesy decyzyjne,
oraz usprawnienie wykrywania oszustw.

Wielka Brytania może i powinna korzystać z najnowszych możliwości. Powinniśmy kultywować ekosystem innowacji otwarty na innowacje w zakresie sztucznej inteligencji w branży fintech, regtech i nie tylko. Przejrzystość ze strony rządu i liderów opinii na temat sztucznej inteligencji dostosowanej do praktycznych wdrożeń
w branży jest kluczowe. Musimy także być otwarci na przyjęcie nowych absolwentów z rosnącej globalnej puli talentów w dziedzinie sztucznej inteligencji, aby wzmocnić pozycję kraju w zakresie pionierskich rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji i ich płynnej integracji. W obliczu zmian w branży ustalanie priorytetów i wsparcie
odpowiedzialne wdrażanie sztucznej inteligencji ma kluczowe znaczenie dla skutecznej, trwającej walki ze wszystkimi aspektami przestępstw finansowych.

Znak czasu:

Więcej z Fintextra