Год спустя: перспективы генеративного искусственного интеллекта в сфере финансовых услуг

Чуть больше года назад ChatGPT запущен. Волнение, тревога и оптимизм, связанные с новым ИИ, почти не утихают. В ноябре генеральный директор OpenAI Сэм Альтман был отстранен от должности только для того, чтобы вернуться
несколько дней спустя. Риши Сунак принимал мировых лидеров на
Британский саммит по безопасности искусственного интеллектаберёт интервью у Илона Маска перед собранием мировых лидеров и технологических предпринимателей. Ходят слухи, что за кулисами исследователи ИИ близки к еще большим прорывам. 

Что все это означает для тех отраслей, которые хотят получить выгоду от ИИ, но не уверены в рисках?

Некая форма машинного обучения – то, что мы привыкли называть ИИ – существует уже столетие. С начала 1990-х годов эти инструменты были ключевым операционным элементом некоторых банковских, государственных и корпоративных процессов, но при этом явно отсутствовали в других.

Так почему же неравномерное принятие? Как правило, это связано с риском. Инструменты искусственного интеллекта отлично подходят для таких задач, как обнаружение мошенничества, когда хорошо зарекомендовавшие себя и проверенные алгоритмы могут делать то, что аналитики просто не могут, просматривая огромные объемы данных за миллисекунды. Это стало
это норма, особенно потому, что не обязательно детально понимать каждое решение.

Другие процессы оказались более устойчивыми к изменениям. Обычно это происходит не потому, что алгоритм не может работать лучше, а скорее потому, что – в таких областях, как кредитный скоринг или обнаружение отмывания денег – вероятность возникновения неожиданных предубеждений неприемлема.
Это особенно остро проявляется в кредитном скоринге, когда кредит или ипотека могут быть отклонены по нефинансовым причинам, включая расовые предубеждения.

В то время как внедрение старых технологий искусственного интеллекта прогрессировало год за годом, появление генеративного искусственного интеллекта, характеризующегося ChatGPT, изменило все. Потенциал новых моделей – как хороших, так и плохих – огромен, и мнения соответственно разделились.
Ясно одно: ни одна организация не хочет упустить выгоду. Несмотря на разговоры о рисках, связанных с моделями Generative и Frontier, 2023 год был полон волнений по поводу предстоящей революции.

Две цели

Основным вариантом использования ИИ в сфере финансовых преступлений является обнаружение и предотвращение мошеннической и преступной деятельности. Усилия обычно концентрируются вокруг двух схожих, но разных целей. Это 1) предотвращение мошеннической деятельности – остановка вас или
вашего друга или родственника от мошенничества, а также 2) соблюдение существующих нормативных правил по борьбе с отмыванием денег (AML) и финансированием терроризма (CFT).

Исторически сложилось так, что внедрение ИИ в сфере ПОД и ФТ сталкивалось с опасениями по поводу возможного упущения из виду критически важной деятельности по сравнению с традиционными методами, основанными на правилах. Ситуация изменилась за последние 5–10 лет: регулирующие органы инициировали изменения, поощряя инновации.
чтобы помочь в делах ПОД и ФТ, заявив, что о новаторах будут судить по их общим результатам, а не по каким-то пропущенным предупреждениям.

Однако, несмотря на использование моделей машинного обучения для предотвращения мошенничества на протяжении последних десятилетий, внедрение технологий ПОД/ФТ шло гораздо медленнее: заголовки и прогнозы преобладали над реальными действиями. Появление генеративного искусственного интеллекта, похоже, изменится
это уравнение резко.

Одним из ярких моментов в обеспечении соответствия ИИ за последние 5 лет стала проверка клиентов и контрагентов, особенно когда речь идет об огромных объемах данных, задействованных в высококачественной проверке негативных медиа (также известных как негативные новости), когда организации
ищите ранние признаки риска в средствах массовой информации, чтобы защитить себя от потенциальных проблем.

Характер проверки больших объемов миллиардов неструктурированных документов привел к тому, что преимущества машинного обучения и искусственного интеллекта намного перевешивают риски и позволяют организациям проводить проверки, которые были бы просто невозможны.
в противном случае.

Теперь банки и другие организации хотят пойти еще дальше. Поскольку модели поколения ИИ начинают приближаться к AGI (общему искусственному интеллекту), где они могут регулярно превосходить людей-аналитиков, вопрос в том, когда, а не смогут ли они использовать эту технологию для
лучше поддерживать решения и, возможно, даже принимать решения в одностороннем порядке.

Безопасность ИИ в соответствии с требованиями

Саммит по безопасности ИИ 2023 года стал важной вехой в признании важности ИИ. По итогам саммита 28 стран подписали декларацию о продолжении встреч по устранению рисков, связанных с ИИ. Мероприятие привело к открытию

Институт безопасности искусственного интеллекта, что будет способствовать будущим исследованиям и сотрудничеству для обеспечения его безопасности.

Несмотря на то, что международное внимание к разговору об искусственном интеллекте имеет свои преимущества, модели преобразователей GPT были основным направлением внимания во время саммита. Это создает риск чрезмерного упрощения или запутывания более широкого спектра ИИ для непривычных людей.

ИИ — это не только генеративный подход, различные технологии обеспечивают огромный спектр различных характеристик. Например, хотя принцип работы генеративного ИИ почти полностью непрозрачен или представляет собой «черный ящик», большая часть устаревшего ИИ может продемонстрировать причины его
решения.

Если мы не хотим повернуть вспять панику в области ИИ, регулирующим органам и другим сторонам необходимо понять всю сложность этого процесса. Банки, правительственные учреждения и глобальные компании должны проявлять продуманный подход к использованию ИИ. Они должны подчеркнуть целесообразность безопасного, осторожного,
и объяснимое использование при использовании внутри и за пределами систем обеспечения соответствия.

Дорога впереди

Ситуация с соблюдением требований требует пересмотра стандартов ответственного использования ИИ. Крайне важно установить лучшие практики и четкие цели, чтобы помочь организациям отказаться от наспех собранных решений искусственного интеллекта, которые ставят под угрозу точность. Точность, надежность,
и инновации одинаково важны для предотвращения фальсификации или потенциальной дезинформации.

В банковском секторе ИИ используется для поддержки аналитиков по соблюдению требований, которые уже сталкиваются с нехваткой времени и растущими обязанностями регуляторов. ИИ может существенно помочь командам, автоматизируя повседневные задачи, расширяя процессы принятия решений.
и повышение эффективности выявления мошенничества.

Великобритания может и должна извлечь выгоду из новейших возможностей. Мы должны развивать инновационную экосистему, восприимчивую к инновациям искусственного интеллекта в сфере финансовых технологий, регуляторных технологий и за их пределами. Ясность от правительства и лидеров мнений по вопросам ИИ, адаптированная к практическому внедрению
в отрасли является ключевым. Мы также должны быть открыты для приема новых выпускников из растущего глобального резерва талантов в области ИИ, чтобы укрепить позиции страны в разработке новаторских решений на основе ИИ и их беспрепятственной интеграции. В условиях отраслевых изменений, расстановка приоритетов и поддержка
Ответственное внедрение ИИ имеет решающее значение для успешной продолжающейся борьбы со всеми аспектами финансовых преступлений.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://www.finextra.com/blogposting/25388/a-year-in-the-outlook-for-generative-ai-in-fs?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs