Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) привела к появлению
беспрецедентные возможности, но это также вызывает серьезные опасения, которые требуют
пристальное внимание. Будучи ветеранами торговли финансовыми услугами,
Крайне важно понимать и активно решать эти проблемы. В этом
В статье мы углубляемся в ключевые проблемы искусственного интеллекта, затрагивающие банки и стратегическую
меры по смягчению последствий, которые могут защитить отрасль от потенциальных рисков.
Экспоненциальный рост количества дипфейков: последствия для проверки личности
Распространение Технология deepfake открывает новое измерение
риск для финансовых учреждений, особенно в сфере идентичности
проверка. Дипфейки, основанные на передовом генеративном искусственном интеллекте, могут создавать
гиперреалистичные видео и аудиозаписи, убедительно имитирующие
физические лица.
В контексте банковского дела это представляет серьезную угрозу идентичности.
процессы проверки, потенциально допускающие мошеннические действия, такие как
несанкционированные переводы средств или доступ к счету. Для снижения этого риска необходимо
интеграция передовых методов биометрической аутентификации, непрерывный мониторинг
на аномалии и разработку систем искусственного интеллекта, способных различать
между подлинным и манипулируемым контентом.
Другие риски безопасности, конфиденциальности и контроля: обеспечение целостности данных
Концентрация огромных объемов данных в нескольких крупных частных компаниях,
называемый критически важными сторонними поставщиками, обеспечивает значительную безопасность и конфиденциальность.
риск.
Банки могут непреднамеренно нарушать права клиентов на конфиденциальность, собирая
общедоступные данные без явного согласия, что приводит к профилированию и
проблемы прогнозного анализа. Риски ограничения данных также возникают из-за использования
частной и конфиденциальной информации для обучения генеративных моделей искусственного интеллекта,
потенциально раскрывая конфиденциальные данные извне.
Контрмеры включают
встроенная защита конфиденциальности и защиты, получение только данных клиентов
с явным согласием и соблюдением строгих процедур безопасности для моделей ИИ.
для предотвращения несанкционированного доступа или утечки данных.
Зарождающееся регулирование искусственного интеллекта
Развивающаяся нормативно-правовая база в области ИИ создает сложности, которые могут
различаются в зависимости от юрисдикции, влияя на конкурентную среду для банков, работающих
глобально. Учитывая разные правила, регулирующие практику ИИ, региональные различия и
неопределенность в целях регулирования становится очевидной. Например, в
В Европе Закон ЕС об искусственном интеллекте предусматривает потенциальные штрафы в размере до 7% от суммы банковской суммы.
доходы за нарушения нормативных требований, в то время как в Китае временные меры, регулирующие
генеративный ИИ был введен для управления услугами, доступными для общего пользования.
общественность. Чтобы адаптироваться, банки должны повысить прозрачность своих моделей искусственного интеллекта.
особенно базовые модели, лежащие в основе генеративного искусственного интеллекта, и расставить приоритеты дизайн
объяснимости процессов и результатов ИИ.
Устранение узких мест
Неспособность адекватно инвестировать в искусственный интеллект и модернизировать ИТ-инфраструктуру создает угрозу
значительный риск для банков. Узкие места могут возникнуть из-за ограничений в
графические процессоры, сетевые возможности, память и хранилище
емкость. Чтобы преодолеть эти проблемы, банкам следует использовать кодирование ИИ для
ускорить преобразование устаревшего кода и инвестировать в более производительные сети.
Эти стратегические инвестиции необходимы для обеспечения плавной миграции и
интеграция устаревшей ИТ-инфраструктуры.
Экологические издержки: баланс прогресса и устойчивости
Помимо непосредственных эксплуатационных проблем, воздействие обучения на окружающую среду
Нельзя упускать из виду модели ИИ, особенно модели больших языков (LLM).
Энергоемкий характер этого процесса напрямую способствует повышению эффективности компании.
углеродный след. Чтобы решить эту проблему, банки должны измерять экологическую
воздействие моделей ИИ и принимать активные меры для его компенсации.
Кроме того, оптимизация моделей ИИ для работы с более низкими параметрами и сокращение
их требования к данным могут способствовать усилиям по устойчивому развитию.
Подделка модели ИИ и другие этические проблемы
Поскольку ИИ становится неотъемлемой частью процессов принятия решений в финансовой сфере
институтов, существует вероятность того, что злоумышленники смогут подделать модели ИИ.
критическая угроза. Несанкционированный доступ к параметрам модели, изменение
обучающие данные или манипулирование алгоритмами могут привести к предвзятым решениям,
финансовое мошенничество или системные уязвимости.
Эта угроза подчеркивает
важность внедрения надежных мер кибербезопасности, обеспечивающих
целостность конвейеров обучения моделей и установление строгого контроля доступа
для инфраструктуры искусственного интеллекта. Таким образом, регулярные проверки и прозрачность в разработке моделей.
процессы необходимы для обнаружения и предотвращения попыток взлома.
Более того, растущая изощренность состязательных атак представляет собой значительную проблему.
угроза надежности моделей ИИ в банковском секторе. Злоумышленники
могут манипулировать входными данными, чтобы обмануть алгоритмы ИИ, что приводит к ошибочным
результаты и потенциальная эксплуатация. Состязательные атаки могут быть организованы
манипулировать системами кредитного скоринга, компрометировать механизмы обнаружения мошенничества или
использовать уязвимости в процессах принятия решений, управляемых ИИ. Решение этой проблемы
угроза требует постоянного мониторинга, разработки надежных средств вторжения
системы обнаружения и внедрение адаптивных моделей искусственного интеллекта, способных
распознавание и смягчение состязательных попыток.
Об этике
Основные опасения по поводу искусственного интеллекта в банковской сфере также вращаться вокруг
этические соображения, особенно предубеждений, которые могут привести к дискриминации
кредитные решения и препятствуют финансовой инклюзивности. Предвзятость взаимодействия, скрытая
предвзятость и предвзятость отбора идентифицируются как распространенные типы, усугубляемые
проблемы объяснимости и риск нарушения авторских прав. Чтобы противостоять этим
проблемы, банки должны уделять приоритетное внимание соблюдению алгоритмического воздействия
оценок, разработки методов выявления предубеждений и проведения регулярных
обновления модели с расширенными данными. Кроме того, интеграция математических
модели устранения смещения становятся решающими для ручной настройки функций и устранения
предвзятость в процессах принятия решений.
Заключение
Обращаясь
этические проблемы, защита целостности данных, соблюдение нормативных требований
ландшафты, балансирование динамики рабочей силы, стратегические инвестиции и
отдавая приоритет экологической устойчивости, банки могут использовать преобразующие
мощь ИИ, обеспечивая при этом устойчивость и этическую целостность
индустрия финансовых услуг.
Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) привела к появлению
беспрецедентные возможности, но это также вызывает серьезные опасения, которые требуют
пристальное внимание. Будучи ветеранами торговли финансовыми услугами,
Крайне важно понимать и активно решать эти проблемы. В этом
В статье мы углубляемся в ключевые проблемы искусственного интеллекта, затрагивающие банки и стратегическую
меры по смягчению последствий, которые могут защитить отрасль от потенциальных рисков.
Экспоненциальный рост количества дипфейков: последствия для проверки личности
Распространение Технология deepfake открывает новое измерение
риск для финансовых учреждений, особенно в сфере идентичности
проверка. Дипфейки, основанные на передовом генеративном искусственном интеллекте, могут создавать
гиперреалистичные видео и аудиозаписи, убедительно имитирующие
физические лица.
В контексте банковского дела это представляет серьезную угрозу идентичности.
процессы проверки, потенциально допускающие мошеннические действия, такие как
несанкционированные переводы средств или доступ к счету. Для снижения этого риска необходимо
интеграция передовых методов биометрической аутентификации, непрерывный мониторинг
на аномалии и разработку систем искусственного интеллекта, способных различать
между подлинным и манипулируемым контентом.
Другие риски безопасности, конфиденциальности и контроля: обеспечение целостности данных
Концентрация огромных объемов данных в нескольких крупных частных компаниях,
называемый критически важными сторонними поставщиками, обеспечивает значительную безопасность и конфиденциальность.
риск.
Банки могут непреднамеренно нарушать права клиентов на конфиденциальность, собирая
общедоступные данные без явного согласия, что приводит к профилированию и
проблемы прогнозного анализа. Риски ограничения данных также возникают из-за использования
частной и конфиденциальной информации для обучения генеративных моделей искусственного интеллекта,
потенциально раскрывая конфиденциальные данные извне.
Контрмеры включают
встроенная защита конфиденциальности и защиты, получение только данных клиентов
с явным согласием и соблюдением строгих процедур безопасности для моделей ИИ.
для предотвращения несанкционированного доступа или утечки данных.
Зарождающееся регулирование искусственного интеллекта
Развивающаяся нормативно-правовая база в области ИИ создает сложности, которые могут
различаются в зависимости от юрисдикции, влияя на конкурентную среду для банков, работающих
глобально. Учитывая разные правила, регулирующие практику ИИ, региональные различия и
неопределенность в целях регулирования становится очевидной. Например, в
В Европе Закон ЕС об искусственном интеллекте предусматривает потенциальные штрафы в размере до 7% от суммы банковской суммы.
доходы за нарушения нормативных требований, в то время как в Китае временные меры, регулирующие
генеративный ИИ был введен для управления услугами, доступными для общего пользования.
общественность. Чтобы адаптироваться, банки должны повысить прозрачность своих моделей искусственного интеллекта.
особенно базовые модели, лежащие в основе генеративного искусственного интеллекта, и расставить приоритеты дизайн
объяснимости процессов и результатов ИИ.
Устранение узких мест
Неспособность адекватно инвестировать в искусственный интеллект и модернизировать ИТ-инфраструктуру создает угрозу
значительный риск для банков. Узкие места могут возникнуть из-за ограничений в
графические процессоры, сетевые возможности, память и хранилище
емкость. Чтобы преодолеть эти проблемы, банкам следует использовать кодирование ИИ для
ускорить преобразование устаревшего кода и инвестировать в более производительные сети.
Эти стратегические инвестиции необходимы для обеспечения плавной миграции и
интеграция устаревшей ИТ-инфраструктуры.
Экологические издержки: баланс прогресса и устойчивости
Помимо непосредственных эксплуатационных проблем, воздействие обучения на окружающую среду
Нельзя упускать из виду модели ИИ, особенно модели больших языков (LLM).
Энергоемкий характер этого процесса напрямую способствует повышению эффективности компании.
углеродный след. Чтобы решить эту проблему, банки должны измерять экологическую
воздействие моделей ИИ и принимать активные меры для его компенсации.
Кроме того, оптимизация моделей ИИ для работы с более низкими параметрами и сокращение
их требования к данным могут способствовать усилиям по устойчивому развитию.
Подделка модели ИИ и другие этические проблемы
Поскольку ИИ становится неотъемлемой частью процессов принятия решений в финансовой сфере
институтов, существует вероятность того, что злоумышленники смогут подделать модели ИИ.
критическая угроза. Несанкционированный доступ к параметрам модели, изменение
обучающие данные или манипулирование алгоритмами могут привести к предвзятым решениям,
финансовое мошенничество или системные уязвимости.
Эта угроза подчеркивает
важность внедрения надежных мер кибербезопасности, обеспечивающих
целостность конвейеров обучения моделей и установление строгого контроля доступа
для инфраструктуры искусственного интеллекта. Таким образом, регулярные проверки и прозрачность в разработке моделей.
процессы необходимы для обнаружения и предотвращения попыток взлома.
Более того, растущая изощренность состязательных атак представляет собой значительную проблему.
угроза надежности моделей ИИ в банковском секторе. Злоумышленники
могут манипулировать входными данными, чтобы обмануть алгоритмы ИИ, что приводит к ошибочным
результаты и потенциальная эксплуатация. Состязательные атаки могут быть организованы
манипулировать системами кредитного скоринга, компрометировать механизмы обнаружения мошенничества или
использовать уязвимости в процессах принятия решений, управляемых ИИ. Решение этой проблемы
угроза требует постоянного мониторинга, разработки надежных средств вторжения
системы обнаружения и внедрение адаптивных моделей искусственного интеллекта, способных
распознавание и смягчение состязательных попыток.
Об этике
Основные опасения по поводу искусственного интеллекта в банковской сфере также вращаться вокруг
этические соображения, особенно предубеждений, которые могут привести к дискриминации
кредитные решения и препятствуют финансовой инклюзивности. Предвзятость взаимодействия, скрытая
предвзятость и предвзятость отбора идентифицируются как распространенные типы, усугубляемые
проблемы объяснимости и риск нарушения авторских прав. Чтобы противостоять этим
проблемы, банки должны уделять приоритетное внимание соблюдению алгоритмического воздействия
оценок, разработки методов выявления предубеждений и проведения регулярных
обновления модели с расширенными данными. Кроме того, интеграция математических
модели устранения смещения становятся решающими для ручной настройки функций и устранения
предвзятость в процессах принятия решений.
Заключение
Обращаясь
этические проблемы, защита целостности данных, соблюдение нормативных требований
ландшафты, балансирование динамики рабочей силы, стратегические инвестиции и
отдавая приоритет экологической устойчивости, банки могут использовать преобразующие
мощь ИИ, обеспечивая при этом устойчивость и этическую целостность
индустрия финансовых услуг.
- 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.financemagnates.com//fintech/ai-risks-in-banking-a-comprehensive-overview/
- :имеет
- :является
- :нет
- $UP
- a
- ускорять
- доступ
- доступной
- Учетная запись
- Действие (Act):
- активно
- актеры
- приспосабливать
- адаптивный
- Дополнительно
- адрес
- адресация
- адекватно
- регулировать
- продвинутый
- состязательный
- затрагивающий
- против
- AI
- Закон об ИИ
- ай в банковском деле
- AI модели
- Риски ИИ
- Системы искусственного интеллекта
- алгоритмический
- алгоритмы
- причислены
- суммы
- анализ
- и
- очевидный
- МЫ
- возникать
- около
- гайд
- искусственный
- искусственный интеллект
- Искусственный интеллект (AI)
- AS
- оценки
- нападки
- попытки
- внимание
- аудио
- аудит
- Аутентификация
- доступен
- Балансировка
- Банка
- Банковское дело
- банковский сектор
- Банки
- баннер
- BE
- становиться
- становится
- между
- смещение
- пристрастный
- предубеждения
- биометрический
- узкие
- нарушения
- принес
- Строительство
- но
- by
- CAN
- возможности
- способный
- Пропускная способность
- углерод
- углеродный след
- проблемы
- Китай
- код
- Кодирование
- Сбор
- Компании
- Компания
- конкурентоспособный
- сложности
- Соответствие закону
- усугубляются
- комплексный
- скомпрометированы
- концентрации
- Обеспокоенность
- согласие
- постоянная
- содержание
- контекст
- (CIJ)
- способствовать
- способствует
- контроль
- контрольная
- Конверсия
- авторское право
- Цена
- может
- счетчик
- Создайте
- кредит
- критической
- решающее значение
- клиент
- данные клиентов
- Информационная безопасность
- данным
- Нарушения данных
- Принятие решений
- решения
- deepfakes
- копаться
- Спрос
- Проект
- обнаруживать
- обнаружение
- Развитие
- Различия
- различный
- Размеры
- непосредственно
- два
- динамика
- усилия
- ликвидировать
- позволяет
- обеспечение соблюдения
- повышать
- расширение
- обеспечивать
- обеспечение
- окружающий
- Экологическая устойчивость
- особенно
- существенный
- налаживание
- этический
- EU
- Европе
- развивается
- Объяснимость
- Эксплуатировать
- эксплуатация
- внешне
- Ошибка
- Особенности
- несколько
- финансовый
- Финансовое мошенничество
- финансовые услуги
- след
- Что касается
- вперед
- Fortify
- Год основания
- мошенничество
- обнаружение мошенничества
- и мошенническими
- фонд
- Общие
- генеративный
- Генеративный ИИ
- подлинный
- ГЛОБАЛЬНО
- регламентировать
- руководящий
- графика
- Рост
- упряжь
- препятствовать
- HTTPS
- Гиперреалистичный
- идентифицированный
- определения
- Личность
- немедленная
- Влияние
- воздействуя
- императив
- реализация
- Осуществляющий
- последствия
- значение
- in
- ненароком
- Сопричастность
- включения
- повышение
- лиц
- промышленность
- информация
- Инфраструктура
- вход
- пример
- учреждения
- рефлексологии
- интеграции.
- целостность
- Интеллекта
- взаимодействие
- промежуточный
- в
- выпустили
- Представляет
- Грин- карта инвестору
- инвестиций
- Вложения
- включать в себя
- вопросы
- IT
- JPG
- юрисдикция
- Основные
- пейзаж
- язык
- большой
- вести
- ведущий
- Наследие
- Кредитное плечо
- недостатки
- ниже
- Создание
- злонамеренный
- манипулировать
- Манипуляция
- вручную
- Май..
- проводить измерение
- меры
- механизмы
- Память
- методы
- дотошный
- миграция
- смягчающим
- модель
- Модели
- Мониторинг
- должен
- природа
- навигационный
- сетей
- Новые
- целей
- получение
- of
- on
- только
- операционный
- оперативный
- Возможности
- оптимизирующий
- or
- организовал
- Другое
- Результаты
- Преодолеть
- обзор
- параметры
- особенно
- штрафов
- Платон
- Платон Интеллектуальные данные
- ПлатонДанные
- представляет
- потенциал
- потенциально
- мощностью
- Питание
- Включение питания
- практиками
- интеллектуального
- Прогнозный анализ
- превалирующий
- предотвращать
- Расставляйте приоритеты
- приоритезация
- политикой конфиденциальности.
- частная
- Частные компании
- Проактивная
- Процедуры
- процесс
- Процессы
- обработка
- профилирование
- Прогресс
- защиту
- поставщики
- что такое варган?
- публично
- повышения
- область
- признавая
- снижение
- региональный
- регулярный
- регулирующий
- регуляторы
- нормативно-правовая база
- Требования
- требуется
- упругость
- доходы
- правые
- Снижение
- рисках,
- надежный
- прочность
- условиями,
- Run
- s
- охрана
- счет
- бесшовные
- сектор
- безопасность
- выбор
- чувствительный
- Услуги
- тяжелый
- должен
- значительный
- утонченность
- Шаги
- диск
- Стратегический
- СТРАТЕГИЧЕСКИЕ ИНВЕСТИЦИИ
- строгий
- такие
- окружающих
- Стабильность
- систематический
- системы
- взять
- Технологии
- который
- Ассоциация
- их
- Эти
- сторонние
- этой
- угроза
- в
- торговать
- Train
- Обучение
- переводы
- преобразующей
- Прозрачность
- Типы
- неразрешенный
- неопределенности
- нижнее подчеркивание
- понимать
- единиц
- беспрецедентный
- Updates
- модернизация
- использование
- меняться
- Огромная
- проверка
- Ветеранов
- Видео
- Нарушения
- Уязвимости
- we
- были
- в то время как
- в
- без
- Трудовые ресурсы
- зефирнет