Integracija umetne inteligence (AI) je prinesla uspeh
priložnosti brez primere, vendar vzbuja tudi kritične pomisleke, ki zahtevajo
natančna pozornost. Kot veteran v trgovini s finančnimi storitvami je
Nujno je razumeti in proaktivno obravnavati te izzive. V tem
članku se poglobimo v ključne pomisleke umetne inteligence, ki vplivajo na banke in strateško
blažilci, ki lahko industrijo zaščitijo pred morebitnimi tveganji.
Eksponentna rast Deepfake: Posledice za preverjanje identitete
Širjenje Tehnologija deepfake uvaja novo dimenzijo
tveganje za finančne institucije, predvsem na področju identitete
preverjanje. Deepfakes, ki jih poganja napredna generativna umetna inteligenca, lahko ustvarjajo
hiperrealistične videe in zvočne posnetke, ki prepričljivo posnemajo
posamezniki.
V okviru bančništva to predstavlja resno grožnjo identiteti
postopke preverjanja, ki potencialno omogočajo goljufive dejavnosti, kot je npr
nepooblaščeni prenosi sredstev ali dostop do računa. Zmanjšanje tega tveganja zahteva
integracija naprednih metod biometrične avtentikacije, stalni nadzor
za anomalije in razvoj sistemov AI, ki jih je mogoče razlikovati
med pristno in manipulirano vsebino.
Druga tveganja glede varnosti, zasebnosti in nadzora: varovanje celovitosti podatkov
Koncentracija ogromnih količin podatkov v nekaj velikih zasebnih podjetjih,
imenovani kritični ponudniki tretjih oseb, predstavlja pomembno varnost in zasebnost
tveganje.
Banke lahko z zbiranjem nehote kršijo pravice strank do zasebnosti
javno dostopnih podatkov brez izrecne privolitve, kar vodi v profiliranje in
pomisleke glede napovedne analize. Zaradi uporabe se pojavijo tudi tveganja za omejitev podatkov
zasebnih in zaupnih informacij za usposabljanje generativnih modelov AI,
potencialno izpostavljenost občutljivih podatkov navzven.
Protiukrepi vključujejo
vključuje zasebnost in vgrajeno zaščito, pridobiva le podatke o strankah
z izrecnim soglasjem in uveljavitvijo strogih varnostnih postopkov za modele AI
za preprečitev nepooblaščenega dostopa ali kršitev podatkov.
Nastajajoča uredba o AI
Razvijajoče se regulativno okolje za umetno inteligenco uvaja zapletenosti, ki lahko
razlikujejo glede na jurisdikcijo, kar vpliva na konkurenčno okolje za delovanje bank
globalno. Z različnimi pravili, ki urejajo prakse umetne inteligence, regionalnimi razlikami in
postanejo očitne negotovosti pri regulativnih ciljih. Na primer, v
Evropa, zakon EU o umetni inteligenci nalaga morebitne kazni v višini do 7 % zneska banke
prihodkov zaradi kršitev predpisov, medtem ko na Kitajskem začasni ukrepi urejajo
generativna umetna inteligenca je bila uvedena za upravljanje storitev, dostopnih vsem
javnosti. Za prilagoditev morajo banke povečati preglednost svojih modelov umetne inteligence,
zlasti temeljnih modelov, ki poganjajo generativno umetno inteligenco, in določijo prednost oblikovanje
razložljivosti v procese in rezultate AI.
Zmanjšanje ozkih grl
Nezmožnost ustreznega vlaganja v umetno inteligenco in nadgradnjo infrastrukture IT predstavlja a
veliko tveganje za banke. Ozka grla lahko nastanejo zaradi omejitev v
grafične procesne enote, omrežne zmogljivosti, pomnilnik in shranjevanje
zmogljivost. Za premagovanje teh izzivov bi morale banke uporabiti kodiranje z umetno inteligenco
pospešite pretvorbo stare kode in investirajte v zmogljivejša omrežja.
Ta strateška naložba je bistvena za zagotavljanje nemotene migracije in
integracija podedovane IT infrastrukture.
Okoljski stroški: uravnoteženje napredka in trajnosti
Poleg neposrednih operativnih skrbi, vpliv usposabljanja na okolje
Modelov umetne inteligence, zlasti velikih jezikovnih modelov (LLM), ne smemo spregledati.
Energetsko intenzivna narava tega procesa neposredno prispeva k podjetju
ogljični odtis. Za reševanje tega bi morale banke meriti okolje
vpliv modelov umetne inteligence in sprejeti proaktivne ukrepe za njegovo izravnavo.
Poleg tega optimiziranje modelov AI za delovanje z nižjimi parametri in zmanjšanje
njihove zahteve po podatkih lahko prispevajo k prizadevanjem za trajnost.
Nedovoljeno poseganje v model AI in drugi etični pomisleki
Ker umetna inteligenca postane sestavni del procesov odločanja v financah
institucije, obstaja možnost, da zlonamerni akterji posegajo v modele AI
kritična grožnja. Nepooblaščen dostop do parametrov modela, spreminjanje
podatki o usposabljanju ali manipulacija algoritmov lahko privede do pristranskih odločitev,
finančne goljufije ali sistemske ranljivosti.
Ta grožnja poudarja
pomembnost izvajanja robustnih ukrepov kibernetske varnosti, ki zagotavljajo
celovitost cevovodov za usposabljanje modelov in vzpostavitev strogega nadzora dostopa
za infrastrukturo umetne inteligence. Kot take redne revizije in preglednost pri razvoju modela
procesi so bistveni za odkrivanje in preprečevanje poskusov poseganja.
Poleg tega je vse večja sofisticiranost kontradiktornih napadov pomembna
grožnja robustnosti modelov umetne inteligence v bančnem sektorju. Zlonamerni akterji
lahko manipulira z vhodnimi podatki, da zavede algoritme AI, kar vodi do napačnih
izidov in potencialnega izkoriščanja. Kontrastne napade je bilo mogoče orkestrirati
za manipulacijo sistemov kreditnega točkovanja, ogrožanje mehanizmov za odkrivanje goljufij ali
izkoriščanje ranljivosti v procesih odločanja, ki jih vodi umetna inteligenca. Obravnava tega
grožnja zahteva stalno spremljanje, razvoj robustnega vdora
sisteme zaznavanja in implementacijo prilagodljivih modelov AI, ki so zmožni
prepoznavanje in omilitev kontradiktornih poskusov.
O etiki
Glavni pomisleki v zvezi z umetno inteligenco v bančništvu tudi vrtijo okoli
etične premisleke, zlasti pristranskosti, ki bi lahko povzročile diskriminacijo
kreditne odločitve in ovirajo finančno vključenost. Pristranskost interakcije, latentna
pristranskost in izbirna pristranskost sta opredeljeni kot prevladujoči vrsti, ki ju dopolnjuje
težave z razložljivostjo in tveganje kršitev avtorskih pravic. Za boj proti tem
izzivov, morajo banke dati prednost skladnosti z algoritemskim vplivom
ocene, gradnjo metod za prepoznavanje pristranskosti in izvajanje rednih
posodobitve modela z izboljšanimi podatki. Poleg tega integracija matematike
de-biasing modelov postane ključnega pomena za ročno prilagajanje funkcij in odpravljanje
pristranskost v procesih odločanja.
zaključek
Z naslavljanjem
etični pomisleki, varovanje celovitosti podatkov, navigacija predpisi
krajine, uravnoteženje dinamike delovne sile, strateške naložbe in
če dajo prednost okoljski trajnosti, lahko banke izkoristijo transformativno
moč umetne inteligence, hkrati pa zagotavlja odpornost in etično integriteto
industrija finančnih storitev.
Integracija umetne inteligence (AI) je prinesla uspeh
priložnosti brez primere, vendar vzbuja tudi kritične pomisleke, ki zahtevajo
natančna pozornost. Kot veteran v trgovini s finančnimi storitvami je
Nujno je razumeti in proaktivno obravnavati te izzive. V tem
članku se poglobimo v ključne pomisleke umetne inteligence, ki vplivajo na banke in strateško
blažilci, ki lahko industrijo zaščitijo pred morebitnimi tveganji.
Eksponentna rast Deepfake: Posledice za preverjanje identitete
Širjenje Tehnologija deepfake uvaja novo dimenzijo
tveganje za finančne institucije, predvsem na področju identitete
preverjanje. Deepfakes, ki jih poganja napredna generativna umetna inteligenca, lahko ustvarjajo
hiperrealistične videe in zvočne posnetke, ki prepričljivo posnemajo
posamezniki.
V okviru bančništva to predstavlja resno grožnjo identiteti
postopke preverjanja, ki potencialno omogočajo goljufive dejavnosti, kot je npr
nepooblaščeni prenosi sredstev ali dostop do računa. Zmanjšanje tega tveganja zahteva
integracija naprednih metod biometrične avtentikacije, stalni nadzor
za anomalije in razvoj sistemov AI, ki jih je mogoče razlikovati
med pristno in manipulirano vsebino.
Druga tveganja glede varnosti, zasebnosti in nadzora: varovanje celovitosti podatkov
Koncentracija ogromnih količin podatkov v nekaj velikih zasebnih podjetjih,
imenovani kritični ponudniki tretjih oseb, predstavlja pomembno varnost in zasebnost
tveganje.
Banke lahko z zbiranjem nehote kršijo pravice strank do zasebnosti
javno dostopnih podatkov brez izrecne privolitve, kar vodi v profiliranje in
pomisleke glede napovedne analize. Zaradi uporabe se pojavijo tudi tveganja za omejitev podatkov
zasebnih in zaupnih informacij za usposabljanje generativnih modelov AI,
potencialno izpostavljenost občutljivih podatkov navzven.
Protiukrepi vključujejo
vključuje zasebnost in vgrajeno zaščito, pridobiva le podatke o strankah
z izrecnim soglasjem in uveljavitvijo strogih varnostnih postopkov za modele AI
za preprečitev nepooblaščenega dostopa ali kršitev podatkov.
Nastajajoča uredba o AI
Razvijajoče se regulativno okolje za umetno inteligenco uvaja zapletenosti, ki lahko
razlikujejo glede na jurisdikcijo, kar vpliva na konkurenčno okolje za delovanje bank
globalno. Z različnimi pravili, ki urejajo prakse umetne inteligence, regionalnimi razlikami in
postanejo očitne negotovosti pri regulativnih ciljih. Na primer, v
Evropa, zakon EU o umetni inteligenci nalaga morebitne kazni v višini do 7 % zneska banke
prihodkov zaradi kršitev predpisov, medtem ko na Kitajskem začasni ukrepi urejajo
generativna umetna inteligenca je bila uvedena za upravljanje storitev, dostopnih vsem
javnosti. Za prilagoditev morajo banke povečati preglednost svojih modelov umetne inteligence,
zlasti temeljnih modelov, ki poganjajo generativno umetno inteligenco, in določijo prednost oblikovanje
razložljivosti v procese in rezultate AI.
Zmanjšanje ozkih grl
Nezmožnost ustreznega vlaganja v umetno inteligenco in nadgradnjo infrastrukture IT predstavlja a
veliko tveganje za banke. Ozka grla lahko nastanejo zaradi omejitev v
grafične procesne enote, omrežne zmogljivosti, pomnilnik in shranjevanje
zmogljivost. Za premagovanje teh izzivov bi morale banke uporabiti kodiranje z umetno inteligenco
pospešite pretvorbo stare kode in investirajte v zmogljivejša omrežja.
Ta strateška naložba je bistvena za zagotavljanje nemotene migracije in
integracija podedovane IT infrastrukture.
Okoljski stroški: uravnoteženje napredka in trajnosti
Poleg neposrednih operativnih skrbi, vpliv usposabljanja na okolje
Modelov umetne inteligence, zlasti velikih jezikovnih modelov (LLM), ne smemo spregledati.
Energetsko intenzivna narava tega procesa neposredno prispeva k podjetju
ogljični odtis. Za reševanje tega bi morale banke meriti okolje
vpliv modelov umetne inteligence in sprejeti proaktivne ukrepe za njegovo izravnavo.
Poleg tega optimiziranje modelov AI za delovanje z nižjimi parametri in zmanjšanje
njihove zahteve po podatkih lahko prispevajo k prizadevanjem za trajnost.
Nedovoljeno poseganje v model AI in drugi etični pomisleki
Ker umetna inteligenca postane sestavni del procesov odločanja v financah
institucije, obstaja možnost, da zlonamerni akterji posegajo v modele AI
kritična grožnja. Nepooblaščen dostop do parametrov modela, spreminjanje
podatki o usposabljanju ali manipulacija algoritmov lahko privede do pristranskih odločitev,
finančne goljufije ali sistemske ranljivosti.
Ta grožnja poudarja
pomembnost izvajanja robustnih ukrepov kibernetske varnosti, ki zagotavljajo
celovitost cevovodov za usposabljanje modelov in vzpostavitev strogega nadzora dostopa
za infrastrukturo umetne inteligence. Kot take redne revizije in preglednost pri razvoju modela
procesi so bistveni za odkrivanje in preprečevanje poskusov poseganja.
Poleg tega je vse večja sofisticiranost kontradiktornih napadov pomembna
grožnja robustnosti modelov umetne inteligence v bančnem sektorju. Zlonamerni akterji
lahko manipulira z vhodnimi podatki, da zavede algoritme AI, kar vodi do napačnih
izidov in potencialnega izkoriščanja. Kontrastne napade je bilo mogoče orkestrirati
za manipulacijo sistemov kreditnega točkovanja, ogrožanje mehanizmov za odkrivanje goljufij ali
izkoriščanje ranljivosti v procesih odločanja, ki jih vodi umetna inteligenca. Obravnava tega
grožnja zahteva stalno spremljanje, razvoj robustnega vdora
sisteme zaznavanja in implementacijo prilagodljivih modelov AI, ki so zmožni
prepoznavanje in omilitev kontradiktornih poskusov.
O etiki
Glavni pomisleki v zvezi z umetno inteligenco v bančništvu tudi vrtijo okoli
etične premisleke, zlasti pristranskosti, ki bi lahko povzročile diskriminacijo
kreditne odločitve in ovirajo finančno vključenost. Pristranskost interakcije, latentna
pristranskost in izbirna pristranskost sta opredeljeni kot prevladujoči vrsti, ki ju dopolnjuje
težave z razložljivostjo in tveganje kršitev avtorskih pravic. Za boj proti tem
izzivov, morajo banke dati prednost skladnosti z algoritemskim vplivom
ocene, gradnjo metod za prepoznavanje pristranskosti in izvajanje rednih
posodobitve modela z izboljšanimi podatki. Poleg tega integracija matematike
de-biasing modelov postane ključnega pomena za ročno prilagajanje funkcij in odpravljanje
pristranskost v procesih odločanja.
zaključek
Z naslavljanjem
etični pomisleki, varovanje celovitosti podatkov, navigacija predpisi
krajine, uravnoteženje dinamike delovne sile, strateške naložbe in
če dajo prednost okoljski trajnosti, lahko banke izkoristijo transformativno
moč umetne inteligence, hkrati pa zagotavlja odpornost in etično integriteto
industrija finančnih storitev.
- Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
- PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
- PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
- vir: https://www.financemagnates.com//fintech/ai-risks-in-banking-a-comprehensive-overview/
- :ima
- : je
- :ne
- $GOR
- a
- pospeši
- dostop
- dostopen
- Račun
- Zakon
- dejavnosti
- akterji
- prilagodijo
- prilagodljivo
- Poleg tega
- Naslov
- naslavljanje
- ustrezno
- prilagodite
- napredno
- kontradiktorno
- vplivajo
- proti
- AI
- Zakon o umetni inteligenci
- ai v bančništvu
- AI modeli
- Tveganja AI
- AI sistemi
- algoritmični
- algoritmi
- Prav tako
- zneski
- Analiza
- in
- očitno
- SE
- pojavijo
- okoli
- članek
- umetni
- Umetna inteligenca
- Umetna inteligenca (AI)
- AS
- Ocene
- Napadi
- Poskusi
- pozornosti
- audio
- revizije
- Preverjanje pristnosti
- Na voljo
- uravnoteženje
- Banka
- Bančništvo
- bančni sektor
- Banke
- banner
- BE
- postanejo
- postane
- med
- pristranskosti
- pristranski
- pristranskosti
- biometrična
- ozka grla
- kršitve
- prinesel
- Building
- vendar
- by
- CAN
- Zmogljivosti
- lahko
- kapaciteta
- ogljika
- ogljični odtis
- izzivi
- Kitajska
- Koda
- Kodiranje
- Zbiranje
- Podjetja
- podjetje
- konkurenčno
- zapletenosti
- skladnost
- sestavljen
- celovito
- Kompromis
- koncentracija
- Skrbi
- Soglasje
- stalna
- vsebina
- ozadje
- neprekinjeno
- prispevajo
- prispeva
- nadzor
- Nadzor
- Pretvorba
- avtorske pravice
- strošek
- bi
- Števec
- ustvarjajo
- kredit
- kritično
- ključnega pomena
- stranka
- podatki o strankah
- Cybersecurity
- datum
- Podatkovne kršitve
- Odločanje
- odločitve
- deepfakes
- potopite
- Povpraševanje
- Oblikovanje
- odkrivanje
- Odkrivanje
- Razvoj
- razlike
- drugačen
- Dimenzije
- neposredno
- 2
- dinamika
- prizadevanja
- odpravo
- omogočanje
- uveljavljanje
- okrepi
- okrepljeno
- zagotovitev
- zagotoviti
- okolja
- Okoljska trajnost
- zlasti
- bistvena
- vzpostavitev
- etično
- EU
- Evropa
- razvija
- Pojasnjevanje
- Izkoristite
- izkoriščanje
- zunaj
- Napaka
- Lastnosti
- Nekaj
- finančna
- finančne prevare
- finančne storitve
- Odtis
- za
- Naprej
- utrdi
- Fundacija
- goljufija
- odkrivanje goljufij
- goljufiva
- Sklad
- splošno
- generativno
- Generativna AI
- pristen
- Globalno
- upravljati
- upravljanje
- grafika
- Rast
- plezalni pas
- ovira
- HTTPS
- Hiper-realistično
- identificirati
- identificirati
- identiteta
- Takojšen
- vpliv
- udarne
- nujno
- Izvajanje
- izvajanja
- posledice
- Pomembnost
- in
- nehote
- Inkluzivnost
- vključujoč
- narašča
- posamezniki
- Industrija
- Podatki
- Infrastruktura
- vhod
- primer
- Institucije
- integral
- integracija
- celovitost
- Intelligence
- interakcije
- Deluje
- v
- Uvedeno
- Predstavlja
- Invest
- naložbe
- naložbe
- vključujejo
- Vprašanja
- IT
- jpg
- pristojnost
- Ključne
- Pokrajina
- jezik
- velika
- vodi
- vodi
- Legacy
- Vzvod
- omejitve
- nižje
- Izdelava
- zlonamerno
- manipulirati
- Manipulacija
- ročno
- Maj ..
- merjenje
- ukrepe
- Mehanizmi
- Spomin
- Metode
- natančen
- migracije
- ublažitev
- Model
- modeli
- spremljanje
- morajo
- Narava
- krmarjenje
- mreženje
- Novo
- Cilji
- pridobitev
- of
- on
- samo
- deluje
- operativno
- Priložnosti
- optimizacijo
- or
- orkestrirana
- Ostalo
- rezultatov
- Premagajte
- pregled
- parametri
- zlasti
- kazni
- platon
- Platonova podatkovna inteligenca
- PlatoData
- pozira
- potencial
- potencialno
- moč
- poganja
- Napajanje
- vaje
- napovedno
- Napovedna analiza
- prevladujoč
- preprečiti
- Prednost
- določanje prednosti
- zasebnost
- zasebna
- Zasebna podjetja
- Proaktivna
- Postopki
- Postopek
- Procesi
- obravnavati
- profiliranje
- Napredek
- zaščita
- ponudniki
- javnega
- javno
- povečuje
- kraljestvo
- prepoznavanje
- zmanjšanje
- regionalni
- redni
- uravnavanje
- regulatorni
- regulativno pokrajino
- Zahteve
- zahteva
- odpornost
- prihodki
- pravice
- Tveganje
- tveganja
- robusten
- robustnost
- pravila
- Run
- s
- varovanje
- točkovanje
- brezšivne
- sektor
- varnost
- izbor
- občutljiva
- Storitve
- huda
- shouldnt
- pomemben
- prefinjenosti
- Koraki
- shranjevanje
- Strateško
- STRATEŠKE NALOŽBE
- strogo
- taka
- Okolica
- Trajnostni razvoj
- sistemsko
- sistemi
- Bodite
- Tehnologija
- da
- O
- njihove
- te
- tretjih oseb
- ta
- Grožnja
- do
- trgovini
- Vlak
- usposabljanje
- transferji
- transformativno
- Preglednost
- Vrste
- nepooblaščeno
- negotovosti
- poudarja
- razumeli
- enote
- brez primere
- posodobitve
- nadgradnja
- uporaba
- razlikujejo
- Popravljeno
- Preverjanje
- veterani
- Video posnetki
- Kršitve
- Ranljivosti
- we
- so bili
- medtem
- z
- v
- brez
- Delovna sila
- zefirnet