Integrationen av artificiell intelligens (AI) har fört fram
oöverträffade möjligheter, men det väcker också kritiska farhågor som kräver
noggrann uppmärksamhet. Som veteraner inom finansbranschen är det det
absolut nödvändigt att förstå och ta itu med dessa utmaningar proaktivt. I denna
artikeln går vi in på viktiga AI-problem som påverkar banker och det strategiska
åtgärder som kan stärka branschen mot potentiella risker.
Exponentiell tillväxt av Deepfakes: Implikationer för identitetsverifiering
Spredningen av deepfake-teknologin introducerar en ny dimension av
risk för finansiella institutioner, särskilt när det gäller identitet
verifiering. Deepfakes, som drivs av avancerad generativ AI, kan skapa
hyperrealistiska videor och ljudinspelningar som på ett övertygande sätt efterliknar
individer.
I banksammanhang utgör detta ett allvarligt hot mot identiteten
verifieringsprocesser, vilket potentiellt möjliggör bedrägliga aktiviteter som t.ex
obehöriga överföringar eller kontoåtkomst. För att mildra denna risk krävs
integration av avancerade biometriska autentiseringsmetoder, kontinuerlig övervakning
för anomalier och utveckling av AI-system som kan särskilja
mellan äkta och manipulerat innehåll.
Andra säkerhets-, integritets- och kontrollrisker: Skydd av dataintegritet
Koncentrationen av stora mängder data i ett fåtal stora privata företag,
kallas kritiska tredjepartsleverantörer, utgör en betydande säkerhet och integritet
risk.
Banker kan oavsiktligt kränka kundernas integritetsrättigheter genom att samla in
offentligt tillgänglig data utan uttryckligt medgivande, vilket leder till profilering och
oro för prediktiv analys. Databegränsningsrisker uppstår också på grund av användningen
av privat och konfidentiell information för att träna generativa AI-modeller,
potentiellt exponera känsliga uppgifter externt.
Motåtgärder innebär
integrerar integritet och skydd genom design, erhåller endast kunddata
med uttryckligt samtycke och upprätthålla strikta säkerhetsprocedurer för AI-modeller
för att förhindra obehörig åtkomst eller dataintrång.
Ny AI-förordning
Det föränderliga regulatoriska landskapet för AI introducerar komplexitet som kan
varierar beroende på jurisdiktion, vilket påverkar konkurrensbilden för banker som är verksamma
globalt. Med olika regler som styr AI-praxis, regionala skillnader och
osäkerheter i regulatoriska mål blir uppenbara. Till exempel i
Europa, EU AI Act inför potentiella straff på upp till 7 % av en banks
intäkter för regelöverträdelser, medan i Kina, interimistiska åtgärder reglerar
generativ AI introducerades för att styra tjänster tillgängliga för allmänheten
offentlig. För att anpassa sig måste banker förbättra transparensen i sina AI-modeller,
speciellt grundmodeller som driver generativ AI, och prioritera Design
förklaringsbarhet i AI-processer och -utgångar.
Förmildrande flaskhalsar
Misslyckandet med att investera tillräckligt i AI och uppgradera IT-infrastrukturen innebär en
betydande risk för bankerna. Flaskhalsar kan uppstå på grund av begränsningar i
grafikbehandlingsenheter, nätverkskapacitet, minne och lagring
kapacitet. För att övervinna dessa utmaningar bör banker utnyttja AI-kodning till
påskynda konvertering av äldre kod och investera i nätverk med högre prestanda.
Denna strategiska investering är väsentlig för att säkerställa sömlös migration och
integration av äldre IT-infrastruktur.
Miljökostnad: balansera framsteg och hållbarhet
Utöver omedelbara driftshänsyn, miljöpåverkan av utbildning
AI-modeller, särskilt stora språkmodeller (LLM), får inte förbises.
Den energikrävande karaktären av denna process bidrar direkt till ett företags
koldioxidavtryck. För att komma till rätta med detta bör bankerna mäta miljön
effekterna av AI-modeller och vidta proaktiva åtgärder för att kompensera för det.
Dessutom optimerar AI-modeller för att köras på lägre parametrar och reducerar
deras datakrav kan bidra till hållbarhetsarbetet.
AI-modellmanipulation och andra etiska problem
I takt med att AI blir en integrerad del av beslutsprocesser inom ekonomi
institutioner, innebär potentialen för illvilliga aktörer att manipulera AI-modeller
ett kritiskt hot. Obehörig åtkomst till modellparametrar, ändring av
träningsdata eller manipulering av algoritmer kan leda till partiska beslut,
ekonomiskt bedrägeri eller systemiska sårbarheter.
Detta hot understryker
vikten av att implementera robusta cybersäkerhetsåtgärder och säkerställa
integritet hos modellutbildningspipelines och upprättande av strikta åtkomstkontroller
för AI-infrastruktur. Som sådan regelbundna revisioner och transparens i modellutvecklingen
processer är viktiga för att upptäcka och förhindra manipuleringsförsök.
Dessutom utgör den ökande sofistikeringen av motstridiga attacker en betydande
hot mot robustheten hos AI-modeller i banksektorn. Skadliga skådespelare
kan manipulera indata för att lura AI-algoritmer, vilket leder till felaktiga
resultat och potentiellt utnyttjande. Motstridiga attacker kan orkestreras
att manipulera kreditvärderingssystem, kompromissa med mekanismer för upptäckt av bedrägerier, eller
utnyttja sårbarheter i AI-drivna beslutsprocesser. Att ta itu med detta
hot kräver konstant övervakning, utveckling av robust intrång
detektionssystem och implementering av adaptiva AI-modeller som kan
erkänna och mildra fientliga försök.
Om etik
Primära farhågor kring AI i bankverksamhet också kretsa kring
etiska betänkligheter, särskilt fördomar som kan leda till diskriminerande
kreditbeslut och hindra finansiell inkludering. Interaktionsbias, latent
bias och selektionsbias identifieras som vanliga typer, sammansatta av
förklaringsproblem och risken för upphovsrättsintrång. För att motverka dessa
utmaningar måste bankerna prioritera efterlevnad av algoritmisk påverkan
bedömningar, bygga metoder för att identifiera fördomar och att implementera regelbundet
modelluppdateringar med förbättrade data. Dessutom integrationen av matematik
de-biasing modeller blir avgörande för att manuellt justera funktioner och eliminera
partiskhet i beslutsprocesser.
Slutsats
Genom att tilltala
etiska frågor, skydda dataintegriteten, navigera regelverk
landskap, balansera arbetskraftens dynamik, göra strategiska investeringar och
genom att prioritera miljömässig hållbarhet kan banker utnyttja det transformativa
kraften hos AI samtidigt som den säkerställer motståndskraften och etisk integritet
finansiella tjänstesektorn.
Integrationen av artificiell intelligens (AI) har fört fram
oöverträffade möjligheter, men det väcker också kritiska farhågor som kräver
noggrann uppmärksamhet. Som veteraner inom finansbranschen är det det
absolut nödvändigt att förstå och ta itu med dessa utmaningar proaktivt. I denna
artikeln går vi in på viktiga AI-problem som påverkar banker och det strategiska
åtgärder som kan stärka branschen mot potentiella risker.
Exponentiell tillväxt av Deepfakes: Implikationer för identitetsverifiering
Spredningen av deepfake-teknologin introducerar en ny dimension av
risk för finansiella institutioner, särskilt när det gäller identitet
verifiering. Deepfakes, som drivs av avancerad generativ AI, kan skapa
hyperrealistiska videor och ljudinspelningar som på ett övertygande sätt efterliknar
individer.
I banksammanhang utgör detta ett allvarligt hot mot identiteten
verifieringsprocesser, vilket potentiellt möjliggör bedrägliga aktiviteter som t.ex
obehöriga överföringar eller kontoåtkomst. För att mildra denna risk krävs
integration av avancerade biometriska autentiseringsmetoder, kontinuerlig övervakning
för anomalier och utveckling av AI-system som kan särskilja
mellan äkta och manipulerat innehåll.
Andra säkerhets-, integritets- och kontrollrisker: Skydd av dataintegritet
Koncentrationen av stora mängder data i ett fåtal stora privata företag,
kallas kritiska tredjepartsleverantörer, utgör en betydande säkerhet och integritet
risk.
Banker kan oavsiktligt kränka kundernas integritetsrättigheter genom att samla in
offentligt tillgänglig data utan uttryckligt medgivande, vilket leder till profilering och
oro för prediktiv analys. Databegränsningsrisker uppstår också på grund av användningen
av privat och konfidentiell information för att träna generativa AI-modeller,
potentiellt exponera känsliga uppgifter externt.
Motåtgärder innebär
integrerar integritet och skydd genom design, erhåller endast kunddata
med uttryckligt samtycke och upprätthålla strikta säkerhetsprocedurer för AI-modeller
för att förhindra obehörig åtkomst eller dataintrång.
Ny AI-förordning
Det föränderliga regulatoriska landskapet för AI introducerar komplexitet som kan
varierar beroende på jurisdiktion, vilket påverkar konkurrensbilden för banker som är verksamma
globalt. Med olika regler som styr AI-praxis, regionala skillnader och
osäkerheter i regulatoriska mål blir uppenbara. Till exempel i
Europa, EU AI Act inför potentiella straff på upp till 7 % av en banks
intäkter för regelöverträdelser, medan i Kina, interimistiska åtgärder reglerar
generativ AI introducerades för att styra tjänster tillgängliga för allmänheten
offentlig. För att anpassa sig måste banker förbättra transparensen i sina AI-modeller,
speciellt grundmodeller som driver generativ AI, och prioritera Design
förklaringsbarhet i AI-processer och -utgångar.
Förmildrande flaskhalsar
Misslyckandet med att investera tillräckligt i AI och uppgradera IT-infrastrukturen innebär en
betydande risk för bankerna. Flaskhalsar kan uppstå på grund av begränsningar i
grafikbehandlingsenheter, nätverkskapacitet, minne och lagring
kapacitet. För att övervinna dessa utmaningar bör banker utnyttja AI-kodning till
påskynda konvertering av äldre kod och investera i nätverk med högre prestanda.
Denna strategiska investering är väsentlig för att säkerställa sömlös migration och
integration av äldre IT-infrastruktur.
Miljökostnad: balansera framsteg och hållbarhet
Utöver omedelbara driftshänsyn, miljöpåverkan av utbildning
AI-modeller, särskilt stora språkmodeller (LLM), får inte förbises.
Den energikrävande karaktären av denna process bidrar direkt till ett företags
koldioxidavtryck. För att komma till rätta med detta bör bankerna mäta miljön
effekterna av AI-modeller och vidta proaktiva åtgärder för att kompensera för det.
Dessutom optimerar AI-modeller för att köras på lägre parametrar och reducerar
deras datakrav kan bidra till hållbarhetsarbetet.
AI-modellmanipulation och andra etiska problem
I takt med att AI blir en integrerad del av beslutsprocesser inom ekonomi
institutioner, innebär potentialen för illvilliga aktörer att manipulera AI-modeller
ett kritiskt hot. Obehörig åtkomst till modellparametrar, ändring av
träningsdata eller manipulering av algoritmer kan leda till partiska beslut,
ekonomiskt bedrägeri eller systemiska sårbarheter.
Detta hot understryker
vikten av att implementera robusta cybersäkerhetsåtgärder och säkerställa
integritet hos modellutbildningspipelines och upprättande av strikta åtkomstkontroller
för AI-infrastruktur. Som sådan regelbundna revisioner och transparens i modellutvecklingen
processer är viktiga för att upptäcka och förhindra manipuleringsförsök.
Dessutom utgör den ökande sofistikeringen av motstridiga attacker en betydande
hot mot robustheten hos AI-modeller i banksektorn. Skadliga skådespelare
kan manipulera indata för att lura AI-algoritmer, vilket leder till felaktiga
resultat och potentiellt utnyttjande. Motstridiga attacker kan orkestreras
att manipulera kreditvärderingssystem, kompromissa med mekanismer för upptäckt av bedrägerier, eller
utnyttja sårbarheter i AI-drivna beslutsprocesser. Att ta itu med detta
hot kräver konstant övervakning, utveckling av robust intrång
detektionssystem och implementering av adaptiva AI-modeller som kan
erkänna och mildra fientliga försök.
Om etik
Primära farhågor kring AI i bankverksamhet också kretsa kring
etiska betänkligheter, särskilt fördomar som kan leda till diskriminerande
kreditbeslut och hindra finansiell inkludering. Interaktionsbias, latent
bias och selektionsbias identifieras som vanliga typer, sammansatta av
förklaringsproblem och risken för upphovsrättsintrång. För att motverka dessa
utmaningar måste bankerna prioritera efterlevnad av algoritmisk påverkan
bedömningar, bygga metoder för att identifiera fördomar och att implementera regelbundet
modelluppdateringar med förbättrade data. Dessutom integrationen av matematik
de-biasing modeller blir avgörande för att manuellt justera funktioner och eliminera
partiskhet i beslutsprocesser.
Slutsats
Genom att tilltala
etiska frågor, skydda dataintegriteten, navigera regelverk
landskap, balansera arbetskraftens dynamik, göra strategiska investeringar och
genom att prioritera miljömässig hållbarhet kan banker utnyttja det transformativa
kraften hos AI samtidigt som den säkerställer motståndskraften och etisk integritet
finansiella tjänstesektorn.
- SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
- Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
- PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
- Källa: https://www.financemagnates.com//fintech/ai-risks-in-banking-a-comprehensive-overview/
- : har
- :är
- :inte
- $UPP
- a
- accelerera
- tillgång
- tillgänglig
- Konto
- Agera
- aktiviteter
- aktörer
- anpassa
- adaptiv
- Dessutom
- adress
- adresse
- adekvat
- justera
- avancerat
- kontradiktoriskt
- påverkar
- mot
- AI
- AI-lagen
- ai i bank
- AI-modeller
- AI-risker
- AI-system
- algoritmisk
- algoritmer
- också
- mängder
- analys
- och
- skenbar
- ÄR
- stiga upp
- runt
- Artikeln
- konstgjord
- artificiell intelligens
- Konstgjord intelligens (AI)
- AS
- bedömningar
- Attacker
- Försök
- uppmärksamhet
- audio
- revisioner
- Autentisering
- tillgänglig
- balansering
- Bank
- Banking
- banksektor
- Banker
- banderoll
- BE
- blir
- blir
- mellan
- förspänning
- partisk
- förspänner
- biometriska
- flaskhals
- överträdelser
- fört
- Byggnad
- men
- by
- KAN
- kapacitet
- kapabel
- Kapacitet
- kol
- koldioxidavtryck
- utmaningar
- Kina
- koda
- Kodning
- Samla
- Företag
- företag
- konkurrenskraftig
- komplexiteter
- Efterlevnad
- compounded
- omfattande
- kompromiss
- koncentration
- oro
- samtycke
- konstant
- innehåll
- sammanhang
- kontinuerlig
- bidra
- bidrar
- kontroll
- kontroller
- Konvertering
- upphovsrätt
- Pris
- kunde
- Motverka
- skapa
- kredit
- kritisk
- avgörande
- kund
- konsument data
- Cybersäkerhet
- datum
- Dataöverträdelser
- Beslutsfattande
- beslut
- deepfakes
- gräva
- Efterfrågan
- Designa
- upptäcka
- Detektering
- Utveckling
- skillnader
- olika
- Dimensionera
- direkt
- grund
- Dynamiken
- ansträngningar
- eliminera
- möjliggör
- driva
- förbättra
- förbättrad
- säkerställa
- säkerställa
- miljömässigt
- Miljömässig hållbarhet
- speciellt
- väsentlig
- upprättandet
- etisk
- EU
- Europa
- utvecklas
- Förklarbarhet
- Exploit
- utnyttjande
- externt
- Misslyckande
- Funktioner
- få
- finansiella
- ekonomiskt bedrägeri
- finansiella tjänster
- Fotavtryck
- För
- vidare
- befästa
- fundament
- bedrägeri
- spårning av bedrägerier
- bedräglig
- fond
- Allmänt
- generativ
- Generativ AI
- verklig
- Globalt
- styra
- styrande
- grafik
- Tillväxt
- sele
- hindra
- HTTPS
- Hyperrealistiskt
- identifierade
- identifiera
- Identitet
- omedelbar
- Inverkan
- slag
- nödvändigt
- genomförande
- genomföra
- implikationer
- vikt
- in
- oavsiktligt
- inclusivity
- införlivande
- ökande
- individer
- industrin
- informationen
- Infrastruktur
- ingång
- exempel
- institutioner
- integrerad
- integrering
- integritet
- Intelligens
- interaktion
- tillfällig
- in
- introducerade
- Introducerar
- Invest
- investering
- Investeringar
- engagera
- problem
- IT
- jpg
- jurisdiktion
- Nyckel
- liggande
- språk
- Large
- leda
- ledande
- Legacy
- Hävstång
- begränsningar
- lägre
- Framställning
- skadlig
- manipuleras
- Manipulation
- manuellt
- Maj..
- mäta
- åtgärder
- mekanismer
- Minne
- metoder
- noggrann
- migration
- förmildrande
- modell
- modeller
- övervakning
- måste
- Natur
- navigerande
- nätverk
- Nya
- mål
- erhållande
- of
- on
- endast
- drift
- operativa
- möjligheter
- optimera
- or
- iscensatt
- Övriga
- utfall
- Övervinna
- Översikt
- parametrar
- särskilt
- påföljder
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- utgör
- potentiell
- potentiellt
- kraft
- drivs
- Strömförsörjning
- praxis
- prediktiva
- Prediktiv analys
- förhärskande
- förhindra
- Prioritera
- prioritering
- privatpolicy
- privat
- Privata företag
- Proaktiv
- förfaranden
- process
- processer
- bearbetning
- profilering
- Framsteg
- skydd
- leverantörer
- allmän
- publicly
- höjer
- rike
- känna igen
- reducerande
- regionala
- regelbunden
- reglerande
- regulatorer
- regelverk
- Krav
- Kräver
- motståndskraft
- intäkter
- rättigheter
- Risk
- risker
- robusta
- robusthet
- regler
- Körning
- s
- skydd
- poäng
- sömlös
- sektor
- säkerhet
- Val
- känslig
- Tjänster
- svår
- skall
- signifikant
- raffinemang
- Steg
- förvaring
- Strategisk
- STRATEGISK INVESTERING
- sträng
- sådana
- kring
- Hållbarhet
- systemisk
- System
- Ta
- Teknologi
- den där
- Smakämnen
- deras
- Dessa
- tredje part
- detta
- hot
- till
- handla
- Tåg
- Utbildning
- överföringar
- transformativ
- Öppenhet
- typer
- obehörig
- oklarheter
- understryker
- förstå
- enheter
- utan motstycke
- Uppdateringar
- uppgradera
- användning
- variera
- Omfattande
- Verifiering
- Veterans
- Video
- Överträdelser
- sårbarheter
- we
- były
- medan
- med
- inom
- utan
- arbetskraft
- zephyrnet