Bir Yıl İçinde, FS'de Üretken Yapay Zekanın Görünümü

Bir yıldan biraz daha önce, ChatGPT başlatıldı. Yeni yapay zekayla ilişkilendirilen heyecan, endişe ve iyimserlik çok az azalma belirtisi gösteriyor. Kasım ayında OpenAI CEO'su Sam Altman görevinden alındı ​​ancak geri döndü
birkaç gün sonra. Rishi Sunak dünya liderlerini ağırladı
İngiltere'nin Yapay Zeka Güvenliği Zirvesi, dünya liderleri ve teknoloji girişimcilerinin bir araya geldiği bir toplantının önünde Elon Musk ile röportaj yapıyor. Perde arkasında yapay zeka araştırmacılarının daha da fazla buluşa yakın olduğu söyleniyor. 

Yapay zekadan yararlanmak isteyen ancak risklerden emin olmayan endüstriler için tüm bunlar ne anlama geliyor?

Yapay zeka dediğimiz makine öğreniminin bir türü bir asırdan beri ortalıkta dolaşıyor. 1990'ların başlarından bu yana bu araçlar bazı bankacılık, devlet ve kurumsal süreçlerin temel operasyonel unsurlarından biri olurken, diğerlerinde özellikle bulunmuyor.

Peki neden eşit olmayan evlat edinme? Genellikle bu riske bağlıdır. Yapay zeka araçları, iyi kurulmuş ve test edilmiş algoritmaların, analistlerin çok sayıda veriyi milisaniyeler içinde inceleyerek yapamadığı şeyleri yapabildiği dolandırıcılık tespiti gibi görevler için mükemmeldir. Bu oldu
Özellikle her kararın ayrıntılı olarak anlaşılması gerekli olmadığı için norm.

Diğer süreçler değişime daha dirençli olmuştur. Genellikle bunun nedeni, bir algoritmanın daha iyisini yapamaması değil, kredi puanlama veya kara para aklama tespiti gibi alanlarda beklenmedik önyargıların ortaya çıkma potansiyelinin kabul edilemez olmasıdır.
Bir kredinin veya ipoteğin, ırksal önyargılar da dahil olmak üzere finansal olmayan özellikler nedeniyle reddedilebileceği durumlarda, bu durum özellikle kredi puanlamasında ciddi bir boyuta ulaşıyor.

Eski yapay zeka tekniklerinin benimsenmesi yıldan yıla devam ederken, ChatGPT ile karakterize edilen Üretken Yapay Zekanın gelişi her şeyi değiştirdi. Yeni modellerin potansiyeli (hem iyi hem de kötü) çok büyük ve yorumlar da buna göre bölünmüş durumda.
Açık olan şu ki, hiçbir kuruluş bu olumlu gelişmeleri kaçırmak istemez. Generative ve Frontier modelleriyle ilgili risklerden bahsedilmesine rağmen 2023, önümüzdeki devrime dair heyecanla dolup taşıyor.

İki Hedef

Mali suç alanında yapay zekanın birincil kullanım alanı dolandırıcılık ve suç faaliyetlerini tespit etmek ve önlemektir. Çabalar genellikle benzer ancak farklı iki hedef etrafında yoğunlaşır. Bunlar 1) dolandırıcılık faaliyetlerini engellemek – sizi durdurmak veya
arkadaşınızın veya akrabanızın dolandırılmasını önlemek ve 2) kara para aklamanın önlenmesini (AML) ve terörizmin finansmanıyla mücadeleyi (CFT) desteklemek için mevcut düzenleyici yönergelere bağlı kalmak.

Tarihsel olarak, AML ve CFT'deki yapay zeka dağıtımları, geleneksel kural tabanlı yöntemlere kıyasla potansiyel olarak kritik etkinliklerin gözden kaçırılması konusunda endişelerle karşı karşıya kalmıştır. Düzenleyicilerin yeniliği teşvik ederek bir değişim başlatmasıyla bu durum son 5-10 yılda değişti
AML ve CFT vakalarına yardımcı olmak – yenilikçilerin bazı kaçırılan uyarılara göre değil, genel sonuçlarına göre değerlendirileceğini ilan etmek.

Bununla birlikte, son yıllarda dolandırıcılığın önlenmesinde makine öğrenimi modellerinin kullanılmasına rağmen, AML/CFT'nin benimsenmesi, manşetlerin ve tahminlerin fiili eylemlerden daha yaygın olması nedeniyle çok daha yavaş olmuştur. Üretken yapay zekanın ortaya çıkışı muhtemelen değişecek gibi görünüyor
bu denklem dramatik bir şekilde.

Son 5 yılda yapay zeka uyumluluğu açısından parlak noktalardan biri müşteri ve karşı taraf taraması oldu; özellikle de kuruluşların yüksek kaliteli Olumsuz Medya (diğer adıyla Negatif Haberler) taramasıyla ilgili çok miktarda veri söz konusu olduğunda.
Kendilerini olası sorunlardan korumak için haber medyasındaki riskin erken işaretlerini ararlar.

Milyarlarca yapılandırılmamış belgeye karşı yüksek hacimli taramanın doğası, makine öğrenimi ve yapay zekanın avantajlarının risklerden çok daha ağır basması ve kuruluşların kesinlikle mümkün olamayacak kontrolleri gerçekleştirmesine olanak sağlaması anlamına geliyor
aksi takdirde.

Artık bankalar ve diğer kuruluşlar bir adım daha ileri gitmek istiyor. Yapay Zeka Kuşağı modelleri, rutin olarak insan analistlerden daha iyi performans gösterebilecekleri AGI'ye (Yapay Genel Zeka) yaklaşmaya başladıkça, soru, bu teknolojiyi ne zaman kullanabilecekleri ve kullanıp kullanamayacakları değil.
Kararları daha iyi destekleyin ve hatta potansiyel olarak kararları tek taraflı olarak alın.

Uyumlulukta Yapay Zeka Güvenliği

2023 Yapay Zeka Güvenlik Zirvesi, yapay zekanın öneminin kabul edilmesi açısından önemli bir kilometre taşıydı. Zirve, 28 ülkenin yapay zeka risklerini ele almak üzere toplantılara devam etme yönünde bir deklarasyon imzalamasıyla sonuçlandı. Etkinlik, açılışın yapılmasına yol açtı

Yapay Zeka Güvenliği EnstitüsüGüvenliğini sağlamak için gelecekteki araştırmalara ve işbirliğine katkıda bulunacak.

Yapay zeka tartışmasına uluslararası odaklanmanın avantajları olsa da Zirve sırasında GPT transformatör modelleri öncelikli odak alanlarıydı. Bu, alışkın olmayan kişiler için daha geniş yapay zeka yelpazesinin aşırı basitleştirilmesi veya kafa karıştırıcı olması riskini taşır.

Yapay zeka yalnızca Üretken değildir ve farklı teknolojiler çok çeşitli farklı özellikler sağlar. Örneğin, Üretken Yapay Zekanın çalışma şekli neredeyse tamamen opak veya "kara kutu" olsa da, eski yapay zekanın çoğu, bunun nedenlerini sergileyebilir.
kararlar.

Yapay zeka paniğiyle geriye gitmek istemiyorsak, düzenleyicilerin ve diğerlerinin bu karmaşıklığı anlaması gerekiyor. Bankalar, devlet kurumları ve küresel şirketlerin yapay zeka kullanımı konusunda düşünceli bir yaklaşım sergilemesi gerekiyor. Uygun güvenli, dikkatli,
ve uyumluluk çerçevelerinin içinde ve dışında kullanıldığında açıklanabilir kullanım.

Öndeki yol

Uyumluluk ortamı, sorumlu yapay zeka kullanımına yönelik standartların gözden geçirilmesini gerektirir. Kuruluşları, doğruluktan taviz veren, aceleyle bir araya getirilmiş yapay zeka çözümlerinden uzaklaştırmaya yardımcı olacak en iyi uygulamaları ve net hedefleri belirlemek önemlidir. Doğruluk, güvenilirlik,
ve inovasyon, uydurma veya potansiyel yanlış bilgilerin azaltılması açısından eşit derecede önemlidir.

Bankacılık sektöründe yapay zeka, halihazırda zaman kısıtlamaları ve artan düzenleyici sorumluluklarla mücadele eden uyumluluk analistlerini desteklemek için kullanılıyor. Yapay zeka, sıradan görevleri otomatikleştirerek, karar verme süreçlerini artırarak ekiplere önemli ölçüde yardımcı olabilir,
ve dolandırıcılık tespitinin iyileştirilmesi.

Birleşik Krallık en son fırsatlardan yararlanabilir ve yararlanmalıdır. Fintech, regtech ve ötesinde yapay zeka inovasyonlarına açık bir inovasyon ekosistemi geliştirmeliyiz. Pratik uygulamalara göre uyarlanmış yapay zeka konusunda hükümetin ve düşünce liderlerinin netliği
endüstride anahtardır. Ayrıca, ülkenin yapay zeka odaklı çözümlere öncülük etme ve bunları sorunsuz bir şekilde entegre etme konusundaki konumunu güçlendirmek için yapay zeka konusunda büyüyen küresel yetenek havuzundan yeni mezunları karşılamaya da açık olmalıyız. Sektör değişiminin ortasında önceliklendirme ve destek
Mali suçun tüm yönlerine karşı devam eden başarılı mücadele için sorumlu yapay zeka konuşlandırması çok önemlidir.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.finextra.com/blogposting/25388/a-year-in-the-outlook-for-generative-ai-in-fs?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs