Một năm sau, triển vọng cho AI sáng tạo trong FS

Được xuất bản lại bởi Plato

Người theo dõi: 0

Chỉ hơn một năm trước, ChatGPT đã ra mắt. Sự phấn khích, lo lắng và lạc quan liên quan đến AI mới không có dấu hiệu giảm bớt. Vào tháng 11, Giám đốc điều hành OpenAI Sam Altman đã bị cách chức và chỉ quay trở lại
vài ngày sau. Rishi Sunak đã đón tiếp các nhà lãnh đạo thế giới tại
Hội nghị thượng đỉnh về an toàn AI của Vương quốc Anh, phỏng vấn Elon Musk trước sự quy tụ của các nhà lãnh đạo thế giới và doanh nhân công nghệ. Đằng sau hậu trường, các nhà nghiên cứu AI được đồn đại là sẽ đạt được nhiều đột phá hơn nữa.

Tất cả điều đó có ý nghĩa gì đối với những ngành muốn hưởng lợi từ AI nhưng không chắc chắn về rủi ro?

Một số hình thức học máy – cái mà chúng ta thường gọi là AI – đã tồn tại được một thế kỷ. Kể từ đầu những năm 1990, những công cụ đó đã là yếu tố vận hành chính của một số quy trình ngân hàng, chính phủ và doanh nghiệp, trong khi đáng chú ý là lại vắng mặt ở những quy trình khác.

Vậy tại sao việc áp dụng không đồng đều? Nói chung, đó là rủi ro. Các công cụ AI rất phù hợp cho các nhiệm vụ như phát hiện gian lận, trong đó các thuật toán được thử nghiệm và thiết lập tốt có thể thực hiện những việc mà các nhà phân tích không thể làm được bằng cách xem xét lượng dữ liệu khổng lồ trong một phần nghìn giây. Điều đó đã trở thành
chuẩn mực, đặc biệt vì không cần thiết phải hiểu chi tiết từng quyết định.

Các quy trình khác có khả năng chống lại sự thay đổi cao hơn. Thông thường, đó không phải là vì thuật toán không thể hoạt động tốt hơn, mà là vì – trong các lĩnh vực như chấm điểm tín dụng hoặc phát hiện rửa tiền – khả năng xảy ra những thành kiến không mong muốn là không thể chấp nhận được.
Điều đó đặc biệt nghiêm trọng trong việc chấm điểm tín dụng khi khoản vay hoặc thế chấp có thể bị từ chối do các đặc điểm phi tài chính - bao gồm cả thành kiến về chủng tộc.

Trong khi việc áp dụng các kỹ thuật AI cũ hơn đang tiến triển qua từng năm, thì sự xuất hiện của Generative AI, đặc trưng là ChatGPT, đã thay đổi mọi thứ. Tiềm năng của các mô hình mới – cả tốt lẫn xấu – là rất lớn và các bình luận cũng có sự phân chia tương ứng.
Điều rõ ràng là không tổ chức nào muốn bỏ lỡ cơ hội tăng trưởng. Bất chấp những bàn luận về rủi ro với các mô hình Generative và Frontier, năm 2023 vẫn tràn đầy hứng khởi về cuộc cách mạng phía trước.

Hai mục tiêu

Trường hợp sử dụng chính của AI trong lĩnh vực tội phạm tài chính là phát hiện và ngăn chặn hoạt động gian lận và tội phạm. Các nỗ lực thường tập trung vào hai mục tiêu tương tự nhưng khác nhau. Đây là 1) ngăn chặn hoạt động gian lận – ngăn chặn bạn hoặc
bạn bè hoặc người thân của bạn khỏi bị lừa đảo – và 2) tuân thủ các nguyên tắc quy định hiện hành để hỗ trợ chống rửa tiền (AML) và chống tài trợ cho khủng bố (CFT).

Trong lịch sử, việc triển khai AI trong AML và CFT đã phải đối mặt với mối lo ngại về khả năng bỏ qua hoạt động quan trọng so với các phương pháp dựa trên quy tắc truyền thống. Điều đó đã thay đổi trong 5-10 năm qua, khi các nhà quản lý bắt đầu thay đổi bằng cách khuyến khích đổi mới
để trợ giúp các trường hợp AML và CFT – tuyên bố rằng những người đổi mới sẽ được đánh giá dựa trên kết quả tổng thể của họ chứ không phải dựa trên một số cảnh báo bị bỏ sót.

Tuy nhiên, bất chấp việc sử dụng các mô hình học máy để ngăn chặn gian lận trong nhiều thập kỷ qua, việc áp dụng AML/CFT vẫn chậm hơn nhiều với mức độ phổ biến của các tiêu đề và dự đoán về hành động thực tế. Sự ra đời của Generative AI có vẻ sẽ thay đổi
phương trình đó một cách đáng kể.

Một điểm sáng về việc tuân thủ AI trong 5 năm qua là sàng lọc khách hàng và đối tác, đặc biệt khi nói đến số lượng lớn dữ liệu liên quan đến sàng lọc Phương tiện bất lợi chất lượng cao (còn gọi là Tin tức tiêu cực) trong đó các tổ chức
tìm kiếm những dấu hiệu rủi ro ban đầu trên các phương tiện thông tin đại chúng để bảo vệ bản thân khỏi những vấn đề tiềm ẩn.

Bản chất của việc sàng lọc số lượng lớn đối với hàng tỷ tài liệu phi cấu trúc có nghĩa là lợi ích của học máy và trí tuệ nhân tạo vượt xa rủi ro và cho phép các tổ chức thực hiện các bước kiểm tra mà đơn giản là không thể thực hiện được.
nếu không thì.

Bây giờ các ngân hàng và các tổ chức khác muốn tiến xa hơn nữa. Khi các mô hình AI thế hệ bắt đầu tiếp cận AGI (Trí tuệ tổng hợp nhân tạo), nơi chúng có thể thường xuyên vượt trội hơn các nhà phân tích con người, câu hỏi đặt ra là khi nào chứ không phải liệu chúng có thể sử dụng công nghệ này để
hỗ trợ tốt hơn cho các quyết định và thậm chí có khả năng đưa ra các quyết định đơn phương.

An toàn AI trong việc tuân thủ

Hội nghị thượng đỉnh về an toàn AI năm 2023 là một cột mốc quan trọng trong việc thừa nhận tầm quan trọng của AI. Hội nghị thượng đỉnh đã dẫn đến việc 28 quốc gia ký tuyên bố tiếp tục các cuộc họp để giải quyết các rủi ro về AI. Sự kiện dẫn đến lễ khai mạc

Viện an toàn AI, sẽ góp phần vào nghiên cứu và hợp tác trong tương lai để đảm bảo sự an toàn của nó.

Mặc dù có những lợi ích khi tập trung quốc tế vào cuộc trò chuyện về AI, nhưng các mô hình máy biến áp GPT là lĩnh vực trọng tâm chính trong Hội nghị thượng đỉnh. Điều này có nguy cơ đơn giản hóa quá mức hoặc gây nhầm lẫn cho những người chưa quen với phổ AI rộng hơn.

AI không chỉ mang tính sáng tạo và các công nghệ khác nhau còn cung cấp rất nhiều đặc điểm khác nhau. Ví dụ: trong khi cách thức hoạt động của Generative AI gần như hoàn toàn mờ đục hoặc “hộp đen”, thì phần lớn AI kế thừa có thể chỉ ra lý do cho sự hoạt động của nó.
quyết định.

Nếu chúng ta không muốn thụt lùi với sự hoảng loạn về AI, các cơ quan quản lý và những người khác cần hiểu được sự phức tạp. Các ngân hàng, cơ quan chính phủ và các công ty toàn cầu phải có cách tiếp cận chu đáo trong việc sử dụng AI. Họ phải nhấn mạnh sự an toàn, cẩn thận,
và cách sử dụng có thể giải thích được khi được tận dụng bên trong và bên ngoài khuôn khổ tuân thủ.

Con đường phía trước

Bối cảnh tuân thủ yêu cầu xem xét lại các tiêu chuẩn để sử dụng AI có trách nhiệm. Điều cần thiết là phải thiết lập các biện pháp thực hành tốt nhất và mục tiêu rõ ràng để giúp các tổ chức tránh xa các giải pháp AI được lắp ráp vội vàng làm ảnh hưởng đến độ chính xác. Độ chính xác, độ tin cậy,
và sự đổi mới đều quan trọng như nhau để giảm thiểu việc bịa đặt hoặc thông tin sai lệch tiềm ẩn.

Trong lĩnh vực ngân hàng, AI đang được sử dụng để hỗ trợ các nhà phân tích tuân thủ, những người đang phải vật lộn với những hạn chế về thời gian và trách nhiệm pháp lý ngày càng tăng. AI có thể hỗ trợ đáng kể cho các nhóm bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ nhàm chán, tăng cường quá trình ra quyết định,
và tăng cường phát hiện gian lận.

Vương quốc Anh có thể và nên được hưởng lợi từ những cơ hội mới nhất. Chúng ta nên nuôi dưỡng một hệ sinh thái đổi mới có khả năng tiếp thu đổi mới AI trên các lĩnh vực fintech, regtech và hơn thế nữa. Sự rõ ràng từ chính phủ và các nhà lãnh đạo tư tưởng về AI phù hợp với việc triển khai thực tế
trong ngành là chính. Chúng ta cũng phải sẵn sàng chào đón những sinh viên mới tốt nghiệp từ nhóm nhân tài toàn cầu đang phát triển về AI để củng cố vị thế của đất nước trong việc tiên phong giải pháp dựa trên AI và tích hợp chúng một cách liền mạch. Trong bối cảnh ngành thay đổi, ưu tiên và hỗ trợ
Việc triển khai AI có trách nhiệm là rất quan trọng để có được cuộc chiến thành công đang diễn ra chống lại mọi khía cạnh của tội phạm tài chính.