人工智能(AI)的融合带来了
前所未有的机遇,但也引起了人们的严重担忧,要求
细致的关注。作为金融服务行业的资深人士,
主动了解并应对这些挑战势在必行。在这个
文章中,我们深入研究了影响银行和战略的关键人工智能问题
可以增强行业抵御潜在风险的缓解措施。
Deepfakes 的指数级增长:对身份验证的影响
的扩散 Deepfake技术引入了一个新的维度
金融机构的风险,特别是在身份领域
确认。 Deepfakes 由先进的生成人工智能提供支持,可以创造
令人信服地模仿的超现实视频和录音
个人。
在银行业的背景下,这对身份构成了严重威胁
验证过程,可能会导致欺诈活动,例如
未经授权的资金转移或账户访问。降低这种风险需要
融合先进的生物识别认证方法,持续监控
异常情况,以及开发能够区分异常情况的人工智能系统
真实内容和被操纵的内容之间。
其他安全、隐私和控制风险:保护数据完整性
海量数据集中在少数大型私营公司,
被称为关键第三方提供商,具有重要的安全性和隐私性
风险。
银行收集信息可能会无意中侵犯客户隐私权
未经明确同意公开可用的数据,导致分析和
预测分析问题。由于使用也会产生数据约束风险
用于训练生成人工智能模型的私人和机密信息,
可能会向外部暴露敏感数据。
对策涉及
通过设计将隐私和保护结合起来,仅获取客户数据
获得明确同意,并对人工智能模型执行严格的安全程序
以防止未经授权的访问或数据泄露。
新兴的人工智能监管
不断变化的人工智能监管环境带来了复杂性,
因司法管辖区而异,影响银行运营的竞争格局
全球。人工智能实践的规则不同,地区差异和
监管目标的不确定性变得明显。例如,在
欧洲,欧盟 AI 法案对银行施加最高 7% 的潜在处罚
违反监管规定的收入,而在中国,有临时措施监管
引入生成式人工智能来管理一般人可以获得的服务
民众。为了适应这种情况,银行必须提高人工智能模型的透明度,
特别是为生成式人工智能提供动力的基础模型,并优先考虑 设计
人工智能流程和输出的可解释性.
缓解瓶颈
未能对人工智能进行充分投资并升级 IT 基础设施会导致
给银行带来重大风险。由于限制,可能会出现瓶颈
图形处理单元、网络功能、内存和存储
容量。为了克服这些挑战,银行应该利用人工智能编码
加速遗留代码转换并投资更高性能的网络。
这项战略投资对于确保无缝迁移和
整合遗留 IT 基础设施。
环境成本:平衡进步与可持续性
除了直接的运营问题之外,培训对环境的影响
人工智能模型,特别是大型语言模型(LLM)不容忽视。
该过程的能源密集型性质直接影响公司的
碳足迹。为了解决这个问题,银行应该衡量环境
人工智能模型的影响并采取积极措施进行补偿。
此外,优化人工智能模型以在较低参数上运行并减少
他们的数据需求有助于可持续发展努力。
AI模型篡改和其他道德问题
随着人工智能成为金融领域决策流程的组成部分
机构,恶意行为者篡改人工智能模型的可能性构成
一个严重的威胁。未经授权访问模型参数、更改
训练数据或算法的操纵可能会导致有偏见的决策,
金融欺诈或系统漏洞。
这一威胁凸显了
实施强有力的网络安全措施的重要性,确保
模型训练管道的完整性,并建立严格的访问控制
用于人工智能基础设施。因此,模型开发的定期审计和透明度
流程对于检测和防止篡改尝试至关重要。
此外,对抗性攻击的日益复杂化也带来了显着的影响。
对银行业人工智能模型稳健性的威胁。恶意行为者
可以操纵输入数据来欺骗人工智能算法,导致错误
结果和潜在的利用。可以精心策划对抗性攻击
操纵信用评分系统、破坏欺诈检测机制,或
利用人工智能驱动的决策过程中的漏洞。解决这个问题
威胁需要持续监控,发展强大的入侵
检测系统,以及能够实现自适应人工智能模型
识别并减轻对抗性企图。
论道德
对银行业人工智能的主要担忧 也围绕着
伦理方面的考虑,特别是可能导致歧视的偏见
信贷决策并阻碍金融包容性。交互偏差,潜在的
偏见和选择偏见被认为是普遍类型,再加上
可解释性问题和侵犯版权的风险。为了对抗这些
挑战,银行必须优先考虑遵守算法影响
评估、建立识别偏见的方法以及定期实施
使用增强的数据更新模型。此外,数学的整合
去偏置模型对于手动调整特征和消除偏差变得至关重要
决策过程中的偏见。
结论
通过寻址
道德问题、保护数据完整性、应对监管
景观、平衡劳动力动态、进行战略投资,以及
优先考虑环境可持续性,银行可以利用变革性的
人工智能的力量,同时确保人们的弹性和道德诚信
金融服务业。
人工智能(AI)的融合带来了
前所未有的机遇,但也引起了人们的严重担忧,要求
细致的关注。作为金融服务行业的资深人士,
主动了解并应对这些挑战势在必行。在这个
文章中,我们深入研究了影响银行和战略的关键人工智能问题
可以增强行业抵御潜在风险的缓解措施。
Deepfakes 的指数级增长:对身份验证的影响
的扩散 Deepfake技术引入了一个新的维度
金融机构的风险,特别是在身份领域
确认。 Deepfakes 由先进的生成人工智能提供支持,可以创造
令人信服地模仿的超现实视频和录音
个人。
在银行业的背景下,这对身份构成了严重威胁
验证过程,可能会导致欺诈活动,例如
未经授权的资金转移或账户访问。降低这种风险需要
融合先进的生物识别认证方法,持续监控
异常情况,以及开发能够区分异常情况的人工智能系统
真实内容和被操纵的内容之间。
其他安全、隐私和控制风险:保护数据完整性
海量数据集中在少数大型私营公司,
被称为关键第三方提供商,具有重要的安全性和隐私性
风险。
银行收集信息可能会无意中侵犯客户隐私权
未经明确同意公开可用的数据,导致分析和
预测分析问题。由于使用也会产生数据约束风险
用于训练生成人工智能模型的私人和机密信息,
可能会向外部暴露敏感数据。
对策涉及
通过设计将隐私和保护结合起来,仅获取客户数据
获得明确同意,并对人工智能模型执行严格的安全程序
以防止未经授权的访问或数据泄露。
新兴的人工智能监管
不断变化的人工智能监管环境带来了复杂性,
因司法管辖区而异,影响银行运营的竞争格局
全球。人工智能实践的规则不同,地区差异和
监管目标的不确定性变得明显。例如,在
欧洲,欧盟 AI 法案对银行施加最高 7% 的潜在处罚
违反监管规定的收入,而在中国,有临时措施监管
引入生成式人工智能来管理一般人可以获得的服务
民众。为了适应这种情况,银行必须提高人工智能模型的透明度,
特别是为生成式人工智能提供动力的基础模型,并优先考虑 设计
人工智能流程和输出的可解释性.
缓解瓶颈
未能对人工智能进行充分投资并升级 IT 基础设施会导致
给银行带来重大风险。由于限制,可能会出现瓶颈
图形处理单元、网络功能、内存和存储
容量。为了克服这些挑战,银行应该利用人工智能编码
加速遗留代码转换并投资更高性能的网络。
这项战略投资对于确保无缝迁移和
整合遗留 IT 基础设施。
环境成本:平衡进步与可持续性
除了直接的运营问题之外,培训对环境的影响
人工智能模型,特别是大型语言模型(LLM)不容忽视。
该过程的能源密集型性质直接影响公司的
碳足迹。为了解决这个问题,银行应该衡量环境
人工智能模型的影响并采取积极措施进行补偿。
此外,优化人工智能模型以在较低参数上运行并减少
他们的数据需求有助于可持续发展努力。
AI模型篡改和其他道德问题
随着人工智能成为金融领域决策流程的组成部分
机构,恶意行为者篡改人工智能模型的可能性构成
一个严重的威胁。未经授权访问模型参数、更改
训练数据或算法的操纵可能会导致有偏见的决策,
金融欺诈或系统漏洞。
这一威胁凸显了
实施强有力的网络安全措施的重要性,确保
模型训练管道的完整性,并建立严格的访问控制
用于人工智能基础设施。因此,模型开发的定期审计和透明度
流程对于检测和防止篡改尝试至关重要。
此外,对抗性攻击的日益复杂化也带来了显着的影响。
对银行业人工智能模型稳健性的威胁。恶意行为者
可以操纵输入数据来欺骗人工智能算法,导致错误
结果和潜在的利用。可以精心策划对抗性攻击
操纵信用评分系统、破坏欺诈检测机制,或
利用人工智能驱动的决策过程中的漏洞。解决这个问题
威胁需要持续监控,发展强大的入侵
检测系统,以及能够实现自适应人工智能模型
识别并减轻对抗性企图。
论道德
对银行业人工智能的主要担忧 也围绕着
伦理方面的考虑,特别是可能导致歧视的偏见
信贷决策并阻碍金融包容性。交互偏差,潜在的
偏见和选择偏见被认为是普遍类型,再加上
可解释性问题和侵犯版权的风险。为了对抗这些
挑战,银行必须优先考虑遵守算法影响
评估、建立识别偏见的方法以及定期实施
使用增强的数据更新模型。此外,数学的整合
去偏置模型对于手动调整特征和消除偏差变得至关重要
决策过程中的偏见。
结论
通过寻址
道德问题、保护数据完整性、应对监管
景观、平衡劳动力动态、进行战略投资,以及
优先考虑环境可持续性,银行可以利用变革性的
人工智能的力量,同时确保人们的弹性和道德诚信
金融服务业。
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- 供电
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- 公然
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- 调节
- 监管
- 监管环境
- 岗位要求
- 需要
- 弹性
- 收入
- 权利
- 风险
- 风险
- 健壮
- 稳健性
- 定位、竞价/采购和分析/优化数字媒体采购,但算法只不过是解决问题的操作和规则。
- 运行
- s
- 保护
- 得分
- 无缝的
- 扇形
- 保安
- 选择
- 敏感
- 特色服务
- 严重
- 应该
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- 极致
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- 存储
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- 严格
- 这样
- 周围
- 永续发展
- 系统的
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- 第三方
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- 为
- 而
- 中
- 也完全不需要
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- 和风网