金融セクターにおける人工知能（AI）の導入は、特に不正行為への取り組みでますます一般的になっています。しかし、米国財務省によると、大手銀行と中小銀行の間には大きなデータ格差が存在し、小規模機関が不利な状況にあると指摘されています。
大手銀行はより多くの内部データを保有しているため、詐欺行為を検出し予防するための堅牢なAIモデルを開発できます。一方で、中小銀行はそのようなデータが不足しており、AI技術を活用するのが困難です。
この格差を埋める必要性を認識し、財務省は金融機関間でのデータ共有の重要性を強調しています。データの不十分な共有が、詐欺防止のための効果的なAIモデルの開発を妨げています。
これらの課題に対応するため、ジョー・バイデン大統領は10月にAIを規制する大統領令を発表しました。この命令により、連邦機関はAIシステムの新しい安全基準を確立し、開発者に安全性テスト結果などの重要情報を政府と共有することが義務付けられています。
内国財務次官のネリー・リアン氏は、金融サービスセクターにおけるAIの変革的役割を強調しました。財務省の報告書は、金融機関がAI駆動の詐欺の常に進化する風景を安全に航行できるための道筋を示していると述べています。
報告書は、サイバーセキュリティ情報共有の成熟を強調しつつも、詐欺防止に関連するデータ共有の進展の不足を認めています。これに対応するため、米国政府はAIトレーニングにアクセス可能な詐欺に関連する情報の中央集権的な「データレイク」を構築することができます。
さらに、財務省は、AIモデルのトレーニングに使用されるデータのソースと使用法を明確に指定する「ラベル」の導入を提案しています。この透明性は、AI技術に対する説明責任と信頼を高めるでしょう。
さらに、報告書は、高度な機械学習モデルに対する「説明可能性ソリューション」の必要性を強調します。ステークホルダーがAIシステムの意思決定プロセスを理解できるようにすることは、公正で倫理的な実装を促進する上で重要です。
最後に、財務省は、人工知能の定義をより一貫性のあるものにし、金融セクター全体で共通の理解を確保することを求めています。
詐欺への戦いでのAIの導入には莫大なポテンシャルがありますが、中小銀行を妨げるデータ格差に対処することが重要です。データ共有を促進し、透明性を高め、標準化されたプラクティスを確立することで、金融機関は詐欺行為に効果的に対処するためにAIの力を利用できるでしょう。
よくある質問
The source of the article is from the blog rugbynews.at