Implementácia umelej inteligencie (UI) vo finančnom sektore sa stala čoraz bežnejšou, najmä v boji proti podvodom. Predstavuje však významný rozdiel v dátach medzi veľkými a malými bankami, pričom menšie inštitúcie sú v nevýhode, podľa ministerstva financií USA.
Veľké banky majú výhodu vo vlastnení viac interných údajov, čo im umožňuje vyvíjať robustné modely UI na odhaľovanie a zabránenie podvodom. Na druhej strane menšie banky čelia nedostatku takýchto údajov, čo im robí ťažkým ťaženie z výhod technológie UI.
V uznání tejto potreby preklenutia tohto rozdielu ministerstvo financií zdôraznilo dôležitosť zdieľania údajov medzi finančnými inštitúciami. Nedostatočné zdieľanie údajov bráni schopnosti vyvíjať efektívne modely UI na prevenciu podvodov.
Ako odpoveď na tieto výzvy, prezident Joe Biden oznámil v októbri výkonný rozkaz, ktorý si kladie za cieľ regulovať UI. Výnos vyžaduje, aby federálne agentúry stanovili nové bezpečnostné normy pre systémy UI a zaviedli povinnosť vývojárom zdieľať výsledky bezpečnostných testov a ďalšie kritické informácie s vládou.
Nellie Liang, podtajomníčka ministerstva financií pre vnútorné financie, zdôraznila transformačnú úlohu UI v sektore finančných služieb. Uviedla, že správa ministerstva financií poskytuje mapu pre finančné inštitúcie, ako bezpečne navigovať v neustále sa meniacom prostredí podvodov riadených UI.
Správa taktiež poukázala na zrelosť zdieľania informácií o kybernetickej bezpečnosti, ale uznala nedostatok pokroku pri zdieľaní údajov súvisiacich s prevenciou podvodov. Na riešenie tohto problému by mohla americká vláda vytvoriť centralizované „datové jazero“ informácií o podvodom, ktoré by bolo prístupné pre tréning UI.
Okrem toho ministerstvo financií navrhuje implementáciu „označení“, ktoré by jasne špecifikovali zdroj a použitie údajov použitých na trénovanie UI modelov pre systémy poskytované dodávateľmi. Táto transparentnosť by zvýšila zodpovednosť a dôveru v technológie UI.
Ďalej správa zdôrazňuje potrebu „racionálnych riešení“ pre pokročilé modely strojového učenia. To by umožnilo zainteresovaným stranám porozumieť procesu rozhodovania UI systémov, čo podporuje spravodlivosť a etickú implementáciu.
Nakoniec ministerstvo financií vyzvalo k väčšej konzistencii pri definovaní umelej inteligencie, zabezpečujúc tak spoločné pochopenie v celom finančnom sektore.
Aj keď má implementácia UI v boji proti podvodom obrovský potenciál, je kľúčové riešiť dátovú priepasť, ktorá bráni menším bankám. Podporou zdieľania údajov, posilňovaním transparentnosti a zavádzaním štandardizovaných postupov môžu finančné inštitúcie využiť silu UI k efektívnemu boju proti podvodom.
Často kladené otázky (FAQ):
1. Čo je dátová priepasť pri implementácii UI?
Dátová priepasť pri implementácii UI odkazuje na rozdiel medzi veľkými a malými bankami pri prístupe a využití interných údajov na vývoj modelov UI pre prevenciu podvodov. Veľké banky majú rozsiahlejšie datasety, čo im dáva výhodu oproti menším bankám.
2. Ako navrhuje ministerstvo financií USA zúžiť tento rozdiel?
Ministerstvo financií USA odporúča väčšie zdieľanie údajov medzi finančnými inštitúciami na premostenie dátovej priepasti. Taktiež navrhuje stanovenie bezpečnostných štandardov pre systémy UI a zdieľanie dôležitých informácií s vládou.
3. Aké výzvy čelia menším bankám pri nasadení UI?
Menšie banky sa stretávajú s problémami kvôli obmedzenej dostupnosti interných údajov na vývoj efektívnych modelov UI. Toto bráni ich schopnosti využiť technológiu UI na prevenciu podvodov.
4. Aké opatrenia navrhuje ministerstvo financií na zlepšenie implementácie UI?
Ministerstvo financií navrhuje vytvorenie centralizovaného „datového jazera“ pre informácie o podvodoch na podporu trénovania UI. Taktiež odporúča implementáciu „označení“ na špecifikáciu pôvodu a použitia údajov pre UI modely. Okrem toho zdôrazňuje potrebu racionálnych riešení a štandardizovaných definícií umelej inteligencie.
The source of the article is from the blog enp.gr