Mūsdienu tehnoloģiju ieviešana finanšu nozarē ir kļuvusi arvien populārāka, īpaši cīņā pret krāpšanu. Tomēr pastāv nozīmīgs datu plaisums starp lielajām un mazajām bankām, ar mazākiem iestādēm, kas nonāk neizdevīgā situācijā. Lielajām bankām ir priekšrocība – tām ir pieejami plašāki iekšējie dati, kas ļauj izstrādāt efektīvas mākslīgā intelekta (AI) modeļus krāpšanas atklāšanai un novēršanai. Savukārt, mazās bankas saskaras ar šādu datu trūkumu, kas ierobežo iespējas gūt labumu no AI tehnoloģijas.
Lai šo plaisu sašaurinātu, ASV Kases departaments uzsver datu kopīgošanas nozīmi finanšu iestāžu starpā. Nepietiekams datu kopīgojums ir kavējis efektīvu AI modeļu izstrādi krāpšanas novēršanai. Atzīstot šo nepilnību, prezidents Džo Bidens 2021. gada oktobrī izdeva izpildījuma rīkojumu, kas paredz regulēt AI izmantošanu. Rīkojums prasa federālajām aģentūrām izveidot jaunus drošības standartus AI sistēmām, vienlaikus paredzot, ka izstrādātājiem jākopīgo drošības testa rezultāti un cita kritiska informācija ar valdību.
Nellie Liang, Kases departamenta valsts sekretāre iekšējā finansēs, uzsvēra AI pārveidojošo lomu finanšu pakalpojumu nozarē. Viņa norādīja, ka Kases departamenta ziņojums sniedz ceļvedi finanšu iestādēm, lai droši pārvietotos mūžīgi mainīgajā AI-dzenētajā krāpšanas vidē.
Ziņojumā arī tiek uzsvērta tīkla drošības informācijas koplietošanas nobriedums, bet atzīts, ka nav progresēts datu kopīgošanā, kas saistīts ar krāpšanas novēršanu. Lai risinātu šo jautājumu, ASV varētu izveidot centralizētu “datu ezeru” ar krāpšanas informāciju, kas būtu pieejama AI apmācībai.
Turklāt Kases departaments ierosina ieviest “etiketes”, kas skaidri norādītu datu avotu un lietojumu, ko izmanto, lai apmācītu AI modeļus piegādātāja nodrošinātajām sistēmām. Šī skaidrība stiprinātu atbildību un uzticību AI tehnoloģijām.
Turklāt ziņojumā tiek uzsvērts vajadzīgais “izskaidrojamības risinājums” attiecībā uz avanzētiem mašīnmācīšanās modeļiem. Tas ļautu ieinteresētajām personām saprast AI sistēmu lēmumu pieņemšanas procesu, veicinot taisnīgumu un ētisku lietojumu.
Visbeidzot, Kase aicina uz lielāku konsistenci saistībā ar mākslīgās inteliģences definēšanu, nodrošinot vienotu saprašanu finanšu nozarē.
Lai gan AI ieviešana cīņā pret krāpšanu sniedz lieliskas iespējas, būtiski ir risināt datu plaisumu, kas kavē mazus bankas. Veicinot datu kopīgošanu, veicinot skaidrību un izveidojot standartizētas prakses, finanšu iestādes var izmantot AI spēku, lai efektīvi cīnītos pret krāpšanu.
The source of the article is from the blog trebujena.net