Mākslīgā intelekts (AI) strauji pārveido finanšu nozari, ar AI lietojumiem, kas kļūst aizvien izplatītāki. Sākot no AI banku aģentiem, kuri izsniedz kartes, līdz AI tērzētājprogrammām, kamērīgi dodot iespēju reklamēt ietaupījumu produktus, un uzlabotiem iekšējās kontroles funkcijām ar AI, mākslīgā intelekta klātbūtne finanšu pakalpojumos ir redzamāka nekā jebkad agrāk.
Finanšu nozare ieņem būtisku daļu AI tirgū, aptuveni 19% pēc pagājušā gada datiem. Korejas Kredītu Informācijas Pakalpojumi ir ziņojis, ka iekšzemes finanšu AI tirgus ir palielinājies no 2019. gada 300 miljoniem vonu līdz 2021. gadam 600 miljoniem vonu, atzīmējot 45,8% pieaugumu, ar prognozi turpināt augt gada vidēji par 38,2%, sasniedzot tirgus apjomu 3 triljonu vonu apmērā līdz 2026. gadam. Finanšu nozares eksperti prognozē, ka AI tehnoloģija būs pārveidojošs elements banku evolūcijā.
Tomēr nevar ignorēt potenciālos izaicinājumus un riskus, kas saistīti ar AI. Jautājumi, sākot no datu privātuma līdz finanšu sistēmu stabilitātei, liek apsvērt iespējamos finanšu AI riskus. Dramatisks notikums notika Honkongā šogad agrāk, kad izpilddirektors, šķietami izmantojot deepfake tehnoloģiju, pavēlēja uzņēmuma finanšu nodaļai pārsūtīt aptuveni 34 miljonus vonu; AI tehnoloģijas sarežģītība padarīja krāpšanu grūti saprotamu.
Korejā ‘AI vadlīnijas finanšu sektoram’ izstrāde nozīmē aktīvus soļus, lai risinātu AI saistītos finanšu riskus. Taču institūts uzstāj uz nepieciešamību pēc detalizētas risku analīzes un pielāgotas reakcijas stratēģijām, ņemot vērā generatīvā AI sarežģītību un attīstības raksturu finansēs.
Institūts kategorizē saistītos riskus trīs grupās: datu saistītie riski, izvades saistītie riski un risks palielināt tirgus nestabilitāti. Uzraudzības un validēšanas procesiem jābūt rūpīgiem, ne tikai lai novērstu datu ļaunprātīgu izmantošanu vai noplūdes, bet arī, lai nodrošinātu, ka AI modeļi un apmācības dati nav tendenciozi un saturētu atbilstošus kontekstus. Turklāt iespēja saņemt apmānīgus rezultātus no generatīvā AI prasa biežu cilvēka pārbaudi, ja ne ārējas pakalpojumus, lai apstiprinātu rezultātu uzticamību. Attiecībā uz tirgus nestabilitātes riskiem ir aicinājums līdzsvarot AI reaģētspēju un datu analītiku ar piesardzību pret iespējamu tirgus destabilizāciju, kas rodas no sinhronizētām AI tirdzniecības darbībām.
Ir arī vienošanās par nepieciešamību pēc juridiskas atbalsta. ‘Mākslīgās intelekts nozares attīstības likums un uzticēšanās bāzes izveides likums’ (AI pamatlikums) – kas konsolidē septiņus dažādus AI saistītus likumprojektus, ir izskatīts Zinātņu un tehnoloģiju informācijas pārraides komitejā, bet joprojām gaida izskatīšanu parlamentā jau vairāk nekā gadu.
Jo AI integrēšana finanšu nozarē kļūst arvien parastāka, ir svarīgi saprast gan tā sniegtās priekšrocības, gan izaicinājumus. Šeit ir daži svarīgi jautājumi, atbildes un perspektīvas, kas saistīti ar risku vadības uzlabošanu finanšu AI kontekstā:
Svarīgie jautājumi un atbildes:
– Kādas ir potenciālās AI integrācijas finanšu nozarē priekšrocības? AI var uzlabot klientu apkalpošanu, uzlabot lēmumu pieņemšanu, izmantojot datu analīzi, samazināt darbības izmaksas un radīt jaunus finanšu produktus un pakalpojumus.
– Kā AI var ietekmēt nodarbinātību finansēs? Lai gan AI var automatizēt rutīnas uzdevumus, ietekmējot darbavietas, tas arī var radīt jaunas lomas AI uzraudzībā, attīstībā un uzturēšanā.
Svarīgie izaicinājumi un kontroverses:
Izaicinājumi, kas pavada AI finansēs, ietver datu privātuma nodrošināšanu, vēršoties pret tendenciozajiem AI algoritmiem, un finanšu sistēmu stabilitāšanu. Kontroverzēla aspekts ir ētisks AI izmantojums, it īpaši attiecībā uz datu apstrādi un AI ietekmi uz finanšu lēmumu pieņemšanu.
Priekšrocības:
– Efektivitāte: AI var apstrādāt un analizēt lielas datu apjomus ar ātrumu, ko cilvēki nespēj sasniegt.
– Uzlabota lēmumu pieņemšana: Ar piekļuvi lielu datu analītikai finanšu firmas var pieņemt informētākus lēmumus.
– Klientu pieredze: Personalizēti pakalpojumi, piemēram, AI tērzētprogrammas, piedāvā individuālu finanšu padomu un uzlabo klientu apkalpošanu.
Nepilnības:
– Datus privātuma un drošības riski: Jutīgu finanšu datus apstrādājot ar AI sistēmām, rodas dati noplūdes un ļaunprātīgas izmantošanas risks.
– Atkarības riski: Lielas atkarības no AI sistēmām var novest pie cilvēku uzraudzības trūkuma un potenciāla sistēmas ievainojamību.
– Tirgus nestabilitāte: AI tirdzniecības programmas var par ātri reaģēt uz tirgus izmaiņām, potenciāli palielinot tirgus nestabilitāti.
Kamēr AI turpina attīstīties, finanšu nozare reaģē, izstrādājot vadlīnijas drošai un ētiskai izmantošanai. Piemēram, ‘AI vadlīnijas finanšu sektoram’ un AI pamatlikums ir juridiski ietvari, kas veltīti AI sakarīgiem finanšu riskiem.
Būtiski ir arī palikt atjauninātiem ar ticamiem informācijas avotiem nozares jomā. Varat aplūkot tīmekļa vietnes, piemēram, Financial Times vai The Economist, lai iegūtu plašāku informāciju par AI finansēs ekonomiskās ietekmes. Turklāt varat apmeklēt tehnoloģijai veltītas platformas, piemēram, Wired, lai izprastu AI tehnoloģiju attīstības ainavu. Tomēr vienmēr pārbaudiet saites drošību, pirms uz tām noklikšķinot, lai nodrošinātos, ka tās noved uz paredzēto domēnu.
Secinājumā, lai gan AI finanšu nozarei nodrošina nozīmīgu iespēju inovācijām un uzlabojumiem, tā prasa sofistikētas risku vadības stratēģijas. Likumu stingra ieviešana, pastāvīga uzraudzība un tehnoloģisku attīstību līdzsvarošana ar cilvēka uzraudzību ir sastāvdaļa no sarežģītās vienādojuma, lai droši integrētu AI finanšu sektorā.
The source of the article is from the blog aovotice.cz