Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Finanzsektor hat in den letzten Jahren zugenommen, insbesondere im Kampf gegen Betrug. Eine bedeutende Datenlücke besteht jedoch zwischen großen und kleinen Banken, wobei kleinere Institutionen benachteiligt sind. Großbanken verfügen über umfangreichere interne Daten, die es ihnen ermöglichen, robuste KI-Modelle zur Erkennung und Verhinderung betrügerischer Aktivitäten zu entwickeln. Andererseits stehen kleinere Banken vor einem Mangel an solchen Daten, was es schwierig macht, von KI-Technologie zu profitieren.
Um diese Kluft zu überbrücken, betont das US-Finanzministerium die Bedeutung des Datenaustauschs zwischen Finanzinstituten. Der unzureichende Austausch von Daten hat die Entwicklung effektiver KI-Modelle zur Betrugsprävention behindert. Präsident Joe Biden erließ im Oktober eine Exekutivanordnung, die darauf abzielt, KI zu regulieren. Die Anordnung verlangt von Bundesbehörden, neue Sicherheitsstandards für KI-Systeme festzulegen und Entwickler dazu zu verpflichten, Sicherheitstestergebnisse sowie andere wichtige Informationen mit der Regierung zu teilen.
Nellie Liang, die Unterstaatssekretärin für inländische Finanzen im Finanzministerium, hebt die transformative Rolle von KI im Finanzdienstleistungssektor hervor. Sie erklärt, dass der Bericht des Finanzministeriums Finanzinstituten eine Roadmap bietet, um sicher durch die sich ständig verändernde Landschaft der KI-getriebenen Betrugsbekämpfung zu navigieren.
Der Bericht hebt auch die Reife des Informationsaustauschs in der Cybersicherheit hervor, räumt jedoch ein, dass es beim Datenaustausch im Zusammenhang mit der Betrugsprävention an Fortschritten mangelt. Um dies anzugehen, könnte die US-Regierung einen zentralisierten „Daten-See“ mit betrugsbezogenen Informationen aufbauen, der für das KI-Training zugänglich ist.
Darüber hinaus schlägt das Finanzministerium die Einführung von „Labels“ vor, die die Herkunft und Verwendung der Daten, die zur Schulung von KI-Modellen für vom Anbieter bereitgestellte Systeme verwendet werden, klar angeben würden. Diese Transparenz würde die Rechenschaftspflicht und das Vertrauen in KI-Technologien stärken.
Der Bericht betont auch die Notwendigkeit von „Erklärbarkeitslösungen“ für fortschrittliche maschinelle Lernmodelle. Dies würde es den Interessengruppen ermöglichen, den Entscheidungsprozess von KI-Systemen zu verstehen und Fairness sowie ethische Umsetzung zu fördern.
Schließlich fordert das Finanzministerium eine größere Kohärenz bei der Definition von Künstlicher Intelligenz, um ein gemeinsames Verständnis im Finanzsektor sicherzustellen.
Obwohl der Einsatz von KI im Kampf gegen Betrug ein enormes Potenzial birgt, ist es entscheidend, die Datenlücke anzugehen, die kleinere Banken behindert. Durch Förderung des Datenaustauschs, Förderung von Transparenz und Etablierung von standardisierten Praktiken können Finanzinstitute die Kraft von KI effektiv nutzen, um betrügerische Aktivitäten wirkungsvoll zu bekämpfen.
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