Uvođenje umjetne inteligencije (UI) u financijski sektor postalo je sve prisutnije, posebno u borbi protiv prijevara. Međutim, postoji značajna razlika u podacima između velikih i malih banaka, pri čemu su manje institucije u nedostatku, prema američkom Ministarstvu financija.
Velike banke imaju prednost posjedovanja više internih podataka, što im omogućuje razvoj snažnih UI modela za otkrivanje i sprečavanje prijevara. S druge strane, manje banke se suočavaju s nedostatkom takvih podataka, što im otežava da imaju koristi od UI tehnologije.
Prepoznajući potrebu za smanjenjem ovog jaza, Ministarstvo financija istaknulo je važnost dijeljenja podataka među financijskim institucijama. Nedovoljno dijeljenje podataka ometa mogućnost razvoja efikasnih UI modela za sprečavanje prijevara.
Kao odgovor na ove izazove, predsjednik Joe Biden je u listopadu objavio izvršnu uredbu koja ima za cilj reguliranje UI. Uredba zahtijeva da federalne agencije uspostave nove sigurnosne standarde za UI sustave te da developeri dijele rezultate sigurnosnih testova i druge ključne informacije s vladom.
Nellie Liang, podtajnica za domaću financije u Ministarstvu financija, istaknula je transformacijsku ulogu UI u sektoru financijskih usluga. Ona je izjavila da izvještaj Ministarstva pruža putokaz financijskim institucijama kako bi sigurno plovile kroz neprestano mijenjajući se pejzaž UI pogonjenih prijevara.
Izvještaj također ističe zrelost dijeljenja informacija o sajber sigurnosti, ali priznaje nedostatak napretka u dijeljenju podataka vezanih za sprečavanje prijevara. Za rješavanje ovog problema, američka vlada mogla bi izgraditi centralizirano “jezero podataka” vezanih za prijevare koje bi bilo dostupno za obuku UI.
Osim toga, Ministarstvo financija predložilo je implementaciju “oznaka” koje bi jasno specificirale izvor i upotrebu podataka korištenih za obuku UI modela za sustave koje pružaju dobavljači. Ova transparentnost bi poboljšala odgovornost i povjerenje u UI tehnologije.
Uz to, izvještaj ističe potrebu za “rješenjima za objašnjivost” za napredne modele strojnog učenja. To bi omogućilo dionicima da razumiju proces donošenja odluka UI sustava, promovirajući pravednu i etičnu implementaciju.
Konačno, Ministarstvo poziva na veću dosljednost u definiranju umjetne inteligencije, osiguravajući zajedničko razumijevanje u cijelom financialnom sektoru.
I dok implementacija UI u borbi protiv prijevara nosi ogroman potencijal, ključno je rješavanje jaza u podacima koji otežava manjim bankama. Poticanjem dijeljenja podataka, promicanjem transparentnosti i uspostavljanjem standardiziranih praksi, finansijske institucije mogu iskoristiti snagu UI učinkovito boriti se protiv prijevarnih aktivnosti.
Često postavljana pitanja
The source of the article is from the blog jomfruland.net