Artificial Intelligence (AI) endrar raskt det finansielle sektoren, med AI-applikasjonar som vert stadig meir vanlege. Frå AI-bankeagentar som utstedar kort til AI-chatbots som er i stand til å promotere spareprodukt, og forbetra interne kontrollfunksjonar via AI, er tilstedeværet av kunstig intelligens i finansielle tenester meir tydeleg enn nokon gong.
Finansbransjen har ein betydeleg del av marknaden for AI, og stod for om lag 19% ifølgje data frå i fjor. Dei koreanske kredittinformasjonstenestene har rapportert at den innanlandske finansielle AI-marknaden har auka frå 300 milliardar won i 2019 til 600 milliardar won i 2021, ein auke på 45,8%, med forventningar om å halda fram med ein årleg vekstrate på 38,2%, og nå ein marknadsstørrelse på 3 billionar won innan 2026. Ekspertar i finanssektoren føreset at AI-teknologi vil være eit transformasjonelement i valututviklinga av bankverksemd.
Likevel kan ikkje potensielle utfordringar og risikoar knytt til AI overses. Problem som spenner frå databeskyttelse til stabilitet i finansielle system gjer at det vert drøfta potensielle risikoar med finansiell AI. Eit dramatisk hending fann stad i Hongkong tidlegare i år då ein leiar tilsynelatande gjennom deepfake-teknologi instruerte eit selskaps finansavdeling til å overføre omtrent 34 milliardar won; kompleksiteten av AI-teknologien gjorde det vanskeleg å avsløre bedraget.
I Korea betyr utviklinga av «AI-vegleiingar for finanssektoren» proaktive steg mot styring av AI-relaterte finansielle risikoar. Likevel understrekar instituttet behovet for detaljerte risikoanalyser og skreddarsydde handlingsstrategiar med omsyn til kompleksiteten og utviklinga av generativ AI innan finans.
Instituttet kategoriserer assosierte risikoar i tre grupper: datarrelaterte risikoar, outputrelaterte risikoar, og risiko knytt til auka marknadsvalatilitet. Overvaking og valideringsprosessar må vera strengt vedlikehaldne, ikkje berre for å førebygge misbruk av data eller lekkasjar, men også for å sikra at AI-modellar og treningsdata er fri for skjevhet og kontekstuelt passande. I tillegg fører potensialet for illusoriske resultat frå generativ AI til behov for hyppig menneskeleg verifikasjon, om ikkje eksterne tenester, for å stadfesta pålitelegheit av resultat. Når det gjeld risikoar for marknadsvalatilitet er det ein oppfordring til å balansera utnyttinga av AI sin responsivitet og dataanalyse med forsiktighet med omsyn til potensiell marknadsdestabilisering som følgje av synkroniserte AI-handelsåtferdar.
Det er også einighet om behovet for juridisk støtte. «Lov om utvikling av AI-industri og etablering av tillitsgrunnlag» (AI Basic Law), som samler sju ulike AI-relaterte lovforslag som har vore freista over åra, har blitt vedteken av komiteen for vitskap og teknologi, informasjon, kringkasting og kommunikasjon, men står framleis på vent i parlamentet i over eit år.
Som integrasjonen av AI i finansbransjen vert stadig meir normalisert, er det avgjerande å forstå både fordelar og utfordringar det medfører. Her er nokre sentrale spørsmål, svar og perspektiv som er relevante for forbetring av risikostyring innanfor rammane av AI i finans:
Sentralt spørsmål & svar:
– Kva er nokon av dei potensielle fordelane med integrering av AI i finansindustrien? AI kan forbetra kundeteneste, forbetra beslutningstaking gjennom datanalyse, redusere driftskostnader, og skape nye finansielle produkt og tenester.
– Korleis kan AI påverka sysselsetjing i finans? Medan AI kan automatisere rutinetenester, og potensielt påverke jobbar, kan det også skape nye roller innanfor AI-tilsyn, utvikling og vedlikehald.
Sentralt utfordringar & kontroversar:
Utfordringar som følgjer med AI i finans inkluderer å sikra datavern, førebygga skjevhet i AI-algoritmar, og oppretthalda stabiliteten i finansielle systemer. Ein kontroversiell aspekt er den etiske bruken av AI, særleg med omsyn til handtering av data og påverknaden av AI på finansiell beslutningstaking.
Fordelar:
– Effektivitet: AI kan prosessera og analysere store datamengder i ein fart som er utilgjengeleg for menneske.
– Forbetra beslutningstaking: Med tilgang til dataanalyse av stor data kan finanseiere ta meir informerte avgjerder.
– Kundepersepsjon: Personaliserte tenester som AI-chatbotar tilbyr skreddarsydd økonomisk råd og forbetrar kundeteneste.
Ulemper:
– Datavern og -sikkerheitsrisikoar: Handtering av sensitiv finansiell data med AI-system innfører risikoar for datainnbrot og misbruk.
– Avhengighetsrisikoar: Overavhengighet av AI-system kan føra til manglande menneskeleg tilsyn og potensielle sårbarheiter i systemet.
– Marknadsvalatilitet: AI-handelsprogram kan reagera for raskt på marknadsendringar, potensielt leda til auka marknadsvalatilitet.
Medan AI held fram med å utvikla seg, svarer finansindustrien ved å etablera retningslinjer for trygg og etisk bruk. Til dømes, «AI-vegleiingar for finanssektoren» og AI Basic Law er juridiske rammeverk som har som mål å administrera AI-relaterte finansielle risikoar.
Det er òg viktig å halda seg oppdatert med truverdigkjelder for informasjon i industrien. Ein kan sjå på nettsider som Financial Times eller The Economist for breiare økonomiske implikasjonar av AI i finans. Vidare kan ein sjå på teknologifokuserte plattformer som Wired for å forstå det stadig utviklande landskapet innan AI-teknologiar. Sørg likevel alltid for å verifisera gyldigheita av eventuelle lenkjer før ein opnar dei for å sikra at dei fører til den tiltenkte domenet.
Avslutningsvis, medan AI representerer ein betydeleg moglegheit for finansindustrien å innovere og forbetra, krev det også avanserte risikostyringsstrategiar. Streng gjennomføring av lovar, kontinuerleg overvaking og balansering av teknologiske framskritt med menneskeleg tilsyn er alle delar av den komplekse ligninga for trygt integrasjon av AI i finanssektoren.