Развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) в финансовом секторе является ключевым элементом борьбы с мошенничеством и обеспечения безопасности сделок. Однако существует значительное различие в доступе к данным между крупными и малыми банками, причем малые институты находятся в невыгодном положении.
Большие банки обладают преимуществом в виде более объемных внутренних данных, что позволяет им разрабатывать надежные модели ИИ для выявления и предотвращения мошеннических действий. В то же время малые банки сталкиваются с нехваткой подобных данных, что затрудняет использование ими технологии ИИ.
Для устранения этого недостатка Министерство финансов США подчеркивает важность обмена данными между финансовыми учреждениями. Недостаточное совместное использование данных препятствует разработке эффективных моделей ИИ для предотвращения мошенничества.
В ответ на эти вызовы президент Джо Байден в октябре подписал указ, целью которого является регулирование ИИ. Указ требует от федеральных агентств установить новые стандарты безопасности для систем ИИ и поручает разработчикам делиться результатами испытаний безопасности и другой критической информацией с правительством.
Нелли Лянг, заместитель министра финансов по внутренней финансовой политике, подчеркивает трансформационную роль ИИ в финансовом секторе. Она отмечает, что отчет Министерства финансов предоставляет схему для финансовых учреждений, чтобы безопасно ориентироваться в постоянно меняющемся мире мошенничества, управляемого ИИ.
Отчет также указывает на зрелость обмена информацией в сфере кибербезопасности, но признает отсутствие прогресса в обмене данными, связанными с предотвращением мошенничества. Для решения этой проблемы правительство США могло бы создать централизованное «озеро данных» по информации о мошенничестве, доступ к которому можно будет получить для обучения ИИ.
Более того, Министерство финансов предложило внедрить «метки», которые четко указывали бы источник и использование данных, используемых для обучения моделей ИИ для систем, предоставляемых поставщиками. Эта прозрачность усилит ответственность и доверие к технологиям ИИ.
Кроме того, отчет подчеркивает необходимость «решений обоснованности» для продвинутых моделей машинного обучения. Это позволит заинтересованным сторонам понимать процесс принятия решений систем ИИ, способствуя справедливости и этичной реализации.
Наконец, Министерство финансов призывает к большей последовательности в определении искусственного интеллекта, обеспечивая общее понимание в финансовом секторе.
Хотя использование ИИ в борьбе с мошенничеством имеет огромный потенциал, крайне важно решить проблему разрыва в данных, которая затрудняет работу малых банков. Путем содействия обмену данными, поощрения прозрачности и установления стандартных практик финансовые учреждения могут использовать силу ИИ для эффективной борьбы с мошенничеством.
ЧАВО
1. Что такое разрыв в данных при реализации ИИ?
Разрыв данных при реализации ИИ — это различие между крупными и малыми банками в доступе и использовании внутренних данных для разработки моделей ИИ для предотвращения мошенничества. Крупные банки имеют более обширные наборы данных, что дает им преимущество перед малыми банками.
2. Каким образом Министерство финансов США предлагает сократить это различие?
Министерство финансов США рекомендует увеличение обмена данными между финансовыми учреждениями для устранения разрыва данных. Оно также предлагает установление стандартов безопасности для систем ИИ и обмен критической информацией с правительством.
3. С какими проблемами сталкиваются малые банки при внедрении ИИ?
Малые банки сталкиваются с вызовами из-за ограниченной доступности внутренних данных для разработки эффективных моделей ИИ. Это затрудняет их возможность использования технологии ИИ для предотвращения мошенничества.
4. Какие меры Министерство финансов предлагает для улучшения реализации ИИ?
Министерство финансов предлагает создание централизованного «озера данных» для информации о мошенничестве в поддержку обучения ИИ. Оно также рекомендует внедрение «меток», чтобы указать происхождение и использование данных для моделей ИИ. Кроме того, ведомство подчеркивает важность решений обоснованности и стандартных определений искусственного интеллекта.
The source of the article is from the blog shakirabrasil.info