Uporaba umetne inteligence (AI) v finančnem sektorju je dvignila pomisleke o povečanih kibernetskih tveganjih, kot poroča nedavno poročilo Ministrstva za finance. Za reševanje teh potencialnih nevarnosti in zagotavljanje stabilnosti finančnega sistema je potrebno hitro sodelovanje med vlado in industrijo.
Poročilo, ki ga je zahteval izvršni ukaz administracije Bidna, poudarja širjenje vrzeli v kapaciteti, ki jo predstavlja AI. Medtem ko imajo veliki banka in finančne institucije sredstva za razvoj lastnih AI sistemov, se manjše institucije vse pogosteje zadajajo. To jih izpostavlja kibernetskim grožnjam, saj pogosto zanašajo na rešitve tretjih oseb AI.
Podsekretarka za finance Nellie Liang je poudarila pomen sodelovanja z finančnimi institucijami pri uporabi prihajajočih tehnologij in hkratnem varovanju pred grožnjami. Poročilo nadaljuje uspešno javno-zasebno partnerstvo za varno sprejemanje oblakov in določa jasno vizijo za finančne institucije, kako se spoprijemati z razvijajočim se ozadjem AI-gnanega prevare.
Eden od ključnih ugotovitev študije Ministrstva je pomanjkanje deljenja podatkov o preprečevanju goljufij, kar posebej škodi manjšim finančnim institucijam. Omejen dostop do podatkov ovira njihovo sposobnost razvoja učinkovitih obramb pred AI goljufijami, za razliko od večjih institucij, ki lahko izkoristijo obsežne podatkovne zbirke za usposabljanje modelov. Za naslovitev te težave predlaga Narayana Pappu, izvršni direktor Zendate, da bi lahko podjetja za zagon ponudila standardizacijo podatkov in oceno kakovosti kot storitev. Tehnike, kot je diferencialna zasebnost, lahko olajšajo deljenje informacij med finančnimi institucijami, ne da bi ogrozile podatke posameznih strank.
Marcus Fowler, izvršni direktor Darktrace Federal, poudarja dinamično naravo kibernetskih groženj in kompleksnost digitalnih okolij, ki jih je treba braniti. Poudarja uporabo AI med napadalci, ki je še vedno v zgodnjih fazah in se pričakuje, da bo zmanjšala oviro za izvajanje sofisticiranih tehnik na večjih ravneh. Fowler poudarja pomembnost obrambne AI pri zaščiti organizacij pred temi razvijajočimi se grožnjami.
Priporočila poročila vključujejo poenostavitev regulativnega nadzora za izogibanje fragmentaciji in razširitev standardov, razvitih s strani Nacionalnega inštituta za standarde in tehnologijo (NIST) za sektor finančnih storitev. Prav tako zagovarja razvoj “prehranskih nalepk” za AI ponudnike, ki bi zagotovili preglednost o vrsti podatkov, uporabljenih v AI modelih, in njegovi namenski rabi. Poleg tega poročilo poudarja potrebo po izboljšanju razlage kompleksnih sistemov AI, razvoju standardov usposobljenosti in usposabljanja, standardizacije definicij v besednjaku AI, naslavljanju vprašanj digitalne identitete in spodbujanju mednarodnega sodelovanja pri AI regulacijah in strategijah za zmanjševanje tveganj.
Finančne institucije vse pogosteje uvajajo AI in strojno učenje (ML) za preprečevanje goljufij, vendar stroški razvoja teh orodij omejujejo njihovo širšo uporabo. Mnoge institucije se zanašajo na zunanje ponudnike za rešitve AI in ML, le majhen odstotek pa se loti ustvarjanja lastnih rešitev. Poročilo poziva k povečanju sodelovanja in deljenju znanja za uspešno premagovanje teh izzivov.
Sklepoma je uporaba AI v finančnem sektorju prinesla tako priložnosti kot tudi tveganja. Skupni napori med vlado, industrijo in začetniki so ključnega pomena, da se zagotovi, da manjše finančne institucije niso izpostavljene kibernetskim grožnjam. S pomočjo deljenja podatkov, regulativnega nadzora, preglednosti in standardov usposobljenosti lahko finančna industrija učinkovito izkoristi moč AI, hkrati pa se zavaruje pred morebitnimi tveganji.
Pogosta vprašanja
The source of the article is from the blog mivalle.net.ar