Нові виклики в імплементації штучного інтелекту для фінансових установ: огляд

Запровадження штучного інтелекту (ШІ) у фінансовому секторі стає все більш поширеним, зокрема в боротьбі з шахрайством. Проте існує значна різниця в даних між великими і малими банками, при цьому менші установи перебувають у невигідному положенні. Великі банки мають перевагу у володінні внутрішніми даними, що дозволяє їм розробляти надійні моделі ШІ для виявлення та запобігання шахрайським діям. З іншого боку, менші банки стикаються з нестачею таких даних, що ускладнює їм отримання користі від технологій ШІ.

Розпізнавши необхідність зменшення цієї різниці, Міністерство Трансферу США підкреслило важливість обміну даними серед фінансових установ. Недостатній обмін даними гальмує здатність розробляти ефективні моделі ШІ для запобігання шахрайству.

У відповідь на ці виклики, президент Джо Байден у жовтні підписав виконавчий указ, який спрямований на регулювання ШІ. Указ вимагає від федеральних агентств встановлення нових стандартів безпеки для систем ШІ та обов’язковість розробників ділитися результатами тестів безпеки та іншою критичною інформацією з урядом.

Неллі Лянґ, підсекретар Міністерства Трансферу з домашньої фінансової служби, підкреслила перетворювальну роль ШІ у секторі фінансових послуг. Вона зазначила, що звіт Міністерства надає дорожню карту для фінансових установ для безпечного прокладання шляху в постійно змінному пейзажі ШІ-приведеного шахрайства.

Звіт також підкреслює зрілість обміну інформацією з кібербезпеки, але визнає відсутність прогресу у обміні даними, пов’язаними з запобіганням шахрайству. Для вирішення цього уряд США може створити централізоване «озеро даних» щодо інформації, пов’язаної із шахрайством, яке було б доступним для тренування ШІ.

Крім того, Міністерство Трансферу пропонує запровадження “міток”, які чітко вказуватимуть джерело та використання даних для навчання ШІ-моделей у системах, наданих вендорами. Це прозорість збільшить відповідальність та довіру до технологій ШІ.

Крім того, у звіті підкреслюється необхідність “рішень пояснювання” для складних моделей машинного навчання. Це дозволить зацікавленим сторонам зрозуміти процес прийняття рішень системами ШІ, сприяючи справедливості та етичному застосуванню.

Наостанок, Міністерство Трансферу закликає до більшої консистентності у визначенні штучного інтелекту, забезпечуючи єдине розуміння у фінансовому секторі. Це сприятиме ефективній комунікації та співпраці в імплементації технологій ШІ.

В цілому, хоча впровадження ШІ в боротьбу з шахрайством має величезний потенціал, важливо вирішити проблему розриву даних, що ускладнює існування менших банків. Шляхом підтримки обміну даними, сприяння прозорості та встановлення стандартизованих практик фінансові установи можуть використовувати потужність ШІ для ефективної боротьби з шахрайськими діями.

FAQ

The source of the article is from the blog cheap-sound.com

Privacy policy
Contact