Використання штучного інтелекту (AI) в секторі фінансових послуг викликає серйозні побоювання стосовно підвищених кібербезпеки, як зазначено в останньому звіті Міністерства фінансів. Для вирішення цих потенційних небезпек і забезпечення стабільності фінансової системи потрібна негайна співпраця між урядом та промисловістю.
Звіт, затверджений виконавчим наказом адміністрації Байдена, підкреслює зростаючу пропасть у здатності, яку створює AI. У той час як великі банки та фінансові установи мають ресурси для розробки власних систем AI, менші установи все частіше опиняються у відстані. Це робить їх вразливими перед кіберзагрозами, оскільки вони часто полагаються на сторонні AI-рішення.
Підсекретарка Міністерства фінансів Неллі Лянг підкреслила важливість співпраці з фінансовими установами для впровадження нових технологій, одночасно захищаючи від загроз. Звіт ґрунтується на успішному публічно-приватному партнерстві для безпечного прийняття хмарних технологій та встановлює чітке бачення для фінансових установ щодо адаптації до змінного пейзажу шахрайства, приводженого AI.
Одним із ключових висновків дослідження Мінфіну є відсутність обміну даними щодо запобігання шахрайству, зокрема, якість менших фінансових установ. Обмежений доступ до даних утруднює їх можливість розробки ефективних захистів від AI-шахрайства, на відміну від великих установ, які можуть використовувати масивні архіви даних для навчання моделей. Для вирішення цього виклику головний виконавчий директор Zendata Нараяна Паппу пропонує, що стартапи можуть пропонувати стандартизацію даних та оцінку якості як послугу. Техніки, такі як диференційна конфіденційність, можуть сприяти обміну інформацією між фінансовими установами без компрометації персональних даних клієнта.
Маркус Фаулер, головний виконавець Darktrace Federal, підкреслює динамічний характер кіберзагроз та складність цифрових середовищ, які потрібно захищати. Він акцентує використання AI серед атакуючих, яке все ще знаходиться на початкових етапах та очікується знизити поріг для впровадження високофункціональних технік в масштабі. Фаулер підкреслює важливість оборонної AI в захисті організацій від цих зростаючих загроз.
Рекомендації звіту включають спрощення регулятивного нагляду з метою уникнення фрагментації та розширення стандартів, розроблених Національним інститутом стандартів і технологій (NIST) для сектору фінансових послуг. Крім того, в звіті радять розвивати “етикетки харчування” для постачальників AI, що надаватимуть прозорість щодо типу даних, використаних у AI-моделях, і їхнього призначення. Крім того, у звіті підкреслюється потреба в підвищенні доступності складних AI-систем, розвитку стандартів підготовки та кваліфікації, стандартизації термінів у мові AI, вирішенні питань цифрової ідентифікації та підтримці міжнародної співпраці в питаннях регулювання AI та стратегій зменшення ризиків.
Хоча фінансові установи все більше використовують AI і машинне навчання (ML) для запобігання шахрайству, вартість розробки цих інструментів обмежує їх широке застосування. Багато установ полагаються на зовнішніх постачальників для AI та ML-рішень та лише невелика кількість займається створенням власних рішень. Звіт закликає до посиленої співпраці та обміну знаннями для подолання цих викликів.
Нарешті, використання AI в секторі фінансових послуг дало як можливості, так і ризики. Колективні зусилля між урядом, промисловістю та стартапами є вирішальними для того, щоб гарантувати, що менші фінансові установи не будуть залишатися вразливими перед кіберзагрозами. Шляхом вирішення обміну даними, регулятивного нагляду, прозорості та стандартів кваліфікації фінансова індустрія може ефективно використовувати потужність AI, одночасно захищаючись від потенційних ризиків.
ЧаП
The source of the article is from the blog crasel.tk