A adoção da inteligência artificial (IA) no setor financeiro tem aumentado significativamente, especialmente na luta contra fraudes. No entanto, existe uma lacuna significativa de dados entre bancos grandes e pequenos, com instituições menores em desvantagem. Os grandes bancos possuem mais dados internos, o que lhes permite desenvolver modelos de IA robustos para detecção e prevenção de atividades fraudulentas. Por outro lado, os bancos menores enfrentam escassez desses dados, tornando difícil para eles se beneficiar da tecnologia de IA.
Para superar essa divisão, o Departamento do Tesouro dos EUA enfatiza a importância da compartilhamento de dados entre as instituições financeiras. A falta de compartilhamento de dados tem prejudicado o desenvolvimento de modelos eficazes de IA para prevenção de fraudes. Reconhecendo esse problema, o presidente Joe Biden emitiu uma ordem executiva em outubro que visa regulamentar a IA. A ordem exige que agências federais estabeleçam novos padrões de segurança para sistemas de IA e exijam que os desenvolvedores compartilhem resultados de testes de segurança e outras informações críticas com o governo.
Nellie Liang, subsecretária do Tesouro para finanças domésticas, destaca o papel transformador da IA no setor de serviços financeiros. Ela afirma que o relatório do Tesouro fornece um guia para as instituições financeiras navegarem com segurança na paisagem em constante evolução da fraude impulsionada pela IA.
O relatório também destaca a maturidade do compartilhamento de informações de cibersegurança, mas reconhece a falta de progresso no compartilhamento de dados relacionados à prevenção de fraudes. Para resolver isso, o governo dos EUA poderia construir um “lago de dados” centralizado de informações relacionadas a fraudes que seria acessível para treinamento de IA. Isso permitiria que os bancos menores tivessem acesso a uma gama mais ampla de dados, nivelando o campo de jogo.
Além disso, o Departamento do Tesouro propõe a implementação de “rótulos” que especificariam claramente a origem e o uso dos dados usados para treinar modelos de IA para sistemas fornecidos por terceiros. Essa transparência melhoraria a responsabilidade e a confiança nas tecnologias de IA.
Além disso, o relatório enfatiza a necessidade de “soluções de explicabilidade” para modelos avançados de aprendizado de máquina. É importante que as partes interessadas entendam o processo de tomada de decisão dos sistemas de IA para promover uma implementação justa e ética.
Por fim, o Tesouro pede uma maior consistência na definição de inteligência artificial, garantindo uma compreensão comum em todo o setor financeiro. Isso facilitaria a comunicação e colaboração eficazes na implementação de tecnologias de IA.
Em suma, embora a implementação da IA na luta contra fraudes tenha um imenso potencial, é crucial abordar a lacuna de dados que prejudica os bancos menores. Ao fomentar o compartilhamento de dados, promover transparência e estabelecer práticas padronizadas, as instituições financeiras podem aproveitar o poder da IA para combater efetivamente atividades fraudulentas.
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