金融服务行业日益增长的人工智能（AI）应用引发了对加剧的网络安全风险的担忧，根据财政部最近的一份报告。政府和行业之间的迫切合作是必要的，以解决这些潜在危险，并确保金融系统的稳定性。
报告是拜登政府一项行政命令规定的，重点强调了AI造成的能力差距不断扩大。尽管大型银行和金融机构有资源开发自己的AI系统，但较小的机构却越来越落后。这使它们易受网络威胁影响，因为它们经常依赖第三方AI解决方案。
财政部副部长梁峰强调了与金融机构合作利用新兴技术的重要性，同时防范威胁。该报告在云安全采用的成功公私合作基础上建立，为金融机构在AI驱动诈骗不断变化的环境中引领了清晰愿景。
财政部研究的一个关键发现是在防茗欺诈方面缺乏数据共享，尤其是对较小金融机构的不利影响。数据获取的受限制阻碍了它们开发有效的AI防茗机制的能力，不像大型机构可以利用大量数据堆栈进行模型训练。针对这一挑战，Zendata首席执行官纳拉雅纳·帕普建议创业公司可以提供数据标准化和质量评估作为服务。差异隐私等技术可以促进金融机构之间安全地共享信息，而不会泄露个体客户数据。
Darktrace Federal首席执行官马库斯·福勒强调网络威胁的动态性和需要保护的数字环境的复杂性。他强调攻击者使用AI技术，这仍处于早期阶段，预计将降低部署规模化高级技术的门槛。福勒强调防御型人工智能在保护组织免受这些不断发展的威胁方面的重要性。
报告的建议包括简化监管监督，以避免碎片化以及扩大国家标准和技术研究院（NIST）制定的金融服务部门标准。还提倡为AI供应商制定“营养标签”，以提供有关AI模型中使用的数据类型及其预期用途的透明度。此外，报告强调了提高复杂AI系统的可解释性，制定培训和能力标准，标准化AI词汇中的定义，解决数字身份问题以及促进AI监管和风险缓解策略的国际合作的必要性。
虽然金融机构越来越多地采用AI和机器学习（ML）进行欺诈防茗，但开发这些工具的成本仍限制了它们的广泛应用。许多机构依赖外部供应商的AI和ML解决方案，仅有少数机构开展自己的解决方案的开发。报告呼吁加强合作和知识共享，以克服这些挑战。
总之，AI在金融服务部门的应用既带来机遇，也带来风险。政府、行业和创业公司之间的合作努力至关重要，以确保较小的金融机构不易受网络威胁。通过解决数据共享、监管监督、透明度和能力标准等问题，金融行业可以有效利用AI的力量，同时防茗潜在风险。
常见问题解答
问：财政部报告中着重提到的主要问题是什么？
答：报告强调了金融服务部门中不断增加的AI使用带来的网络安全风险，尤其是大型和小型机构之间不断扩大的能力差距。
问：数据共享不足如何影响小型金融机构应对欺诈活动？
答：数据获取受限制阻碍了小型金融机构开发有效的AI欺诈防茗机制的能力，不像大型机构可以利用大量数据堆栈进行模型训练。
问：报告中提出了哪些建议以保障金融网络安全？
答：报告建议简化监管监督、扩大金融服务部门的标准、为AI供应商制定“营养标签”、提高复杂AI系统的解释性，以及促进AI监管和风险缓解策略方面的国际合作。
问：创业公司在解决数据标准化和质量评估方面扮演什么角色？
答：创业公司可以提供数据标准化和质量评估等创新解决方案，并利用差异隐私等技术促进金融机构之间安全的数据共享。
问：金融机构当前如何利用AI和机器学习进行欺诈防茗？
答：金融机构采用内部欺诈防茗系统、外部资源，以及AI和机器学习等新兴技术。然而，开发这些工具的成本仍然是广泛应用的重要障碍。
来源：财政部报告：treasury.gov
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