【#區(qū)塊鏈# #銀行業(yè)的人工智能風(fēng)險(xiǎn)：全面綜述#】

人工智能的融合帶來了前所未有的機(jī)遇，但也引發(fā)了需要密切關(guān)注的關(guān)鍵問題。作為金融服務(wù)業(yè)的退伍軍人，必須積極了解和應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)。在這篇文章中，我們深入研究了影響銀行的關(guān)鍵人工智能問題，以及可以加強(qiáng)行業(yè)抵御潛在風(fēng)險(xiǎn)的戰(zhàn)略緩解措施。

Deepfakes的指數(shù)增長(zhǎng)：對(duì)身份驗(yàn)證的啟示

深度偽造技術(shù)的擴(kuò)散為金融機(jī)構(gòu)帶來了一個(gè)新的風(fēng)險(xiǎn)維度，尤其是在身份驗(yàn)證領(lǐng)域。Deepfakes由先進(jìn)的生成人工智能提供支持，可以創(chuàng)建超逼真的視頻和錄音，令人信服地模仿個(gè)人。

在銀行業(yè)中，這對(duì)身份驗(yàn)證過程構(gòu)成了嚴(yán)重威脅，可能導(dǎo)致未經(jīng)授權(quán)的資金轉(zhuǎn)賬或賬戶訪問等欺詐活動(dòng)。為了緩解這一風(fēng)險(xiǎn)，需要集成先進(jìn)的生物特征認(rèn)證方法，持續(xù)監(jiān)測(cè)異常情況，并開發(fā)能夠區(qū)分真實(shí)內(nèi)容和被操縱內(nèi)容的人工智能系統(tǒng)。

其他安全、隱私和控制風(fēng)險(xiǎn)：保護(hù)數(shù)據(jù)完整性

大量數(shù)據(jù)集中在少數(shù)被稱為關(guān)鍵第三方提供商的大型私營(yíng)公司，構(gòu)成了重大的安全和隱私風(fēng)險(xiǎn)。

銀行在未經(jīng)明確同意的情況下收集公開數(shù)據(jù)，可能會(huì)無意中侵犯客戶隱私權(quán)，從而引發(fā)分析和預(yù)測(cè)問題。由于使用私人和機(jī)密信息來訓(xùn)練生成性人工智能模型，可能會(huì)將敏感數(shù)據(jù)暴露在外部，因此也會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)約束風(fēng)險(xiǎn)。

應(yīng)對(duì)措施包括通過設(shè)計(jì)結(jié)合隱私和保護(hù)，僅在明確同意的情況下獲取客戶數(shù)據(jù)，并對(duì)人工智能模型執(zhí)行嚴(yán)格的安全程序，以防止未經(jīng)授權(quán)的訪問或數(shù)據(jù)泄露。

討厭的人工智能法規(guī)

不斷演變的人工智能監(jiān)管格局帶來了復(fù)雜性，這些復(fù)雜性可能因司法管轄區(qū)而異，影響了全球運(yùn)營(yíng)銀行的競(jìng)爭(zhēng)格局。隨著管理人工智能實(shí)踐的規(guī)則不同，監(jiān)管目標(biāo)的地區(qū)差異和不確定性變得明顯。例如，在歐洲，《歐盟人工智能法》對(duì)違反監(jiān)管規(guī)定的行為可能處以高達(dá)銀行收入7%的罰款，而在中國(guó)，引入了監(jiān)管生成性人工智能的臨時(shí)措施，以管理公眾可獲得的服務(wù)。為了適應(yīng)這種情況，銀行必須提高其人工智能模型的透明度，特別是為生成性人工智能提供動(dòng)力的基礎(chǔ)模型，并優(yōu)先考慮人工智能過程和輸出的可解釋性設(shè)計(jì)。

緩解瓶頸

未能在人工智能和IT基礎(chǔ)設(shè)施升級(jí)方面進(jìn)行充分投資，給銀行帶來了重大風(fēng)險(xiǎn)。由于圖形處理單元、網(wǎng)絡(luò)功能、內(nèi)存和存儲(chǔ)容量的限制，可能會(huì)出現(xiàn)瓶頸。為了克服這些挑戰(zhàn)，銀行應(yīng)該利用人工智能編碼來加速遺留代碼轉(zhuǎn)換，并投資于更高性能的網(wǎng)絡(luò)。這項(xiàng)戰(zhàn)略投資對(duì)于確保遺留IT基礎(chǔ)設(shè)施的無縫遷移和集成至關(guān)重要。

環(huán)境成本：平衡進(jìn)步與可持續(xù)性

除了直接的操作問題外，訓(xùn)練人工智能模型，特別是大型語言模型（LLM）對(duì)環(huán)境的影響也不容忽視。這一過程的能源密集性直接導(dǎo)致了公司的碳足跡。為了解決這一問題，銀行應(yīng)衡量人工智能模型對(duì)環(huán)境的影響，并采取積極措施進(jìn)行補(bǔ)償。此外，優(yōu)化人工智能模型以在較低參數(shù)下運(yùn)行，并降低其數(shù)據(jù)需求，有助于可持續(xù)發(fā)展。

人工智能模型篡改和其他倫理問題

隨著人工智能成為金融機(jī)構(gòu)決策過程中不可或缺的一部分，惡意行為者篡改人工智能模型的可能性構(gòu)成了嚴(yán)重威脅。未經(jīng)授權(quán)訪問模型參數(shù)、更改訓(xùn)練數(shù)據(jù)或操縱算法可能會(huì)導(dǎo)致有偏見的決策、財(cái)務(wù)欺詐或系統(tǒng)漏洞。

這一威脅突顯了實(shí)施強(qiáng)有力的網(wǎng)絡(luò)安全措施、確保模型訓(xùn)練管道的完整性以及對(duì)人工智能基礎(chǔ)設(shè)施建立嚴(yán)格訪問控制的重要性。因此，定期審計(jì)和模型開發(fā)過程的透明度對(duì)于檢測(cè)和防止篡改企圖至關(guān)重要。

此外，對(duì)抗性攻擊日益復(fù)雜，對(duì)銀行業(yè)人工智能模型的穩(wěn)健性構(gòu)成了重大威脅。惡意行為者可以操縱輸入數(shù)據(jù)來欺騙人工智能算法，從而導(dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)果和潛在的利用。對(duì)抗性攻擊可能被精心策劃，以操縱信用評(píng)分系統(tǒng)，破壞欺詐檢測(cè)機(jī)制，或利用人工智能驅(qū)動(dòng)的決策過程中的漏洞。應(yīng)對(duì)這一威脅需要持續(xù)的監(jiān)控、開發(fā)強(qiáng)大的入侵檢測(cè)系統(tǒng)，以及實(shí)現(xiàn)能夠識(shí)別和減輕對(duì)抗性嘗試的自適應(yīng)人工智能模型。

論倫理學(xué)

圍繞銀行業(yè)人工智能的主要擔(dān)憂也圍繞著道德考慮，尤其是可能導(dǎo)致歧視性信貸決策和阻礙金融包容性的偏見?；?dòng)偏見、潛在偏見和選擇偏見被確定為普遍的類型，再加上可解釋性問題和侵犯版權(quán)的風(fēng)險(xiǎn)。為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，銀行必須優(yōu)先遵守算法影響評(píng)估，建立識(shí)別偏見的方法，并利用增強(qiáng)的數(shù)據(jù)定期更新模型。此外，數(shù)學(xué)去偏差模型的集成對(duì)于手動(dòng)調(diào)整特征和消除決策過程中的偏差至關(guān)重要。

結(jié)論

通過解決道德問題、保護(hù)數(shù)據(jù)完整性、駕馭監(jiān)管環(huán)境、平衡勞動(dòng)力動(dòng)態(tài)、進(jìn)行戰(zhàn)略投資和優(yōu)先考慮環(huán)境可持續(xù)性，銀行可以利用人工智能的變革力量，同時(shí)確保金融服務(wù)業(yè)的韌性和道德完整性。