银行业的人工智能风险：全面综述

时间：2024-02-02 00:45:20

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人工智能的融合带来了前所未有的机遇，但也引发了需要密切关注的关键问题。作为金融服务业的退伍军人，必须积极了解和应对这些挑战。在这篇文章中，我们深入研究了影响银行的关键人工智能问题，以及可以加强行业抵御潜在风险的战略缓解措施。

Deepfakes的指数增长：对身份验证的启示

深度伪造技术的扩散为金融机构带来了一个新的风险维度，尤其是在身份验证领域。Deepfakes由先进的生成人工智能提供支持，可以创建超逼真的视频和录音，令人信服地模仿个人。

在银行业中，这对身份验证过程构成了严重威胁，可能导致未经授权的资金转账或账户访问等欺诈活动。为了缓解这一风险，需要集成先进的生物特征认证方法，持续监测异常情况，并开发能够区分真实内容和被操纵内容的人工智能系统。

其他安全、隐私和控制风险：保护数据完整性

大量数据集中在少数被称为关键第三方提供商的大型私营公司，构成了重大的安全和隐私风险。

银行在未经明确同意的情况下收集公开数据，可能会无意中侵犯客户隐私权，从而引发分析和预测问题。由于使用私人和机密信息来训练生成性人工智能模型，可能会将敏感数据暴露在外部，因此也会产生数据约束风险。

应对措施包括通过设计结合隐私和保护，仅在明确同意的情况下获取客户数据，并对人工智能模型执行严格的安全程序，以防止未经授权的访问或数据泄露。

讨厌的人工智能法规

不断演变的人工智能监管格局带来了复杂性，这些复杂性可能因司法管辖区而异，影响了全球运营银行的竞争格局。随着管理人工智能实践的规则不同，监管目标的地区差异和不确定性变得明显。例如，在欧洲，《欧盟人工智能法》对违反监管规定的行为可能处以高达银行收入7%的罚款，而在中国，引入了监管生成性人工智能的临时措施，以管理公众可获得的服务。为了适应这种情况，银行必须提高其人工智能模型的透明度，特别是为生成性人工智能提供动力的基础模型，并优先考虑人工智能过程和输出的可解释性设计。

缓解瓶颈

未能在人工智能和IT基础设施升级方面进行充分投资，给银行带来了重大风险。由于图形处理单元、网络功能、内存和存储容量的限制，可能会出现瓶颈。为了克服这些挑战，银行应该利用人工智能编码来加速遗留代码转换，并投资于更高性能的网络。这项战略投资对于确保遗留IT基础设施的无缝迁移和集成至关重要。

环境成本：平衡进步与可持续性

除了直接的操作问题外，训练人工智能模型，特别是大型语言模型（LLM）对环境的影响也不容忽视。这一过程的能源密集性直接导致了公司的碳足迹。为了解决这一问题，银行应衡量人工智能模型对环境的影响，并采取积极措施进行补偿。此外，优化人工智能模型以在较低参数下运行，并降低其数据需求，有助于可持续发展。

人工智能模型篡改和其他伦理问题

随着人工智能成为金融机构决策过程中不可或缺的一部分，恶意行为者篡改人工智能模型的可能性构成了严重威胁。未经授权访问模型参数、更改训练数据或操纵算法可能会导致有偏见的决策、财务欺诈或系统漏洞。

这一威胁突显了实施强有力的网络安全措施、确保模型训练管道的完整性以及对人工智能基础设施建立严格访问控制的重要性。因此，定期审计和模型开发过程的透明度对于检测和防止篡改企图至关重要。

此外，对抗性攻击日益复杂，对银行业人工智能模型的稳健性构成了重大威胁。恶意行为者可以操纵输入数据来欺骗人工智能算法，从而导致错误的结果和潜在的利用。对抗性攻击可能被精心策划，以操纵信用评分系统，破坏欺诈检测机制，或利用人工智能驱动的决策过程中的漏洞。应对这一威胁需要持续的监控、开发强大的入侵检测系统，以及实现能够识别和减轻对抗性尝试的自适应人工智能模型。

论伦理学

围绕银行业人工智能的主要担忧也围绕着道德考虑，尤其是可能导致歧视性信贷决策和阻碍金融包容性的偏见。互动偏见、潜在偏见和选择偏见被确定为普遍的类型，再加上可解释性问题和侵犯版权的风险。为了应对这些挑战，银行必须优先遵守算法影响评估，建立识别偏见的方法，并利用增强的数据定期更新模型。此外，数学去偏差模型的集成对于手动调整特征和消除决策过程中的偏差至关重要。