Почему живой каркас является сердцем продвижения инноваций в финтехе

Имран Афтеб, соучредитель и генеральный директор 10Pearls.

Откройте для себя лучшие новости и события финтеха!

Подпишитесь на рассылку FinTech Weekly

Читают руководители JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и других компаний

Финансы всегда были сторонником цифровых инноваций, и недавняя волна искусственного интеллекта не исключение. Как отрасль, которая все больше подвержена давлению для предоставления более быстрых, персонализированных и эффективных цифровых решений клиентам, внедрение передовых технологий — это неотъемлемая часть.

По мере того как финтех-компании переходят от экспериментов с ИИ к его интеграции в основные стратегии, вопрос уже не о ценности, которую он приносит, а о том, как он управляется со временем. Без четких руководящих принципов, встроенных в центральную структуру, финтех-компании быстро столкнутся с рисками с репутационной, регуляторной и безопасности сторон.

Живая рамочная структура не только охватывает все аспекты, но и делает это, не отставая от меняющихся стратегий. Она стимулирует, а не ограничивает инновации — при этом не компрометируя финтех-компании.

Баланс между справедливостью и точностью

Быстрая цифровизация финансовых услуг также создает больше возможностей для потенциальных мошенничеств и кибератак. Однако неуправляемый ИИ часто подвержен галлюцинациям и предвзятости — что означает, что держатели счетов могут ошибочно быть отмечены системами, предназначенными для их защиты.

Финтех-компании должны обеспечить стабильную работу систем ИИ и соответствие стандартам производительности. Плохое управление данными — краеугольный камень неуправляемого ИИ, что может привести к катастрофическим последствиям. Вопрос не только в своевременных действиях, а в их точности и справедливости. Если данные, на которых основаны эти системы, управляются неправильно, внедрение обречено на провал.

Рассмотрим систему ИИ, неправильно информированную из-за плохого управления и искаженных данных, которая ошибочно отметила крупную законную транзакцию как мошенничество на основе почтового индекса клиента. Некоторые демографические группы выделяются на основе неточных исторических данных, что только усиливает предвзятость против отдельных лиц или групп. Дискриминация не только разрушает доверие и отношения, но и имеет долгосрочные последствия для репутации учреждения, особенно поскольку она прямо нарушает законы о защите прав потребителей. Финтех-компании обязаны справедливо и безопасно использовать данные на протяжении всего жизненного цикла системы ИИ, и проблема не в инструментах, а в командах, их использующих.

Последствия выходят за рамки этого. Такие сценарии создают дополнительное давление на команды, которым приходится вмешиваться, тратя драгоценное время и ресурсы. Важно отметить, что они также выявляют серьезные пробелы в существующей базе. Неуправляемые данные — слабое место цифровой инфраструктуры финтеха, делая его уязвимым для реальных мошенничеств и киберугроз.

Живая рамочная структура управления противодействует этим рискам, поскольку требует постоянного мониторинга, тестирования и перенастройки моделей ИИ. Это позволяет финансовым провайдерам постоянно повышать уровень безопасности, регулярно оценивая и обновляя системы по мере развития данных и рисков. Одновременно устраняется предвзятость, что обеспечивает справедливость и точность на всех этапах.

Обеспечение объяснимости и прозрачности

Финтех-компании, использующие живую структуру, предотвращают работу ИИ как черного ящика, где его внутренние механизмы остаются загадкой для команд и пользователей. Держатели счетов, сотрудники и регуляторы требуют уверенности в виде объяснимости и прозрачности любой интегрированной технологии.

Устранение предвзятости требует понимания того, как и почему ИИ-программа приняла решение. Сейчас системы ИИ используются в таких процессах, как кредитный скоринг, но, к сожалению, они не застрахованы от предвзятости. Последствия этого серьезны: дискриминация, особенно против меньшинств, которым отказывают в кредитах из-за ошибок ИИ. Регуляции, такие как CFPB и законы о справедливом кредитовании, требуют объяснимости и прослеживаемости используемых ИИ-инструментов. Они также требуют устранения предвзятости из уравнения.

В модели живого управления объяснимость и прослеживаемость встроены в каждый сценарий использования и рабочий процесс:

* Источники и назначения данных четко регистрируются.
* Все изменения моделей, тесты и наблюдения фиксируются.
* Логика принятия решений доводится до сведения регуляторов и клиентов, а не только операторов, чтобы понять, как и почему система ИИ пришла к определенному выводу или действию.

Гарантия соответствия AML

Финансовые учреждения используют автоматизацию и ИИ для мониторинга подозрительных транзакций и деятельности в рамках систем борьбы с отмыванием денег. Однако при неправильном контроле или управлении ИИ возникают две проблемы:

* Ложные срабатывания: законные транзакции ошибочно отмечаются, вызывая разочарование клиентов и трату ресурсов.
* Ложные отрицания: реальные угрозы пропускаются, что ставит под угрозу целые базы данных и цифровые системы, а также репутацию организации и доверие клиентов.

При использовании подхода управления как защитных барьеров эти риски минимизируются за счет хорошо управляемых, прозрачных и поддающихся аудиту данных. Также внедряются четкие оповещения с немедленными действенными рекомендациями для быстрой реакции при необходимости.

По мере развития решений ИИ все более необходимы адаптивные, живые рамочные структуры. Они не только защищают учреждения и клиентов от потенциальных рисков, связанных с участием ИИ, но и дают финтех-компаниям значительное конкурентное преимущество. Эти рамки позволяют повысить доверие и укрепить репутацию за счет ответственного управления, справедливости и прозрачности, а также обеспечения надежности и эффективности.