Чому Жива Рамка є серцем стимулювання інновацій у фінтех

Імран Афтеб, співзасновник та генеральний директор 10Pearls.

Відкрийте для себе найкращі новини та події у фінтеху!

Підписуйтеся на розсилку FinTech Weekly

Читають керівники JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna та інших компаній

Фінанси завжди були прихильником цифрових інновацій, і остання хвиля штучного інтелекту цьому не завада. Як галузь, яка під постійним тиском для швидшого, більш персоналізованого та ефективного цифрового досвіду для клієнтів, впровадження передових технологій є обов’язковим.

Коли фінтехи переходять від експериментів із AI до його інтеграції у свої основні стратегії, питання вже не стосується лише цінності AI, а того, як ним керувати з часом. Без чітких керівних принципів, закріплених у центральній структурі, фінтехи швидко зіштовхнуться з ризиками з репутаційної, регуляторної та безпекової точок зору.

Жива структура не лише охоплює всі аспекти, але й робить це, йдучи в ногу з еволюцією стратегій. Вона сприяє, а не стримує інновації — без компромісів для фінтехів.

Знаходження балансу між справедливістю та точністю

Швидка цифровізація фінансових послуг створює більше можливостей для потенційних шахрайств і кібератак. Однак, некерований AI часто піддається галюцинаціям і упередженням — тобто, власники рахунків можуть бути неправомірно позначені системами, створеними для їх захисту.

Фінтехи повинні забезпечити стабільну роботу AI-систем і відповідність стандартам продуктивності. Погане управління даними є основою некерованого AI і може призвести до катастрофічних наслідків. Це не просто дія в реальному часі, а дія з точністю та справедливістю. Якщо дані, що інформують ці системи, неправильно керуються, їх впровадження приречене на провал.

Уявіть AI-систему, неправильно інформовану через погане управління та викривлені дані, яка помилково позначила легітимну велику транзакцію як шахрайство через поштовий індекс власника рахунку. Деякі демографічні групи виділяються на основі неточних історичних даних, що лише посилює упередження проти окремих осіб або груп. Таке дискримінування руйнує довіру та стосунки, а також має довгострокові наслідки для репутації установи, особливо коли воно порушує закони про захист споживачів. Фінтехи мають юридичний обов’язок справедливо та безпечно використовувати дані протягом усього життєвого циклу AI-системи, і проблеми виникають не через інструменти, а через команди, що їх використовують.

Наслідки цього виходять за межі. Такі сценарії створюють додатковий тиск на команди, які змушені втручатися, витрачаючи цінний час і людські ресурси. Важливо, що вони також виявляють серйозні прогалини у поточній основі. Некеровані дані — це слабке місце цифрової тканини фінтеху, що робить його вразливим до реальних шахрайств і кібератак.

Жива структура управління протидіє цим ризикам, оскільки вимагає постійного моніторингу, тестування та переналаштування моделей AI. Це дозволяє фінансовим провайдерам максимально підвищувати свою безпеку та регулярно оцінювати й оновлювати системи відповідно до змін даних і ризиків. Одночасно з цим, усувається упередженість, забезпечуючи справедливість і точність.

Забезпечення пояснюваності та прозорості

Фінтехи, що дотримуються живої структури, запобігають роботі AI як чорної скриньки, де його внутрішні процеси залишаються таємницею для команд і користувачів. Власники рахунків, співробітники та регуляторні органи потребують гарантій у вигляді пояснюваності та прозорості будь-яких інтегрованих технологій.

Щоб усунути упередженість, потрібно розуміти, як і чому AI-інструмент прийшов до певного рішення. Зараз AI-системи використовуються у процесах, таких як кредитне рейтингування, але, на жаль, вони не застраховані від упереджень. Наслідки цього серйозні: дискримінація, особливо проти меншин, яким відмовляють у кредитах через помилковий AI. Регуляції, такі як CFPB і закони про чесне кредитування, вимагають пояснюваності та відслідковуваності AI-інструментів у фінансових послугах. Вони також вимагають усунення упереджень.

У живій моделі управління пояснюваність і відслідковуваність закорінені у кожен випадок використання та робочий процес:

* Джерела та цілі даних чітко фіксуються.
* Всі зміни моделей, тести та спостереження записуються.
* Логіка прийняття рішень передається так, щоб регулятори, клієнти та оператори розуміли, як і чому AI досягло певної рекомендації або дії.

Гарантія відповідності AML

Фінансові установи все частіше використовують автоматизацію та AI для моніторингу підозрілих транзакцій у рамках систем боротьби з відмиванням грошей. Однак, коли AI неправильно керується або контролюється, виникають дві проблеми:

* Хибні спрацьовування: легітимні транзакції неправомірно позначаються, що викликає невдоволення клієнтів і витрати ресурсів.
* Пропуски: реальні загрози залишаються непоміченими, що ставить під загрозу цілі дані та цифрові системи, шкодить репутації організації та руйнує довіру.

З підходом управління як керівними рамками ці ризики зменшуються завдяки добре керованим, прозорим і піддаваним аудиту даним. Чіткі сповіщення також інтегровані з негайними дієвими інсайтами для швидкого втручання за потреби.

Оскільки рішення AI продовжують розвиватися, все більш необхідними стають гнучкі, живі структури. Вони не лише захищають установи та окремих осіб від потенційних ризиків AI, але й надають фінтехам значну конкурентну перевагу. Ці структури забезпечують довіру та підвищують репутацію через відповідальне управління, справедливість і прозорість, а також гарантують надійність і продуктивність.