Kas Pärsia lahe pangad saavad kasutada tehisintellekti ilma kontrolli kaotamata teie isikuandmete üle?

Kuigi globaalne tehnoloogiamaailma narratiiv kirjeldab tehisintellekti kui peatamatut jõudu, mis on valmis haldama iga senti teie säästukontol, on tegelikkus Pärsia lahe pankade nõukogudes palju ettevaatlikum. Juhid ei küsi, kui kiiresti nad saavad vestlusroboti sisse lülitada. Nad küsivad, kuidas nad saavad takistada sellel robotil lugemast asju, milleks tal puudub õigus. Tavakliendi jaoks on see erinevus kiirmenetlusega kodulaenu kinnitamise ja isikliku finantsajaloo katastroofilise lekkimise vahel.

Paljudes maailma osades kohtlevad pangad tehisintellekti kui väsimatut praktikanti. See praktikant on kiire, ei maga kunagi ja suudab sekunditega läbi lugeda tuhandeid lehekülgi dokumente. Selle praktikandi probleem on aga see, et tal on täiuslik mälu ja aeg-ajalt kalduvus võõrastega rääkida. Pangandusmaailmas, kus peamine toode on usaldus, on jutukas tehisintellekt kohustus, mida ükski piirkondlik institutsioon ei ole nõus aktsepteerima.

Digitaalse usalduse kõrge hind

Pärsia lahe finantsasutused on praegu teeristil. Ühel pool on surve moderniseeruda ja konkureerida ülemaailmsete finantstehnoloogia hiiglastega. Teisel pool on range regulatiivne keskkond, mis käsitleb andmeprivaatsust kui põhiõigust. QNB strateegia ja äriarenduse asepresident Najla Ibrahim Al-Mutawa teeb selgeks, et tõhusus ei ole enam ainus edu mõõdik.

Sellise panga jaoks nagu QNB on küsimus selles, kas generatiivset tehisintellekti saab rakendada viisil, mis kaitseb usaldust ja vastab regulatiivsetele ootustele. See on pragmaatiline muutus toonis. Eelmistel aastatel keskendus vestlus tehnoloogia võlule. Nüüd on fookus "torustikul". Pangad mõistavad, et enne kui nad saavad kasutada tehisintellekti aju, peavad nad esmalt ehitama puuri selle silmadele.

See ettevaatus ei ole lihtsalt korporatiivne bürokraatia. See on vastus sellele, kuidas generatiivne tehisintellekt tegelikult töötab. Need süsteemid õpivad tohutute teabehulkade töötlemise kaudu. Kui panga töötaja laadib konfidentsiaalse laenulepingu kokkuvõtte tegemiseks tavalisse tehisintellekti tööriista, võib see andmestik teoreetiliselt saada süsteemi treeningkomplekti osaks. See tekitab riski, et tehisintellekt võib hiljem tundlikke detaile kellelegi teisele paljastada.

Kuidas õpetada masinat saladust hoidma

Selle lahendamiseks on piirkonnas tekkimas uus tehnoloogiakategooria. Ettevõtted ehitavad filtreid, mis asuvad panga ja tehisintellekti vahel. Blade Labsi tegevjuht Sami Mian märgib, et enamik panku tunneb end tehisintellektisüsteemide ja pilveteenuse pakkujatega mugavalt. Ärevus seisneb konkreetsetes andmetes, millele neil süsteemidel on juurdepääs.

Blade Labs on tutvustanud platvormi nimega ZeroH Disclosure. Praktiliselt öeldes toimib see tööriist digitaalse turvamehena. Kui pangadokument saadetakse tehisintellektile, skannib platvorm selle automaatselt tundliku teabe, näiteks nimede, kontonumbrite või varaliste ärisaladuste suhtes. See maskeerib või eemaldab need andmed enne, kui tehisintellekt neid üldse näeb.

Selle lähenemisviisi teeb erinevaks jälitusahel. Varem toetusid pangad töötajatele, kes dokumente käsitsi toimetasid. See oli aeglane ja altid inimlikele eksimustele. Automatiseerimine võimaldab pangal pidada arvestust täpselt selle kohta, mida jagati ja miks. See kontrolli tase on hädavajalik vastavusosakondadele, kes peavad regulaatoritele tõestama, et klientide privaatsus ei olnud kunagi ohus. See tehnoloogia võimaldab pankadel kasutada suure keelemudeli "aju", andmata sellele kunagi abi saava isiku tegelikku identiteeti.

Inimfaktor šariaadi järgimisel

See kontrolli üle peetav arutelu on eriti asjakohane islami rahanduse maailmas. Selles sektoris ei ole toodete heakskiitmine seotud ainult matemaatikaga. Need nõuavad juriidiliste meeskondade, vastavusametnike ja šariaadiõpetlaste heakskiitu. See on protsess, mis tugineb suuresti inimlikule otsustusvõimele ja keeruliste standardite tõlgendamisele.

Blade Labs arendab spetsiaalselt selleks otstarbeks tehisintellekti assistenti nimega Ask Ali. Erinevalt üldotstarbelisest vestlusrobotist on see tööriist treenitud konkreetsete šariaadistandardite põhjal. See aitab professionaalidel navigeerida tuhandete lehekülgede usuliste ja juriidiliste otsuste vahel. Arendajad on aga selgel seisukohal, et tehisintellekt on assistent, mitte otsustaja.

See "inimene ahelas" (human-in-the-loop) mudel on vastus paljude tehisintellektisüsteemide läbipaistmatule olemusele. Kui pank kasutab tehisintellekti otsustamiseks, kas toode on šariaadiga kooskõlas, ja tehisintellekt eksib, seisab pank silmitsi enama kui lihtsalt finantskahjuga. See seisab silmitsi usalduskriisiga oma klientide silmis. Kasutades tehisintellekti uurimistöö raske töö tegemiseks, jättes samal ajal lõpliku sõna inimõpetlastele, säilitavad pangad detsentraliseeritud järelevalve, mida islami rahandus nõuab.

Miks teie pangaväljavõte ei jõua pilve

Pärsia lahe reguleerivad asutused tugevdavad praegu andmesuveräänsuse reegleid. See tähendab, et paljude pankade puhul ei saa kliendiandmeid töötlemiseks lihtsalt teises riigis asuvasse serverisse saata. See loob füüsilise barjääri tehisintellekti kasutuselevõtule.

Najla Ibrahim Al-Mutawa märgib, et pangad muutuvad palju valivamaks selles osas, milliseid ülesandeid nad tehisintellektile annavad. Nad jagavad ülesanded riskitasemetesse. Madala riskiga ülesanne võib olla avaliku pressiteate kokkuvõtte tegemine. Kõrge riskiga ülesanne hõlmab kliendiandmeid või finantskuritegevuse kontrolli. Nende kõrge riskiga valdkondade puhul peavad kaitsemeetmed olema palju tugevamad.

Lõpptulemus on see, et institutsioonid, kes lahendavad need privaatsusmõistatused esimesena, saavad tohutu konkurentsieelise. Kui pank suudab oma klientidele ja regulaatoritele tõestada, et tal on täielik kontroll oma tehisintellekti üle, saab ta liikuda kiiremini. Ta saab pakkuda personaliseeritud laene minutite, mitte päevadega. Ta suudab pettusi suurema täpsusega tuvastada. Pangad, kes ei suuda seda kontrolli tõestada, jäävad lõputute pilootprogrammide ja sisemiste heakskiitmiste tsüklisse kinni.

Mida see tähendab teie finantselule

Tavatarbija jaoks on sellel andmekontrolli tagatoa võitlusel mitu käegakatsutavat mõju. Esiteks võite oodata oma pangarakenduses rohkem tehisintellektil põhinevaid funktsioone, kuid need keskenduvad tõenäoliselt esmalt klienditeenindusele ja põhiteabele. Pangad katsetavad maad madala riskiga suhtlusega, enne kui lubavad tehisintellektil puudutada teie tegelikku tehinguajalugu.

Teiseks tähendab liikumine automatiseeritud avalikustamise kontrolli suunas, et teie andmed muutuvad tegelikult turvalisemaks. Vanas süsteemis võis pangaametnik taotluse töötlemise ajal näha kogu teie faili. Uues tehisintellektiga täiendatud süsteemis on eesmärk näidata masinale ainult neid andmekilde, mida ta vajab konkreetse ülesande täitmiseks. See vähendab silmapaaride arvu, kes kunagi näevad teie täielikku finantspilti.

Lõpuks viitab see suundumus sellele, et "inimfaktor" panganduses ei kao kuhugi. Olgu tegemist šariaadiõpetlase või laenuhalduriga, inimesed seatakse viimaseks vastutuskihiks. Tehisintellekt on mootor, kuid pank hoiab käed kindlalt roolil.

Kokkuvõte tavakasutajale

Suurt pilti vaadates tõestab Pärsia lahe pangandussektor, et võidujooks tehisintellekti kasutuselevõtuks ei käi ainult selle üle, kellel on kiireim arvuti. See käib selle üle, kellel on parimad lukud. Kuna need pangad rakendavad selliseid tööriistu nagu ZeroH Disclosure, ehitavad nad raamistikku, kus tõhusus ei tule privaatsuse arvelt. Tarbija jaoks tähendab see tulevikku, kus pangandus on kiirem ja intuitiivsem, kuid kus teie isikuandmed jäävad teie omaks.

Lõppkokkuvõttes mõõdetakse tehisintellekti edu selles piirkonnas selle nähtamatuse järgi. Kui tehnoloogia töötab õigesti, ei tea te kunagi, et see on olemas. Märkate ainult seda, et teie pank mõistab teie vajadusi paremini ja kaitseb teie identiteeti raevukamalt kui varem.

Allikad: QNB strateegiaaruanded, Blade Labsi tehniline dokumentatsioon, Pärsia lahe reguleerivate asutuste tehisintellekti juhtimise suunised.