Vai Persijas līča bankas var izmantot mākslīgo intelektu, nezaudējot kontroli pār jūsu privātajiem datiem?

Kamēr globālais tehnoloģiju naratīvs mākslīgo intelektu attēlo kā neapturamu spēku, kas ir gatavs pārvaldīt katru centu jūsu krājkontā, realitāte Persijas līča banku sēžu zālēs ir daudz piesardzīgāka. Vadītāji nejautā, cik ātri viņi var pieslēgt tērzēšanas robotu. Viņi jautā, kā viņi var neļaut šim robotam lasīt lietas, kuras tam nav jāredz. Vidusmēra klientam šī atšķirība nozīmē starpību starp ātrāku hipotekārā kredīta apstiprināšanu un katastrofālu personīgās finanšu vēstures noplūdi.

Daudzviet pasaulē bankas pret MI izturas kā pret nenogurdināmu praktikantu. Šis praktikants ir ātrs, nekad neguļ un dažu sekunžu laikā var izlasīt tūkstošiem dokumentu lapu. Tomēr šī praktikanta problēma ir tāda, ka viņam ir perfekta atmiņa un gadījuma rakstura tendence runāt ar svešiniekiem. Banku pasaulē, kur uzticība ir galvenais produkts, pļāpīgs MI ir saistības, kuras neviena reģionālā iestāde nav gatava uzņemties.

Digitālās uzticības augstā cena

Persijas līča finanšu iestādes pašlaik atrodas krustcelēs. No vienas puses ir spiediens modernizēties un konkurēt ar globālajiem finanšu tehnoloģiju gigantiem. No otras puses ir stingra regulatīvā vide, kas datu privātumu uzskata par pamattiesībām. Nadžla Ibrahima Al-Mutava (Najla Ibrahim Al-Mutawa), QNB stratēģijas un biznesa attīstības izpilddirektore, skaidri norāda, ka efektivitāte vairs nav vienīgais panākumu rādītājs.

Tādai bankai kā QNB jautājums ir par to, vai ģeneratīvo MI var ieviest tā, lai aizsargātu uzticību un atbilstu regulatoru cerībām. Tā ir pragmatiska toņa maiņa. Iepriekšējos gados sarunas koncentrējās uz tehnoloģiju maģiju. Tagad uzmanība tiek pievērsta "cauruļvadiem". Bankas apzinās, ka pirms tās var izmantot MI smadzenes, tām vispirms ir jāuzbūvē būris tā acīm.

Šī piesardzība nav tikai korporatīvā birokrātija. Tā ir reakcija uz to, kā ģeneratīvais MI faktiski darbojas. Šīs sistēmas mācās, apstrādājot milzīgu informācijas apjomu. Ja bankas darbinieks augšupielādē konfidenciālu aizdevuma līgumu standarta MI rīkā, lai to apkopotu, šie dati teorētiski varētu kļūt par daļu no sistēmas apmācības kopas. Tas rada risku, ka MI vēlāk varētu atklāt sensitīvu informāciju kādam citam.

Kā iemācīt mašīnai glabāt noslēpumu

Lai to atrisinātu, reģionā parādās jauna tehnoloģiju kategorija. Uzņēmumi veido filtrus, kas atrodas starp banku un MI. Sami Mians (Sami Mian), Blade Labs izpilddirektors, atzīmē, ka lielākā daļa banku jūtas ērti ar MI sistēmām un pašiem mākoņpakalpojumu sniedzējiem. Bažas rada konkrētie dati, kuriem šīs sistēmas var piekļūt.

Blade Labs ir ieviesuši platformu ar nosaukumu ZeroH Disclosure. Praktiski runājot, šis rīks darbojas kā digitālais apsargs. Kad bankas dokuments tiek nosūtīts MI, platforma automātiski to skenē, meklējot sensitīvu informāciju, piemēram, vārdus, kontu numurus vai patentētus komercnoslēpumus. Tā maskē vai noņem šos datus, pirms MI tos vispār ierauga.

Šo pieeju atšķirīgu padara audita pieraksti. Agrāk bankas paļāvās uz darbiniekiem, kuri manuāli rediģēja dokumentus. Tas bija lēni un pakļauts cilvēka kļūdām. Automatizācija ļauj bankai saglabāt precīzu ierakstu par to, kas tika kopīgots un kāpēc. Šāds kontroles līmenis ir būtisks atbilstības nodaļām, kurām regulatoriem jāpierāda, ka klientu privātums nekad nav bijis apdraudēts. Šī tehnoloģija ļauj bankām izmantot liela valodas modeļa "smadzenes", nekad neatklājot tam tās personas faktisko identitāti, kurai tas palīdz.

Cilvēciskais faktors Šariata atbilstībā

Šīs debates par kontroli ir īpaši aktuālas islāma finanšu pasaulē. Šajā nozarē produktu apstiprināšana nav saistīta tikai ar matemātiku. Tiem nepieciešams juridisko komandu, atbilstības amatpersonu un Šariata zinātnieku apstiprinājums. Tas ir process, kas lielā mērā balstās uz cilvēka spriedumu un sarežģītu standartu interpretāciju.

Blade Labs šim nolūkam izstrādā MI asistentu ar nosaukumu Ask Ali. Atšķirībā no vispārēja lietojuma tērzēšanas robota, šis rīks ir apmācīts saskaņā ar konkrētiem Šariata standartiem. Tas palīdz speciālistiem orientēties tūkstošiem lappušu garos reliģiskos un juridiskos lēmumos. Tomēr izstrādātāji skaidri norāda, ka MI ir asistents, nevis lēmumu pieņēmējs.

Šis "cilvēks procesā" (human in the loop) modelis ir atbilde uz daudzu MI sistēmu nepārredzamo raksturu. Ja banka izmanto MI, lai izlemtu, vai produkts atbilst Šariatam, un MI kļūdās, banka saskaras ar ko vairāk nekā tikai finansiāliem zaudējumiem. Tā saskaras ar uzticības krīzi no savu klientu puses. Izmantojot MI, lai veiktu apjomīgo pētniecības darbu, bet galīgo vārdu atstājot cilvēku zinātniekiem, bankas saglabā decentralizēto uzraudzību, ko prasa islāma finanses.

Kāpēc jūsu bankas izraksts nenonāk mākonī

Persijas līča regulatori pašlaik stiprina noteikumus par datu suverenitāti. Tas nozīmē, ka daudzām bankām klientu datus nevar vienkārši nosūtīt apstrādei uz serveri citā valstī. Tas rada fizisku šķērsli MI ieviešanai.

Nadžla Ibrahima Al-Mutava norāda, ka bankas kļūst daudz selektīvākas attiecībā uz to, kādus uzdevumus tās uztic MI. Tās iedala uzdevumus riska līmeņos. Zema riska uzdevums varētu būt publiska preses paziņojuma apkopošana. Augsta riska uzdevums ietver klientu datus vai finanšu noziegumu kontroli. Šajās augsta riska jomās drošības pasākumiem jābūt daudz stingrākiem.

Būtība ir tāda, ka iestādēm, kas pirmās atrisinās šīs privātuma mīklas, būs milzīgas konkurences priekšrocības. Ja banka var pierādīt saviem klientiem un regulatoriem, ka tai ir pilnīga kontrole pār savu MI, tā var virzīties uz priekšu ātrāk. Tā var piedāvāt personalizētus aizdevumus minūtēs, nevis dienās. Tā var precīzāk atklāt krāpšanu. Bankas, kas nevar pierādīt šo kontroli, paliks iesprostotas bezgalīgu izmēģinājuma programmu un iekšējo apstiprinājumu ciklā.

Ko tas nozīmē jūsu finansiālajai dzīvei

Vidusmēra patērētājam šai aizkulišu cīņai par datu kontroli ir vairākas taustāmas sekas. Pirmkārt, sagaidāms, ka jūsu bankas lietotnē parādīsies vairāk MI vadītu funkciju, taču tās, visticamāk, vispirms būs vērstas uz klientu apkalpošanu un pamatinformāciju. Bankas pārbauda situāciju ar zema riska mijiedarbībām, pirms tās ļauj MI piekļūt jūsu faktiskajai darījumu vēsturei.

Otrkārt, pāreja uz automatizētu informācijas atklāšanas kontroli nozīmē, ka jūsu dati faktiski kļūst drošāki. Vecajā sistēmā bankas darbinieks, apstrādājot pieprasījumu, varēja redzēt visu jūsu failu. Jaunajā, ar MI papildinātajā sistēmā mērķis ir parādīt mašīnai tikai tos datu fragmentus, kas tai nepieciešami konkrēta uzdevuma veikšanai. Tas samazina to acu skaitu, kas jebkad redz jūsu pilno finanšu kopainu.

Visbeidzot, šī tendence liecina, ka "cilvēciskais elements" banku darbībā nekur nepazudīs. Neatkarīgi no tā, vai tas ir Šariata zinātnieks vai kredītspeciālists, cilvēki tiek pozicionēti kā pēdējais atbildības slānis. MI ir dzinējs, bet banka stingri tur rokas uz stūres.

Kopsavilkums ikdienas lietotājam

Raugoties uz kopējo ainu, Persijas līča banku sektors pierāda, ka sacensība par MI ieviešanu nav saistīta tikai ar to, kuram ir ātrākais dators. Runa ir par to, kuram ir labākās slēdzenes. Tā kā šīs bankas ievieš tādus rīkus kā ZeroH Disclosure, tās veido sistēmu, kurā efektivitāte netiek panākta uz privātuma rēķina. Patērētājam tas nozīmē nākotni, kurā banku darbība ir ātrāka un intuitīvāka, bet jūsu personīgā informācija paliek jūsu ziņā.

Galu galā MI panākumi šajā reģionā tiks mērīti pēc tā neredzamības. Ja tehnoloģija darbosies pareizi, jūs nekad neuzzināsiet par tās klātbūtni. Jūs tikai pamanīsiet, ka jūsu banka labāk izprot jūsu vajadzības un stingrāk aizsargā jūsu identitāti nekā iepriekš.

Avoti: QNB stratēģijas ziņojumi, Blade Labs tehniskā dokumentācija, Persijas līča regulatīvo iestāžu MI pārvaldības vadlīnijas.