Почему живой каркас является сердцем продвижения инноваций в финтехе

Имран Афтеб, соучредитель и генеральный директор 10Pearls.

Откройте для себя лучшие новости и события финтеха!

Подписывайтесь на рассылку FinTech Weekly

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

Финансы всегда были сторонником цифровых инноваций, и недавняя волна ИИ подтверждает это. Как отрасль, которая сталкивается с возрастающим давлением для предоставления более быстрых, персонализированных и эффективных цифровых решений для клиентов, внедрение передовых технологий — обязательное условие.

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, финтехи быстро столкнутся с рисками с репутационной, регуляторной и безопасности сторон.

Живая рамочная модель не только охватывает все аспекты, но и делает это, следя за развитием стратегий. Она стимулирует, а не ограничивает инновации — при этом не ущемляя финтехи.

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, созданными для их защиты.

Финтехи должны обеспечить стабильную работу систем ИИ и соответствие стандартам производительности. Плохое управление данными — краеугольный камень неуправляемого ИИ, что может привести к катастрофическим последствиям. Важно не только действовать в реальном времени, но и делать это точно и справедливо. Если данные, на которых основаны эти системы, управляются неправильно, внедрение системы обречено на провал.

Представьте себе систему ИИ, неправильно информированную и искажённые данные, которая ошибочно пометила 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. Финтехи обязаны справедливо и безопасно использовать данные на протяжении всего жизненного цикла ИИ-системы, и проблема не в инструментах, а в командах, их использующих.

Последствия этого выходят за рамки. Такие сценарии создают дополнительное давление на команды, которым приходится вмешиваться, тратя драгоценное время и ресурсы. Важно отметить, что это выявляет серьёзные пробелы в существующей базе. Неуправляемые данные — слабое место цифровой инфраструктуры финтеха, делая его уязвимым к реальному мошенничеству и киберугрозам.

Живая модель 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 устраняются предвзятости, обеспечивая справедливость и точность.

Обеспечение объяснимости и прозрачности

Финтехи, использующие живую модель, предотвращают превращение ИИ в «черный ящик», где его внутренние механизмы остаются загадкой для команд и пользователей. Клиенты, 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. Также необходимо исключить предвзятость из процесса.

В модели живого управления объяснимость и прослеживаемость встроены в каждый кейс 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 ИИ пришел к определенному выводу или действию.

Обеспечение соответствия AML

Финансовые учреждения используют автоматизацию и ИИ для мониторинга подозрительных транзакций и деятельности в рамках системы противодействия отмыванию денег. Однако при неправильном контроле или управлении ИИ возникают две проблемы:

* Ложные срабатывания: законные транзакции ошибочно отмечаются, вызывая недовольство 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 «управление как барьеры» эти риски минимизируются за счет хорошо управляемых, прозрачных и поддающихся аудиту данных. Также внедряются четкие оповещения с немедленными рекомендациями для быстрого реагирования.

По мере развития решений ИИ становится все более необходима гибкая, живая структура управления. Она не только защищает учреждения и клиентов от потенциальных рисков, связанных с участием ИИ, но и дает финтехам значительное конкурентное преимущество. Такие рамки позволяют укрепить доверие и повысить репутацию за счет ответственного управления, справедливости, прозрачности, а также надежности и эффективности.