Na zadnjem dnevu 14, Teden inovacij v Riu, največji globalni dogodek na področju tehnologije in inovacij, je bilo zasedeno z več kot 185 tisoč ljudmi in uporabljeno za razpravo o enem od tem, ki ima trenutno največji odmev: umetna inteligenca (UI) v fintechih. Interakcija uglednih stručnjaka omogućila je razotkrivanje popularnih koncepata, poleg tega izpostavlja pomen preglednosti algoritmov in kakovosti podatkov.
Mit 1: Podatki ne lažejo
Mit en najbolj razširjenih mitov o umetni inteligenci je, da "podatki ne lažejo". Čeprav so podatki ključni za usposabljanje algoritmov in sprejemanje odločitev na podlagi informacij, je ključno razumeti da kakovost podatkov in kontekst, v katerem so zbrani, igrata ključno vlogo. Resničnost je, da lahko odražajo obstoječe pristranskosti v družbi, reprodukcija predsodkov in neenakosti. Če ne bo strogega nadzora pri izbiri in obdelavi podatkov, IA lahko perpetuira in celo okrepi te pristranskosti, rezultirajo v diskriminatorne in nepravične odločitve
Za fintech podjetja, ki se ukvarjajo z občutljivimi finančnimi informacijami, vprašanje kakovosti in nepristranskosti podatkov je še bolj kritično. Zaupanje strank je dragocena dobrina, in kakršen koli znak nepravičnosti ali diskriminacije lahko podkopa verodostojnost podjetja. Torej, je nujno uvesti prakse upravljanja podatkov, ki spodbujajo preglednost, nepristranskost in zasebnost, zagotovitev, da se umetna inteligenca uporablja za opolnomočenje in zaščito potrošnikov, namesto da da bi jim škodovali
Mit 2: IA se uči kao čovek
Drug drug mit o umetnosti je, da se uči in sprejema odločitve na enak način kot človek. Čeprav ta orodja lahko simulira nekatere vidike človeškega razmišljanja, je ključno razumeti da deluje na osnovi statističkih i probabilističkih obrazaca, brez sposobnosti razumevanja konteksta ali izvajanja etičnega presojanja. Algoritmi umetne inteligence so usposobljeni za prepoznavanje korelacij v podatkih in optimizacijo določenih meril, kako je natančnost napovedi ali učinkovitost avtomatiziranega sistema
V kontekstu fintechov, ta razlika je ključna za zagotavljanje, da se tehnologija uporablja na etičen in odgovoren način. Čeprav lahko avtomatizacija procesov in analiza podatkov v velikem obsegu prinesejo pomembne koristi, je nujno ohraniti človeško nadzor v kritičnih področjih, kot odločanje o kompleksnih finančnih zadevah ali obravnava strank v občutljivih situacijah. Poleg tega, podjetja morajo sprejeti pregledne pristope za razlago odločitev umetne inteligence, nudenje uporabnikom vpogled v proces razmišljanja in izvor priporočil
Pot do inovacijam, ki so odgovorne
Ko se umetna inteligenca še naprej spreminja pokrajino fintechov, je ključno, da podjetja sprejmejo pristop k odgovorni inovaciji, prioritiziranje etike, preglednost in pravičnost. Obstaja nekaj smernic, ki lahko usmerjajo ta postopek
1. Upravljanje podatki: vzpostaviti politike in postopke za zagotavljanje kakovosti, nepristranskost in zasebnost podatkov, vključujoč identifikacijo in omilitev algoritemske pristranskosti
2. Razložljivost umetne inteligence: razviti sisteme, ki lahko jasno in dostopno razložijo odločitve in napovedi umetne inteligence, omogočanje uporabnikom, da razumejo razmišljanje za priporočili
3. Človeška nadzor: vključitev človeške strokovnosti v kritične procese, kako pregled odločitev, ki so kompleksne, upravljanje tveganji in storitve za stranke, zagotovitev odgovornosti in empatije
4. Vključevanje deležnikov: vključiti stranke, regulatorji, strokovnjaki za etiko in drugi deležniki pri razvoju in ocenjevanju rešitev umetne inteligence, vključevanje različnih perspektiv in skrbi
5. Izobraževanje in ozaveščanje: spodbujanje digitalne pismenosti in razumevanja umetne inteligence med zaposlenimi, stranke in družba na splošno, opremljanje ljudi za postavljanje kritičnih vprašanj in sprejemanje informiranih odločitev
Umetna inteligenca ima potencial za spodbujanje inovacij, učinkovitost in vključevanje v finančnem sektorju, ampak njegova uporaba mora biti usklajena z odgovornostjo. Pri razkrivanju mitov in prepoznavanju omejitev virov, fintechi lahko vzpostavijo nov standard odličnosti, gradnja rešitev, ki vzbujajo zaupanje, spodbujajo enakost in opolnomočajo potrošnike.
IA v fintechih: razkrivanje mitov in sprejemanje odgovorne inovacije
