在上个月的14日, 里约创新周, 全球最大的科技与创新盛会, 被超过185,000人占用，用于讨论当前最受关注的主题之一：金融科技中的人工智能（IA）. 著名专家的互动使流行概念得以去神秘化, 此外强调了算法透明度和数据质量的重要性.
误解一：数据不会说谎
关于人工智能的一个广泛传播的神话是“数据不说谎”. 尽管数据对于训练算法和基于信息做出决策至关重要, 理解数据质量和收集数据的背景发挥着关键作用是至关重要的. 现实是它们可能反映社会中存在的偏见, 再现偏见和不平等. 如果在数据的选择和处理上没有严格的注意, 人工智能可以延续甚至放大这些偏见, 导致歧视性和不公正的决定
对于金融科技公司, 处理敏感财务信息的, 数据的质量和公正性问题更加关键. 客户的信任是一项宝贵的资产, 任何不公正或歧视的迹象都可能削弱公司的信誉. 因此, 实施促进透明度的数据治理实践是至关重要的, 公正性和隐私, 确保人工智能用于赋能和保护消费者, 而不是损害他们
误解二：人工智能像人类一样学习
另一个关于人工智能的常见神话是它以与人类相同的方式学习和做出决策. 尽管这个工具可以模拟人类思维的某些方面, 理解她是基于统计和概率模式运作的这一点是至关重要的, 没有理解上下文或进行伦理判断的能力. 人工智能算法经过训练以识别数据中的相关性并优化特定指标, 如预测的准确性或自动化系统的效率
在金融科技的背景下, 这种区分对于确保技术以伦理和负责任的方式使用至关重要. 尽管流程自动化和大规模数据分析可以带来显著的好处, 在关键领域保持人类监督是至关重要的, 如在复杂的财务决策或在敏感情况下提供客户服务. 此外, 企业应采取透明的方法来解释人工智能的决策, 为用户提供关于推理过程和推荐来源的见解
负责任的创新之路
随着人工智能继续改变金融科技的格局, 企业采取负责任的创新方法是至关重要的, 优先考虑伦理, 透明和公平. 有一些指导方针可以指导这个过程
1. 数据治理：建立政策和程序以确保质量, 数据的公正性和隐私性, 包括识别和减轻算法偏见
2. 人工智能的可解释性：开发能够清晰和易于理解地解释人工智能的决策和预测的系统, 允许用户理解推荐背后的推理
3. 人类监督：将人类专业知识融入关键流程, 如何审查复杂决策, 风险管理和客户服务, 确保责任和同情
4. 利益相关者的参与：吸引客户, 调节器, 伦理专家和其他利益相关者在人工智能解决方案的开发和评估中, 融入不同的视角和关切
5. 教育与意识：在员工中推广数字素养和对人工智能的理解, 客户和社会整体, 使人们能够提出关键问题并做出明智的决策
人工智能有潜力推动创新, 金融部门的效率与包容性, 但其使用应以责任为准则. 揭示神话并认识资源的局限性, 金融科技可以建立新的卓越标准, 构建值得信赖的解决方案, 促进公平并赋能消费者.
金融科技中的人工智能：揭穿神话并拥抱负责任的创新
