Документ “The Impact of AI in Financial Services” представляет собой всеобъемлющий анализ влияния искусственного интеллекта (AI) в финансовых услугах, подготовленный Oliver Wyman для UK Finance. Он охватывает следующие ключевые аспекты:

Общий контекст AI в финансовых услугах: Документ рассматривает воздействие AI, в том числе Генеративного AI, на финансовую сферу, обращая внимание на его потенциальную ценность для бизнеса и потребителей, а также на сопутствующие риски и регуляторные проблемы.
Результаты опроса: Отмечается, что большинство финансовых учреждений (90%) уже используют Предиктивный AI, особенно в задачах обнаружения мошенничества и в бэк-офисных функциях. Более 70% находятся на стадии пилотных проектов с использованием Генеративного AI, при этом большая часть респондентов ожидает от него таких же или более высоких преимуществ, чем от Предиктивного AI.
Методология исследования: Основой отчета послужило исследование, проведенное среди 23 членов UK Finance, включая опросы и интервью, а также регулярные форумы для обсуждения политики AI и регулирования.
Различия между Генеративным и Предиктивным AI: Отчет подчеркивает важность различения этих типов AI. Генеративный AI подходит для задач, требующих творческого подхода и генерации контента, в то время как Предиктивный AI используется для аналитических задач и распознавания образцов.
Применение AI в финансовых услугах: Описываются текущие и потенциальные применения AI в финансовой сфере, включая возможности и вызовы, связанные с внедрением Генеративного AI.
Вызовы при внедрении AI: Рассматриваются проблемы внедрения Предиктивного и Генеративного AI, включая ограничения, связанные с доступностью данных, зрелостью технологий, регуляторной неопределенностью и отсутствием ясного бизнес-кейса.
Извлечение выгод из Генеративного AI: Описываются шаги, необходимые для интеграции AI в стратегию и операции организаций, с целью полного раскрытия его потенциала. Отмечается, что создание ценности от Генеративного AI будет разворачиваться в три фазы.
Риски AI и их снижение: Обсуждаются ключевые риски, связанные с Генеративным AI, включая управление данными, потенциальные негативные последствия для потребителей, репутационные и регуляторные риски, а также подходы к снижению этих рисков.

Отчет “The Impact of AI in Financial Services” также предоставляет дополнительную информацию о следующих аспектах:

Сложности контроля над Генеративным AI: Генеративный AI характеризуется непредсказуемостью, непрозрачностью процессов и логики, отсутствием точности и зависимостью от сторонних разработчиков, что затрудняет контроль и оценку доверия к этим системам.
Риски для потребителей: Недостаточный контроль над Генеративным AI может привести к дискриминационным и предвзятым результатам, а также к созданию ненадежных или некорректных результатов (таких как “галлюцинации” моделей), что в свою очередь может нанести ущерб репутации и вызвать регуляторные риски.
Интеллектуальная собственность и нарушения конфиденциальности: Использование защищенных авторскими правами текстов или медиа в качестве тренировочных данных может привести к нарушениям авторских прав, а также к утечке личных или конфиденциальных данных.
Дополнительные риски: В документе также упоминаются дополнительные риски, связанные с AI, которые выходят за рамки отчета, включая риски, связанные с упущением выгод от AI, влиянием на занятость и потенциальным воздействием на цели устойчивого развития.
Смягчение рисков: Для уменьшения рисков, связанных с AI, предлагаются такие методы, как ограничение использования Генеративного AI для “подходящих приложений”, повышение осведомленности бизнеса об AI, а также усиление контроля за использованием AI внутри организаций.
Использование AI злоумышленниками: Обсуждаются риски, связанные с использованием Генеративного AI злоумышленниками, включая мошенничество, создание и модификацию вредоносного ПО, идентификацию уязвимостей и взлом паролей.
Примеры использования AI в финансовых услугах: Представлены кейсы использования AI, включая инструмент Генеративного AI LenAI от Marsh McLennan и систему динамической оценки рисков AML от Google Cloud и HSBC.
Регуляторная и политическая перспектива: Обсуждаются различные подходы к регулированию AI в разных юрисдикциях, включая Великобританию, Европейский Союз, США, Сингапур и Китай. Основное внимание уделяется различиям в подходах к регулированию AI и необходимости международного сотрудничества для согласования регулирования.