توسعه چارچوبی برای مدیریت ریسک‌های هوش مصنوعی در صنعت خدمات مالی

Abstract

در سال‌های اخیر، مؤسسات مالی به طور فزاینده‌ای از فناوری‌های پیشرفته از جمله هوش مصنوعی در مواردی مانند امتیازدهی اعتباری، شناسایی ناهنجاری‌ها، کنترل‌های داخلی و انطباق با مقررات استفاده می‌کنند که با دسترسی به مدل‌های یادگیری ماشین، استفاده از آن‌ها تسهیل شده است. با وجود دقت بالای پیش‌بینی این مدل‌ها، ممکن است با ریسک‌هایی همراه باشند؛ بنابراین، برای ذینفعان مربوطه، مانند کاربران تجاری، حسابرسان، ناظران و مشتریان نهایی قابل اعتماد نیستند. برای اندازه‌گیری قابلیت اعتماد برنامه‌های هوش مصنوعی، لازم است تا شاخص‌های کلیدی ریسکهای هوش مصنوعی در صنعت خدمات مالی شناسایی شوند و بر اساس آن چارچوب مدیریت ریسک هوش مصنوعی ایجاد و الزامات نظارتی دقیقی تبیین شود. این مقاله، مروری بر برخی از ریسک‌های هوش مصنوعی در صنعت خدمات مالی داشته و تلاش کرده است تا چارچوبی برای مدیریت ریسک‌های هوش مصنوعی در این صنعت را معرفی کند. در این پژوهش پیشنهاد شده است که برای مدیریت ریسک هوش مصنوعی باید یک رویکرد یکپارچه اتخاذ شود که تمامی ریسک‌های اصلی مدل هوش مصنوعی را به طور همزمان در نظر می‌گیرد. به طور خاص، یک مدل یکپارچه مدیریت ریسک هوش مصنوعی که شامل سنجش مجموعه‌ای از چهار معیار پایداری، دقت، انصاف و توضیح‌پذیری با روش‌های آماری است، توسعه یابد. این پژوهش می‌تواند پایه‌گذار پژوهش‌های تجربی و کاربردی در زمینه اندازه‌گیری و مدیریت ریسک‌های هوش مصنوعی باشد.