論文の概要: The AI Revolution: Opportunities and Challenges for the Finance Sector
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16538v1
- Date: Thu, 31 Aug 2023 08:30:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-01 15:24:43.541579
- Title: The AI Revolution: Opportunities and Challenges for the Finance Sector
- Title(参考訳): AI革命:金融セクターの機会と課題
- Authors: Carsten Maple, Lukasz Szpruch, Gregory Epiphaniou, Kalina Staykova,
Simran Singh, William Penwarden, Yisi Wen, Zijian Wang, Jagdish Hariharan,
Pavle Avramovic
- Abstract要約: 金融セクターにおけるAIの応用は、業界を変えつつある。
しかしながら、これらのメリットに加えて、AIはいくつかの課題も提示する。
これには透明性、解釈可能性、公正性、説明責任、信頼性に関する問題が含まれる。
金融セクターにおけるAIの使用は、データプライバシとセキュリティに関する重要な疑問をさらに引き起こす。
このニーズをグローバルに認識しているにもかかわらず、金融におけるAIの使用に関する明確なガイドラインや法律はいまだに存在しない。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.486180180030964
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This report examines Artificial Intelligence (AI) in the financial sector,
outlining its potential to revolutionise the industry and identify its
challenges. It underscores the criticality of a well-rounded understanding of
AI, its capabilities, and its implications to effectively leverage its
potential while mitigating associated risks. The potential of AI potential
extends from augmenting existing operations to paving the way for novel
applications in the finance sector. The application of AI in the financial
sector is transforming the industry. Its use spans areas from customer service
enhancements, fraud detection, and risk management to credit assessments and
high-frequency trading. However, along with these benefits, AI also presents
several challenges. These include issues related to transparency,
interpretability, fairness, accountability, and trustworthiness. The use of AI
in the financial sector further raises critical questions about data privacy
and security. A further issue identified in this report is the systemic risk
that AI can introduce to the financial sector. Being prone to errors, AI can
exacerbate existing systemic risks, potentially leading to financial crises.
Regulation is crucial to harnessing the benefits of AI while mitigating its
potential risks. Despite the global recognition of this need, there remains a
lack of clear guidelines or legislation for AI use in finance. This report
discusses key principles that could guide the formation of effective AI
regulation in the financial sector, including the need for a risk-based
approach, the inclusion of ethical considerations, and the importance of
maintaining a balance between innovation and consumer protection. The report
provides recommendations for academia, the finance industry, and regulators.
- Abstract(参考訳): 本報告では、金融セクターにおける人工知能(AI)について検討し、業界に革命をもたらす可能性と課題を概説する。
それは、AIの精通した理解の重要性、その能力、そしてその潜在能力を効果的に活用し、関連するリスクを軽減している。
AIの可能性は、既存の業務の拡大から、金融セクターにおける新しい応用への道を開くまで拡大している。
金融セクターにおけるAIの応用は、業界を変えつつある。
利用範囲は、顧客のサービス強化、不正検出、リスク管理、クレジットアセスメント、高周波トレーディングなど多岐にわたる。
しかしながら、これらのメリットに加えて、AIはいくつかの課題も提示する。
これには透明性、解釈可能性、公平性、説明責任、信頼性に関する問題が含まれる。
金融セクターにおけるAIの使用は、データプライバシとセキュリティに関する重要な疑問をさらに引き起こす。
このレポートで明らかになった別の問題は、aiが金融セクターに導入できるシステミックリスクである。
エラーを起こしやすいAIは、既存のシステム的リスクを悪化させ、金融危機につながる可能性がある。
規制は、潜在的なリスクを軽減しつつ、AIの利点を活用するために不可欠である。
このニーズのグローバルな認識にもかかわらず、金融におけるAI使用に関する明確なガイドラインや法律はいまだに存在しない。
本報告では、リスクベースのアプローチの必要性、倫理的考察の取り入れ、イノベーションと消費者保護のバランスを維持することの重要性など、金融セクターにおける効果的なAI規制の形成を導く重要な原則について論じる。
報告書はアカデミア、金融業界、規制当局への勧告を提供している。
関連論文リスト
- Computing Power and the Governance of Artificial Intelligence [51.967584623262674]
政府や企業は、AIを管理する手段として計算を活用し始めている。
計算ベースのポリシーと技術は、これらの領域を補助する可能性があるが、実装の準備ができている点で大きなバリエーションがある。
プライバシーや経済的影響、権力の中央集権化といった分野において、ガバナンスの計算方法の素早い、あるいは不十分なアプローチは重大なリスクを伴います。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-13T21:10:21Z) - The risks of risk-based AI regulation: taking liability seriously [46.90451304069951]
AIの開発と規制は、重要な段階に達したようだ。
一部の専門家は、GPT-4よりも強力なAIシステムのトレーニングに関するモラトリアムを求めている。
本稿では、最も先進的な法的提案である欧州連合のAI法について分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-03T12:51:37Z) - AI Hazard Management: A framework for the systematic management of root
causes for AI risks [0.0]
本稿ではAI Hazard Management(AIHM)フレームワークを紹介する。
AIのハザードを体系的に識別し、評価し、治療するための構造化されたプロセスを提供する。
総合的な最先端分析からAIハザードリストを構築する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-25T15:55:50Z) - Predictable Artificial Intelligence [67.79118050651908]
予測可能性を達成することは、AIエコシステムの信頼、責任、コントロール、アライメント、安全性を促進するために不可欠である、と私たちは主張する。
本稿では,予測可能なAIに関する疑問,仮説,課題を解明することを目的とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-09T21:36:21Z) - AI Potentiality and Awareness: A Position Paper from the Perspective of
Human-AI Teaming in Cybersecurity [18.324118502535775]
我々は、人間とAIのコラボレーションはサイバーセキュリティに価値があると論じている。
私たちは、AIの計算能力と人間の専門知識を取り入れたバランスのとれたアプローチの重要性を強調します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-28T01:20:44Z) - Trustworthy, responsible, ethical AI in manufacturing and supply chains:
synthesis and emerging research questions [59.34177693293227]
製造の文脈において、責任、倫理、信頼できるAIの適用性について検討する。
次に、機械学習ライフサイクルのより広範な適応を使用して、実証的な例を用いて、各ステップが与えられたAIの信頼性に関する懸念にどのように影響するかを議論します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-19T10:43:06Z) - A Brief Overview of AI Governance for Responsible Machine Learning
Systems [3.222802562733787]
このポジションペーパーは、AIの責任ある使用を監督するように設計されたフレームワークである、AIガバナンスの簡単な紹介を提案する。
AIの確率的性質のため、それに関連するリスクは従来の技術よりもはるかに大きい。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-21T23:48:51Z) - Exploring Explainable AI in the Financial Sector: Perspectives of Banks
and Supervisory Authorities [0.3670422696827526]
本研究の目的は、金融セクターにおけるxAIの適用に関する監督当局及び規制機関の視点を検討することである。
調査を行った場合,AIシステムの説明可能性の望ましい範囲について,監督当局と銀行との間に格差があることが判明した。
金融セクターは、適用可能な法律や規制に関連して、技術的AI(モデル)の非説明可能性要件とより広範なAIシステムの説明可能性要件との明確な区別の恩恵を受けることができる、と我々は主張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-03T14:11:37Z) - An interdisciplinary conceptual study of Artificial Intelligence (AI)
for helping benefit-risk assessment practices: Towards a comprehensive
qualification matrix of AI programs and devices (pre-print 2020) [55.41644538483948]
本稿では,インテリジェンスの概念に対処するさまざまな分野の既存の概念を包括的に分析する。
目的は、AIシステムを評価するための共有概念や相違点を特定することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-07T12:01:31Z) - Toward Trustworthy AI Development: Mechanisms for Supporting Verifiable
Claims [59.64274607533249]
AI開発者は、責任を負うことのできる検証可能な主張をする必要がある。
このレポートは、さまざまな利害関係者がAIシステムに関するクレームの妥当性を改善するための様々なステップを示唆している。
我々は、この目的のための10のメカニズム、すなわち、組織、ソフトウェア、ハードウェアを分析し、それらのメカニズムの実装、探索、改善を目的とした推奨を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-15T17:15:35Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。