論文の概要: Integrating AI's Carbon Footprint into Risk Management Frameworks: Strategies and Tools for Sustainable Compliance in Banking Sector

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01818v1
• Date: Sun, 15 Sep 2024 23:09:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 14:54:47.271133
• Title: Integrating AI's Carbon Footprint into Risk Management Frameworks: Strategies and Tools for Sustainable Compliance in Banking Sector
• Title（参考訳）: AIのカーボンフットプリントをリスク管理フレームワークに統合する - 銀行部門における持続可能なコンプライアンスのための戦略とツール
• Authors: Nataliya Tkachenko,
• Abstract要約: 本稿では,AIの炭素フットプリントを銀行セクターのリスク管理フレームワーク(RMF)に統合することを検討する。 近年のAI研究、例えばOpen Mixture-of-Experts (OLMoE)フレームワークは、より効率的でダイナミックなAIモデルを提供する。 これらの技術的例を用いて、この論文は、銀行がAIの炭素フットプリントを特定し、評価し、緩和するための構造化されたアプローチを概説している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper examines the integration of AI's carbon footprint into the risk management frameworks (RMFs) of the banking sector, emphasising its importance in aligning with sustainability goals and regulatory requirements. As AI becomes increasingly central to banking operations, its energy-intensive processes contribute significantly to carbon emissions, posing environmental, regulatory, and reputational risks. Regulatory frameworks such as the EU AI Act, Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD), Corporate Sustainability Due Diligence Directive (CSDDD), and the Prudential Regulation Authority's SS1/23 are driving banks to incorporate environmental considerations into their AI model governance. Recent advancements in AI research, like the Open Mixture-of-Experts (OLMoE) framework and the Agentic RAG framework, offer more efficient and dynamic AI models, reducing their carbon footprint without compromising performance. Using these technological examples, the paper outlines a structured approach for banks to identify, assess, and mitigate AI's carbon footprint within their RMFs, including adopting energy-efficient models, utilising green cloud computing, and implementing lifecycle management.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,AIの炭素フットプリントを銀行セクターのリスク管理フレームワーク(RMF)に統合し,持続可能性目標と規制要件との整合性の重要性を強調する。 AIが銀行業務の中心となるにつれ、そのエネルギー集約的なプロセスは二酸化炭素排出量に大きく寄与し、環境、規制、評判のリスクを生じさせる。 EU AI Act, Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD), Corporate Sustainability Due Diligence Directive (CSDDD), and the Prudential Regulation Authority's SS1/23などの規制フレームワークは、環境配慮をAIモデルガバナンスに組み込むよう銀行に促している。 Open Mixture-of-Experts(OLMoE)フレームワークやAgentic RAGフレームワークなど、AI研究の最近の進歩は、より効率的でダイナミックなAIモデルを提供し、パフォーマンスを損なうことなく、カーボンフットプリントを削減している。 これらの技術的例を使って、エネルギー効率の良いモデルの採用、グリーンクラウドコンピューティングの利用、ライフサイクル管理の実装などを含む、銀行がRMF内のAIの炭素フットプリントを特定し、評価し、緩和するための構造化されたアプローチを概説する。

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