עליית הבינה המלאכותית בתעשיית הבנקאות של לוקסמבורג: מגמות, אתגרים והזדמנויות

בינה מלאכותית במגזר הפיננסי של לוקסמבורג: אימוץ, אתגרים והדרך קדימה

בשנים האחרונות, מגזר הפיננסים של לוקסמבורג גילה עניין גובר בבינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה (ML). סקירה נושאית משותפת של ה-CSSF (Commission de Surveillance du Secteur Financier) וה-BCL (Banque centrale du Luxembourg) מגלה כי בעוד שהאימוץ עדיין בשלבים מוקדמים, ההשקעה והיישום של טכנולוגיות בינה מלאכותית נמצאים בעלייה מתמדת.

מגזר מתחמם לבינה מלאכותית

הסקר, שנערך בין אוקטובר 2021 לינואר 2022, פנה ל-148 מוסדות מפוקחים והשיג שיעור תגובה של 93%. הוא העריך שלושה תחומים מרכזיים: אסטרטגיה דיגיטלית, אימוץ בינה מלאכותית/למידה אלקטרונית ומקרי שימוש אמיתיים. התוצאות מציעות תמונה של תעשייה המאמצת בינה מלאכותית בזהירות אך בהדרגה.

בשנת 2021, רק 32% מהנשאלים דיווחו על השקעות בבינה מלאכותית – אחרי ממשקי API (56%) והטמעה דיגיטלית (34%). עם זאת, עד 2023, למידת מכונה הפכה לתחום הצמיחה הצפוי ביותר בהשקעות, כאשר 39% מהמוסדות מתכננים להגדיל את תקציבי הלמידה החישובית שלהם. זה מסמן מעבר מעניין חקרני לאימוץ אסטרטגי.

רמות אימוץ נוכחיות

למרות הרעש סביב בינה מלאכותית, רק 30% מהמוסדות השתמשו באופן פעיל בבינה מלאכותית בזמן הסקר, ו-25% יישמו פתרונות ללמידה אלקטרונית. מבין אלה, למידת מכונה היא בבירור הטכנולוגיה הדומיננטית, בה משתמשים 83% ממאמצים של בינה מלאכותית. מקרי שימוש שדווחו על ידי המשיבים כוללים בעיקר גילוי הונאות, אוטומציה של תהליכים, שיווק, תובנות לקוחות ואבטחת סייבר.

מעניין לציין, שבנקים – למרות היותם רוב המשיבים – מפגרים אחרי מוסדות תשלומים וכסף אלקטרוני בפריסת בינה מלאכותית, כנראה בשל מערכות מדור קודם מורכבות יותר שלהם.

יתרונות ואתגרים

מוסדות זיהו שלושה יתרונות עיקריים של שימוש בבינה מלאכותית ובלמידה אלקטרונית:

• יעילות פנימית משופרת

• הפחתת סיכונים

• מוצרים ושירותים משופרים

מצד שני, האתגרים הגדולים ביותר כוללים את איכות הנתונים, מחסור בכישרונות בתחום הבינה המלאכותית/למידה חשמלית, ובעיות עם סחף וניטור מודלים. היעדר מסגרת רגולטורית ברורה תורם גם הוא לזהירות באימוץ רחב יותר.

מבנים ארגוניים ופערי מיומנויות

לרוב המוסדות המשתמשים בבינה מלאכותית (86%) יש צוותי מדעי נתונים ייעודיים – שלעתים קרובות ממוקמים ברמת הקבוצה. עם זאת, גודל הצוותים בלוקסמבורג נותר קטן, בדרך כלל פחות מ-10 אנשים. הכישורים הנדרשים ביותר הם ניתוח נתונים, סטטיסטיקה ותכנות IT.

למרות העניין הגובר בבינה מלאכותית, 30% מהנשאלים טרם סיפקו כל הכשרה הקשורה לבינה מלאכותית לצוות, דבר המדגיש פער במוכנות הפנימית.

ממשל ואמון

הדו”ח מצייר תמונה מעורבת של ניהול בינה מלאכותית. בעוד שרוב המוסדות משלבים פונקציות פיקוח מסורתיות – כמו הגנת נתונים ואבטחת מידע – בפרויקטים של בינה מלאכותית, רק ל-22% מהם יש מדיניות אתית ספציפית לבינה מלאכותית, ורק ל-7% יש ועדות אתיקה שהוקמו. ככל שהשימוש בבינה מלאכותית יתבגר, ניהול אתי יהיה חיוני להבטחת אמון ועמידה בתקנות.

אבטחה נותרה תחום קריטי. רק 56% עורכים ביקורות אבטחה עצמאיות של מערכות הבינה המלאכותית שלהם, ורק 27% בודקים אותן באופן ספציפי כנגד איומים כמו התקפות עוינות או הרעלת נתונים. באופן דומה, מניעת הטיה והסבר נותרות לא מפותחות במקרי שימוש רבים.

מקרי שימוש בייצור

בסך הכל דווחו 158 מקרי שימוש הקשורים לבינה מלאכותית, כאשר 59% מהם כבר נמצאים בתהליך ייצור. איסור על הלבנת הון וגילוי הונאות מובילים את התחום (18%), אחריהם אוטומציה של תהליכים (15%), ומקרי שימוש הפונים ללקוחות כמו המלצות ותובנות מוצרים (8% כל אחד). רוב המערכות עדיין מסתמכות על נתונים פנימיים מסורתיים ונבנות באופן עצמאי או עם תמיכה חיצונית מוגבלת.

להסתכל קדימה

המגזר הפיננסי של לוקסמבורג נמצא במסלול זהיר אך נחוש לקראת שילוב בינה מלאכותית. העלייה בהשקעות הקשורות לבינה מלאכותית והמודעות הגוברת ליתרונות ולסיכונים כאחד מאותתת על מערכת אקולוגית מתבגרת. עם זאת, יש עבודה ברורה לפנינו: קידום כישרונות, שיפור הממשל והבטחת אמינות, אבטחה וניתנות להסבר במערכות בינה מלאכותית.

ככל שאירופה מתקרבת לחקיקת חוק הבינה המלאכותית, למוסדות הפיננסיים של לוקסמבורג יש הזדמנות להוביל באמצעות דוגמה – לשלב חדשנות עם אחריות.