Mākslīgais intelekts Luksemburgas finanšu nozarē: Pieņemšana, izaicinājumi un turpmākais ceļš uz priekšu
Pēdējos gados Luksemburgasfinanšu sektors ir izrādījis arvien lielāku interesi par mākslīgo intelektu (AI) un mašīnmācīšanos (ML). CSSF (Commission de Surveillance du Secteur Financier) un BCL (Banque centrale du Luxembourg) kopīgā tematiskajā pārskatā atklāts, ka, lai gan ieviešana vēl ir agrīnā posmā, ieguldījumi un mākslīgā intelekta tehnoloģiju ieviešana pastāvīgi pieaug.
Nozare, kas sāk pievērsties mākslīgajam intelektam
Apsekojumā, kas tika veikts no 2021. gada oktobra līdz 2022. gada janvārim, piedalījās 148 uzraudzītās iestādes, un tika iegūts 93 % atbilžu. Tajā tika vērtētas trīs galvenās jomas: digitālā stratēģija, mākslīgā intelekta un matemātikas ieviešana un reāli izmantošanas gadījumi. Rezultāti sniedz priekšstatu par nozari, kas piesardzīgi, bet pakāpeniski apgūst mākslīgo intelektu.
2021. gadā tikai 32 % respondentu ziņoja par ieguldījumiem mākslīgā intelekta saskarņu saskarnēs (56 %) un digitālajā uzņemšanā (34 %). Tomēr līdz 2023. gadam mašīnmācīšanās bija kļuvusi par galveno jomu, kurā gaidāms ieguldījumu pieaugums, – 39 % iestāžu plāno palielināt ML budžetu. Tas iezīmē pāreju no izpētes intereses uz stratēģisku ieviešanu.
Pašreizējie pieņemšanas līmeņi
Neraugoties uz mākslīgā intelekta radīto ažiotāžu, aptaujas laikā tikai 30 % iestāžu aktīvi izmantoja mākslīgo intelektu, bet 25 % bija ieviesušas ML risinājumus. No tiem ML ir nepārprotami dominējošā tehnoloģija, ko izmanto 83 % no tiem, kas izmanto mākslīgo intelektu. Respondentu minētie izmantošanas gadījumi galvenokārt ietver krāpšanas atklāšanu, procesu automatizāciju, mārketingu, klientu ieskatu un kiberdrošību.
Interesanti, ka bankas – lai gan tās ir lielākā daļa respondentu – atpaliek no maksājumu un e-naudas iestādēm mākslīgā intelekta ieviešanas jomā, iespējams, to sarežģītāko mantoto sistēmu dēļ.
Ieguvumi un izaicinājumi
Iestādes identificēja trīs galvenos ieguvumus no mākslīgā intelekta un ML izmantošanas:
-
Uzlabota iekšējā efektivitāte
-
Riska samazināšana
-
Uzlaboti produkti un pakalpojumi
No otras puses, lielākās problēmas ir datu kvalitāte, AI/ML talantu trūkums, kā arī problēmas ar modeļu novirzīšanos un uzraudzību. Piesardzību plašākā ieviešanā veicina arī skaidra tiesiskā regulējuma trūkums.
Organizatoriskās struktūras un prasmju trūkums
Lielākajā daļā iestāžu, kas izmanto mākslīgo intelektu (86 %), ir īpašas datu zinātnes komandas, kas bieži vien atrodas grupas līmenī. Tomēr komandu skaits Luksemburgā joprojām ir neliels, parasti mazāk nekā 10 cilvēki. Visvairāk nepieciešamās prasmes ir datu analīze, statistika un IT programmēšana.
Neraugoties uz pieaugošo interesi par mākslīgo intelektu, 30 % respondentu vēl nav nodrošinājuši darbiniekiem ar mākslīgo intelektu saistītu apmācību, kas norāda uz iekšējās gatavības trūkumu.
Pārvaldība un uzticēšanās
Ziņojumā sniegts neviennozīmīgs priekšstats par mākslīgā intelekta pārvaldību. Lai gan lielākā daļa iestāžu AI projektos iesaista tradicionālās pārraudzības funkcijas, piemēram, datu aizsardzību un informācijas drošību, tikai 22 % iestāžu ir izstrādājušas specifisku AI ētikas politiku, un tikai 7 % ir izveidojušas ētikas komitejas. Mākslīgā intelekta izmantošanai attīstoties, ētiskajai pārvaldībai būs izšķiroša nozīme, lai nodrošinātu uzticēšanos un atbilstību normatīvajiem aktiem.
Drošība joprojām ir ļoti svarīga joma. Tikai 56 % no tiem veic neatkarīgas drošības pārbaudes savām mākslīgā intelekta sistēmām, un tikai 27 % īpaši testē tās pret tādiem draudiem kā pretinieku uzbrukumi vai datu saindēšana. Tāpat daudzos izmantošanas gadījumos aizvien nav pietiekami attīstīta neobjektivitātes novēršana un izskaidrojamība.
Lietošanas gadījumi ražošanā
Kopumā tika ziņots par 158 ar mākslīgo intelektu saistītiem izmantošanas gadījumiem, no kuriem 59 % jau ir ieviesti ražošanā. Priekšgalā ir nelikumīgi iegūtu līdzekļu legalizēšana un krāpšanas atklāšana (18 %), kam seko procesu automatizācija (15 %) un ar klientiem saistīti izmantošanas gadījumi, piemēram, produktu ieteikumi un ieskats (katrs pa 8 %). Lielākā daļa sistēmu joprojām balstās uz tradicionālajiem iekšējiem datiem un tiek veidotas pašu uzņēmumā vai ar ierobežotu ārējo atbalstu.
Raugoties nākotnē
Luksemburgas finanšu sektors piesardzīgi, bet apņēmīgi virzās uz mākslīgā intelekta integrāciju. Ar mākslīgo intelektu saistīto investīciju pieaugums un pieaugošā izpratne gan par ieguvumiem, gan riskiem liecina par ekosistēmas nobriešanu. Tomēr ir skaidrs, ka priekšā vēl ir darbs: talantu palielināšana, pārvaldības uzlabošana un AI sistēmu uzticamības, drošības un izskaidrojamības nodrošināšana.
Tā kā Eiropa tuvojas Mākslīgā intelekta akta pieņemšanai, Luksemburgas finanšu iestādēm ir iespēja rādīt piemēru, apvienojot inovācijas un atbildību.