A mesterséges intelligencia a luxemburgi pénzügyi szektorban: A pénzügyi szektor: Elfogadás, kihívások és az előttünk álló út
Az elmúlt években a luxemburgipénzügyi szektor egyre nagyobb érdeklődést mutatott a mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás (ML) iránt. A CSSF (Commission de Surveillance du Secteur Financier) és a BCL (Banque centrale du Luxembourg) közös tematikus felülvizsgálata azt mutatja, hogy bár az alkalmazás még korai stádiumban van, a mesterséges intelligencia technológiákba történő beruházások és azok alkalmazása folyamatosan növekszik.
A mesterséges intelligencia felé melegedő ágazat
A 2021 októbere és 2022 januárja között végzett felmérés 148 felügyelt intézményt célzott meg, és 93%-os válaszadási arányt ért el. Három kulcsfontosságú területet értékelt: a digitális stratégiát, az AI/ML bevezetését és a valós életbeli felhasználási eseteket. Az eredmények pillanatképet nyújtanak egy olyan iparágról, amely óvatosan, de fokozatosan fogadja be az AI-t.
2021-ben a válaszadóknak csak 32%-a számolt be a mesterséges intelligenciát támogató API-kba (56%) és a digitális bevezetésbe (34%) történő befektetésekről. 2023-ra azonban a gépi tanulás lett a várható beruházásnövekedés első számú területe, az intézmények 39%-a tervezi növelni ML-büdzséjét. Ez a feltáró érdeklődésről a stratégiai elfogadás felé való elmozdulást jelzi.
Jelenlegi elfogadási szintek
A mesterséges intelligencia körüli felhajtás ellenére a felmérés idején az intézményeknek csak 30%-a használta aktívan a mesterséges intelligenciát, és 25%-uk vezetett be ML-megoldásokat. Ezek közül egyértelműen az ML a domináns technológia, amelyet az AI-t alkalmazók 83%-a használ. A válaszadók által bejelentett felhasználási esetek között elsősorban a csalásfelismerés, a folyamatautomatizálás, a marketing, az ügyfélismeret és a kiberbiztonság szerepel.
Érdekes módon a bankok – annak ellenére, hogy a válaszadók többsége a bankok közül került ki – lemaradtak a fizetési és elektronikuspénz-intézetek mögött a mesterséges intelligencia bevezetésében, valószínűleg a bonyolultabb örökölt rendszereik miatt.
Előnyök és kihívások
Az intézmények a mesterséges intelligencia és az ML használatának három fő előnyét azonosították:
-
Javított belső hatékonyság
-
Kockázatcsökkentés
-
Továbbfejlesztett termékek és szolgáltatások
A másik oldalon a legnagyobb kihívások közé tartozik az adatminőség, az AI/ML tehetségek szűkössége, valamint a modellek sodródásával és nyomon követésével kapcsolatos problémák. Az egyértelmű szabályozási keret hiánya szintén hozzájárul a szélesebb körű bevezetés óvatosságához.
Szervezeti struktúrák és készséghiányok
A legtöbb AI-t használó intézmény (86%) dedikált adattudományi csapatokkal rendelkezik – gyakran a csoport szintjén. A luxemburgi csapatok mérete azonban továbbra is kicsi, általában 10 főnél kevesebb. A leginkább szükséges készségek az adatelemzés, a statisztika és az informatikai programozás.
A mesterséges intelligencia iránti növekvő érdeklődés ellenére a válaszadók 30%-a még nem tartott semmilyen mesterséges intelligenciával kapcsolatos képzést a munkatársaknak, ami rávilágít a belső felkészültség hiányosságára.
Irányítás és bizalom
A jelentés vegyes képet fest a mesterséges intelligencia irányításáról. Míg a legtöbb intézmény a hagyományos felügyeleti funkciókat – például az adatvédelmet és az információbiztonságot – bevonja a mesterséges intelligencia projektekbe, csak 22%-uk rendelkezik mesterséges intelligenciára vonatkozó etikai irányelvekkel, és mindössze 7%-uk hozott létre etikai bizottságokat. Ahogy az AI alkalmazása egyre inkább kiforrott, az etikai irányítás kulcsfontosságú lesz a bizalom és a szabályozási megfelelés biztosítása szempontjából.
A biztonság továbbra is kritikus terület. Csak 56% végez független biztonsági felülvizsgálatot a mesterséges intelligencia rendszereiről, és csak 27% teszteli azokat kifejezetten az olyan fenyegetésekkel szemben, mint az ellenséges támadások vagy az adatmérgezés. Hasonlóképpen, az előítéletek megelőzése és a megmagyarázhatóság számos felhasználási esetben továbbra is fejletlen.
Termelési felhasználási esetek
Összesen 158 mesterséges intelligenciával kapcsolatos felhasználási esetről számoltak be, amelyek 59%-a már termelésben van. Az AML és a csalásfelderítés vezet (18%), ezt követi a folyamatautomatizálás (15%), valamint az olyan ügyfélközpontú felhasználási esetek, mint a termékajánlások és a betekintés (egyenként 8%). A legtöbb rendszer még mindig a hagyományos belső adatokra támaszkodik, és házon belül vagy korlátozott külső támogatással épül.
Előre tekintve
A luxemburgi pénzügyi szektor óvatosan, de határozottan halad a mesterséges intelligencia integrációja felé. A mesterséges intelligenciával kapcsolatos beruházások növekedése és az előnyök és kockázatok növekvő tudatossága egy érlelődő ökoszisztémát jelez. Ugyanakkor egyértelmű munka vár még ránk: a tehetség fellendítése, az irányítás javítása, valamint annak biztosítása, hogy az AI-rendszerek megbízhatóak, biztonságosak és megmagyarázhatóak legyenek.
Ahogy Európa egyre közelebb kerül a mesterséges intelligenciáról szóló törvény elfogadásához, a luxemburgi pénzintézeteknek lehetőségük van arra, hogy példát mutassanak – az innováció és a felelősségvállalás egyesítésével.