В последние годы искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) стали модными словами во всех отраслях, включая банковский сектор. AI и ML меняют методы работы банков, начиная от обслуживания клиентов и заканчивая управлением рисками. Однако, как и любая другая технология, AI и ML не застрахованы от сбоев. В этом блоге мы рассмотрим некоторые банкротства банков в области ИИ и МО и их возможные причины.

Одним из наиболее заметных банкротств банков, связанных с ИИ и ОД, стал крах Knight Capital Group (KCG) в 2012 году. KCG была маркетинговой фирмой, которая использовала алгоритмы для торговли акциями. Однако ошибка кодирования в одном из алгоритмов KCG привела к тому, что фирма потеряла 440 миллионов долларов всего за 45 минут. Алгоритм был разработан для торговли акциями, но из-за ошибки в коде начал покупать и продавать опционы, которыми KCG не владел. Это привело к значительным убыткам фирмы и в конечном итоге привело к ее банкротству.

Еще одним заметным банкротством банка, связанным с ИИ и ОД, стал инцидент 2019 года с участием Capital One. Capital One — один из крупнейших банков США, и в июле 2019 года он объявил об утечке данных, которая затронула 100 миллионов клиентов. Нарушение было вызвано неправильно настроенным брандмауэром в облачной инфраструктуре банка. Неправильная конфигурация позволила хакеру получить доступ к конфиденциальным данным клиентов, включая имена, адреса, кредитные рейтинги и номера социального страхования. Хакер смог получить доступ к этой информации, потому что Capital One использовал инструмент на основе искусственного интеллекта для сканирования своей облачной инфраструктуры, но инструмент не смог обнаружить неправильную конфигурацию.

Это всего лишь два примера банкротства банков, связанных с ИИ и МО, но есть и другие. Так каковы некоторые из потенциальных причин этих неудач? Одной из возможных причин является непонимание технологии. AI и ML — это сложные технологии, для внедрения и управления которыми требуется значительный опыт. Если у банков нет необходимого опыта, они могут быть не в состоянии должным образом проектировать, тестировать и поддерживать свои системы ИИ и МО, что может привести к сбоям.

Еще одной потенциальной причиной банкротства банков, связанных с ИИ и МО, является предвзятость. Системы искусственного интеллекта и машинного обучения хороши ровно настолько, насколько хороши данные, на которых они обучаются. Если данные, используемые для обучения системы искусственного интеллекта или машинного обучения, предвзяты, то и система будет предвзятой. Это может привести к принятию дискриминационных или несправедливых решений, которые могут иметь серьезные последствия для банков и их клиентов.

Наконец, неадекватное тестирование и проверка также могут быть потенциальной причиной банкротства банков, связанных с ИИ и МО. Тестирование и проверка имеют решающее значение для обеспечения того, чтобы системы искусственного интеллекта и машинного обучения работали должным образом. Однако банки могут проводить недостаточное тестирование или должным образом не проверять свои системы, что может привести к неожиданным сбоям.

В заключение можно сказать, что ИИ и МО трансформируют банковский сектор, но они не застрахованы от сбоев. Сбои банков, связанные с ИИ и ОД, могут иметь серьезные последствия для банков и их клиентов. Чтобы избежать этих сбоев, банкам необходимо убедиться, что они обладают необходимым опытом, избегать предвзятости в своих системах и проводить надлежащее тестирование и проверку. Предпринимая эти шаги, банки могут использовать возможности ИИ и МО, сводя к минимуму риски, связанные с этими технологиями.