AI w branży finansowej

„The Financial Stability Implications of Artificial Intelligence” analizuje rosnący wpływ sztucznej inteligencji (SI) na sektor finansowy i jego stabilność. W ostatnich latach technologie takie jak generatywna SI (GenAI) i duże modele językowe (LLM) umożliwiły instytucjom finansowym automatyzację procesów, personalizację usług i poprawę zarządzania ryzykiem. Rozwój napędzany postępami w uczeniu maszynowym, big data i infrastrukturze chmurowej pozwolił na zwiększenie wydajności operacyjnej i wprowadzenie zaawansowanych narzędzi analitycznych. Równocześnie organy nadzoru rozwijają SupTech, technologie wspierające efektywność nadzoru poprzez analizę danych i monitorowanie ryzyk. Jednak szybkie tempo rozwoju SI oraz brak jednolitych danych o jej wykorzystaniu w finansach utrudnia ocenę jej wpływu na system finansowy i potencjalne zagrożenia.Wdrożenie SI w finansach przynosi korzyści, ale stwarza też nowe wyzwania dla stabilności systemu. Zaletami są automatyzacja, lepsze zarządzanie ryzykiem oraz rozwój produktów dostosowanych do potrzeb klientów. Z drugiej strony, wzrasta zależność od zewnętrznych dostawców technologii, co zwiększa podatność na zakłócenia operacyjne wynikające z koncentracji usług. Jednocześnie wspólne wykorzystanie podobnych modeli i danych może prowadzić do wzrostu korelacji rynkowych, co zwiększa ryzyko cykliczności i utraty płynności podczas kryzysów. Dodatkowe ryzyka obejmują wzrost cyberataków wspieranych przez GenAI, trudności w ocenie jakości danych oraz ograniczoną przejrzystość złożonych modeli SI, co może skutkować zwiększonym ryzykiem modelowym.Raport zaleca rozwój kompleksowych ram regulacyjnych oraz mechanizmów nadzoru, które pozwolą monitorować rozwój SI i zarządzać jej ryzykami. Międzynarodowa współpraca, inwestycje w rozwój kompetencji technologicznych oraz przejrzystość w zakresie danych i modeli mogą przyczynić się do zrównoważonego wdrażania SI. SupTech, regularne audyty i zachowanie równowagi między innowacją a ryzykiem.

Introduction Pitch

Witajcie Państwo! Mam zaszczyt dziś przedstawić projekt, który ma moc zmienić sposób, w jaki widzimy i rozumiemy świat finansów jakim znamy. Niezależnie od tego, czy jesteśmy entuzjastami technologii, czy nie, musimy zdać sobie sprawę, że sztuczna inteligencja (SI) nie jest już odległą wizją przyszłości, ale rzeczywistością, która wpływa na każdy aspekt naszego życia, również sektor finansowy.

Wyobraźcie sobie świat, gdzie automatyzacja procesów, personalizacja usług i poprawione zarządzanie ryzykiem nie są tylko samotnymi wyspami nowoczesności w morzu finansów, ale codziennością dla każdej instytucji. Świat, w którym sektor finansowy jest większy, silniejszy i bardziej odporny – dzięki technologii.

Jest to możliwe, dzięki jednemu słowu, które staje się prawdziwą rewolucją w świecie finansów. To słowo to „GenAI”, technologia generatywnej sztucznej inteligencji napędzanej przez duże modele językowe (LLM).

Ale wszelki postęp pociąga za sobą wyzwania. Spójrzmy prawdzie w oczy: szybkie tempo rozwoju SI i brak jednolitych danych utrudniają ocenę jej wpływu na system finansowy. Zależność od zewnętrznych dostawców technologii zwiększa podatność na zakłócenia operacyjne, a wspólne wykorzystanie podobnych modeli i danych może prowadzić do utraty płynności podczas kryzysów.

Nasz projekt „The Financial Stability Implications of Artificial Intelligence” nie tylko analizuje te problemy, ale proponuje konkretny plan działania. Celem jest opracowanie kompleksowych ram regulacji i mechanizmów nadzoru, które pozwolą monitorować rozwój SI i zarządzać jej ryzykami.

Współpraca na arenie międzynarodowej, inwestycje w rozwój kompetencji technologicznych oraz przejrzystość danych i modeli mogą sprawić, że sektor finansowy stanie się bardziej stabilny, odporny i zbalansowany.

To nie jest tylko marzenie. Możemy to osiągnąć. Ale potrzebujemy Waszego wsparcia. Inwestycje w nasz projekt to inwestycje w przyszłość sektora finansowego. Razem, możemy wpłynąć na kształt finansów przyszłości i zmienić je na lepsze. Dziękuję za uwagę.
I encourage you to analyze the project based on a comprehensive SWOT analysis and the collected materials.

Brainstorm

Crucial Issues

The recommendation points to - "competitive strategy". Look at the frequency of pointing to certain factors.

• 2 - interactions
  • Lepsze zarządzanie ryzykiem z wykorzystaniem AI - Strengths
  • Zwiększona wydajność operacyjna dzięki zastosowaniu AI - Strengths
  • Zależność od zewnętrznych dostawców technologii - Weaknesses
  • Wzrost zależności od technologii AI może powodować ryzyka operacyjne - Weaknesses

• 1 - interaction
  • Międzynarodowa współpraca w zakresie rozwoju i regulacji AI - Opportunities
  • Rozwój SupTech do efektywnego monitorowania ryzyk - Strengths
  • Rozwój regulacji i ram nadzorczych dla AI - Opportunities
  • Trudności w ocenie jakości danych - Weaknesses
  • Zwiększenie przejrzystości procesów związanych z AI - Opportunities
  • Możliwość inwestowania w rozwój kompetencji technologicznych - Opportunities

Relevance

AI Recommendation

Action Plan:

1. Zidentyfikowanie kluczowych obszarów ryzyka: Przeprowadzenie szczegółowej analizy potencjalnych zagrożeń związanych z wprowadzaniem SI w sektorze finansowym oraz określenie kluczowych obszarów, które mogą mieć negatywny wpływ na stabilność systemu.



2. Implementacja kompleksowych ram regulacyjnych: Wdrożenie rygorystycznych zasad regulacyjnych dotyczących wykorzystania SI w sektorze finansowym, aby zarządzać ryzykami związanymi z automatyzacją, personalizacją usług oraz zarządzaniem ryzykiem.



3. Rozwój kompetencji technologicznych: Inwestowanie w rozwój kompetencji technologicznych zarówno w organizacji, jak i na poziomie regulacyjnym, aby zwiększyć zrozumienie i umiejętności w zakresie SI oraz zapewnić skuteczny nadzór nad sektorem finansowym.



4. Współpraca międzynarodowa: Nawiązanie współpracy z innymi krajami i organami nadzoru w celu stworzenia spójnych standardów regulacyjnych dotyczących wykorzystania SI w finansach, co pozwoli zminimalizować ryzyka transgraniczne.



5. Monitorowanie i audyty: Regularne monitorowanie postępów w implementacji SI w sektorze finansowym oraz przeprowadzanie audytów, aby zapewnić zgodność z obowiązującymi przepisami i procedurami oraz zminimalizować ryzyko wystąpienia problemów lub błędów.



6. Świadomość i szkolenia: Organizowanie szkoleń i edukacji dla pracowników sektora finansowego na temat SI, jej potencjalnych korzyści oraz zagrożeń, aby zwiększyć świadomość i umiejętności niezbędne do efektywnego wykorzystania tej technologii.



7. Zrównoważony rozwój SI: Zapewnienie równowagi pomiędzy innowacją a zarządzaniem ryzykiem poprzez świadome podejmowanie decyzji dotyczących wdrażania i rozwijania rozwiązań opartych na SI, uwzględniając potencjalne skutki dla stabilności systemu finansowego.



8. Badanie nad nowymi rozwiązaniami technologicznymi: Kontynuowanie badań nad nowymi technologiami, które mogą zmniejszyć ryzyka związane z wykorzystaniem SI, takie jak technologie cybersecurity, narzędzia do oceny jakości danych oraz rozwiązania zwiększające przejrzystość modeli SI.