Transparentnost algoritama i objašnjivost modela postaju ključni uvjeti za primjenu u bankarskom sektoru
Depositphotos
AI Governance postaje nužan zato što se umjetna inteligencija sve više koristi u procesima koji imaju pravne, financijske i reputacijske posljedice. U bankarskom sektoru to je posebno osjetljivo jer modeli mogu utjecati na procjenu rizika, korisničku podršku, detekciju prijevara, kreditne procese i internu automatizaciju. Bez jasnog okvira upravljanja teško je dokazati da su odluke pravedne, provjerljive i usklađene s pravilima.
Transparentnost algoritama ne znači da svaka tehnička pojedinost mora biti razumljiva svakom korisniku, nego da organizacija može objasniti svrhu modela, podatke na kojima se oslanja, ograničenja i način nadzora. Objašnjivost postaje ključna kada se rezultat koristi u procesu koji pogađa klijenta ili može dovesti do poslovne odluke. Model koji daje dobar rezultat, ali ga nitko ne može nadzirati, predstavlja operativni rizik.
Za banke je važno uspostaviti vlasništvo nad modelima. Mora se znati tko odobrava upotrebu, tko prati performanse, tko procjenjuje pristranost i tko reagira ako se ponašanje modela promijeni. Posebno je važna razlika između eksperimentalnih alata i sustava koji ulaze u produkcijske procese. Ta granica često odlučuje je li AI koristan pomoćnik ili nekontrolirani izvor rizika.
Dobavljači će zato morati nuditi više dokumentacije, kontrola i mogućnosti audita. Bankarski korisnici neće prihvatiti crnu kutiju ako se od njih istodobno očekuje regulatorna odgovornost. Rješenja koja omogućuju praćenje verzija modela, zapisivanje odluka, kontrolu ulaznih podataka i ljudsku intervenciju imat će prednost pred alatima koji se oslanjaju samo na brzinu i jednostavnost korištenja.
U regionalnom bankarskom okruženju AI Governance mogao bi postati jedan od glavnih uvjeta šire primjene umjetne inteligencije. Projekti koji počnu s pravilima, odgovornostima i kontrolama lakše će se proširiti na više procesa. Oni koji krenu samo od tehnologije riskiraju da nakon početnog entuzijazma zapnu na pitanjima usklađenosti, povjerenja i dokazivosti.
AI Governance postaje nužan zato što se umjetna inteligencija sve više koristi u procesima koji imaju pravne, financijske i reputacijske posljedice. U bankarskom sektoru to je posebno osjetljivo jer modeli mogu utjecati na procjenu rizika, korisničku podršku, detekciju prijevara, kreditne procese i internu automatizaciju.
Migracija prema SD-WAN i SASE arhitekturama odražava promjenu načina rada poduzeća. Aplikacije više nisu smještene samo u internom podatkovnom centru, korisnici rade iz ureda, doma i terena, a promet se sve češće usmjerava prema SaaS platformama i cloud okruženjima.
Hrvatska akademska i istraživačka mreža – CARNET dodijelila je ugovore o bespovratnim sredstvima ukupne vrijednosti oko 2,9 milijuna eura za 133 projekta u okviru Poziva na dostavu projektnih prijedloga „Unaprjeđenje kibernetičke sigurnosti mikro, malih i srednjih poduzeća (MSP)”. Ugovori su uručeni predstavnicima poduzeća na svečanoj dodjeli koja se danas održala u Nacionalnoj i sveučilišnoj knjižnici u Zagrebu.