人工知能と機械学習への金融機関の依存が金融システムにとってリスクを高めるというレポートを、金融安定理事会が発表したという記事。
「米連邦準備制度理事会(FRB)や欧州中央銀行(ECB)などの規制当局でつくるFSBは、金融業界によるAI導入の加速は各社が技術に過度に依存する可能性を高め、リスクに対して一様に同じ見方を示すようになり、「金融ショックを増幅する」恐れがあると指摘する。
FSBはリポートで「AIや機械学習アプリケーションは、特定のリスクが適切に管理されれば、非常に有望だ」とした上で、人間の関与を減らすよう設計されたロボット利用技術の監視と試行の強化を呼び掛けた。」
FSBのプレスリリース。
↓
FSB considers financial stability implications of artificial intelligence and machine learning(FSB)
金融安定性にとっての、以下のような利点とリスクを挙げています(最初の項目は利点)。
・The more efficient processing of information, for example in credit decisions, financial markets, insurance contracts and customer interactions, may contribute to a more efficient financial system. The applications of AI and machine learning by regulators and supervisors can help improve regulatory compliance and increase supervisory effectiveness.(より効率的な金融システム、監督の有効性の増大)
・Applications of AI and machine learning could result in new and unexpected forms of interconnectedness between financial markets and institutions, for instance based on the use by various institutions of previously unrelated data sources.(新しい予期せざる相互関連性の形態)
・Network effects and scalability of new technologies may in the future give rise to third-party dependencies. This could in turn lead to the emergence of new systemically important players that could fall outside the regulatory perimeter.(サードパーティーへの依存、新しいプレーヤーの出現)
・The lack of interpretability or auditability of AI and machine learning methods could become a macro-level risk. Similarly, a widespread use of opaque models may result in unintended consequences.(説明可能性や監査可能性の欠如、不透明なモデルの使用)
・As with any new product or service, it will be important to assess uses of AI and machine learning in view of their risks, including adherence to relevant protocols on data privacy, conduct risks, and cybersecurity. Adequate testing and ‘training’ of tools with unbiased data and feedback mechanisms is important to ensure applications do what they are intended to do.
AI a threat to financial stability, warns FSB(economia)
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