ศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงเกมของ AI ในการธนาคาร: คุณพร้อมสำหรับความเสี่ยงด้านกฎระเบียบแล้วหรือยัง?

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และบิ๊กดาต้ากำลังสร้างการเปลี่ยนแปลงต่อภาคบริการทางการเงิน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในภาคการเงินการธนาคารและผู้บริโภค AI ถูกรวมเข้ากับกระบวนการตัดสินใจ เช่น การประเมินความเสี่ยงด้านเครดิต การตรวจจับการฉ้อโกง และการแบ่งส่วนลูกค้า ความก้าวหน้าเหล่านี้ก่อให้เกิดความท้าทายด้านกฎระเบียบที่สำคัญ รวมถึงการปฏิบัติตามกฎหมายทางการเงินที่สำคัญ เช่น พระราชบัญญัติโอกาสเครดิตที่เท่าเทียมกัน (ECOA) และพระราชบัญญัติการรายงานเครดิตที่เป็นธรรม (FCRA) บทความนี้จะสำรวจความเสี่ยงด้านกฎระเบียบที่สถาบันต้องจัดการในขณะที่นำเทคโนโลยีเหล่านี้ไปใช้

หน่วยงานกำกับดูแลทั้งในระดับรัฐบาลกลางและระดับรัฐให้ความสำคัญกับ AI และ Massive Knowledge มากขึ้น เนื่องจากการใช้บริการทางการเงินแพร่หลายมากขึ้น หน่วยงานของรัฐบาลกลาง เช่น Federal Reserve และ Client Monetary Safety Bureau (CFPB) กำลังเจาะลึกเพื่อทำความเข้าใจว่า AI ส่งผลกระทบต่อการคุ้มครองผู้บริโภค การให้กู้ยืมที่เป็นธรรม และการพิจารณาสินเชื่ออย่างไร แม้ว่าในปัจจุบันจะไม่มีกฎระเบียบที่ครอบคลุมซึ่งควบคุม AI และข้อมูลขนาดใหญ่โดยเฉพาะ แต่หน่วยงานต่างๆ ต่างก็แสดงความกังวลเกี่ยวกับความโปร่งใส อคติที่อาจเกิดขึ้น และปัญหาความเป็นส่วนตัว สำนักงานความรับผิดชอบของรัฐบาล (GAO) ยังได้เรียกร้องให้มีการประสานงานระหว่างหน่วยงานเพื่อแก้ไขช่องว่างด้านกฎระเบียบที่ดีขึ้น

ในสภาพแวดล้อมที่มีการควบคุมอย่างเข้มงวดในปัจจุบัน ธนาคารจะต้องจัดการความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการนำ AI มาใช้อย่างระมัดระวัง ต่อไปนี้เป็นรายละเอียดข้อกังวลด้านกฎระเบียบที่สำคัญ 6 ข้อและขั้นตอนดำเนินการเพื่อบรรเทาปัญหาเหล่านี้

1. ECOA และการให้กู้ยืมที่เป็นธรรม: การจัดการความเสี่ยงจากการเลือกปฏิบัติ

ภายใต้ ECOA ห้ามสถาบันการเงินทำการตัดสินใจด้านเครดิตโดยพิจารณาจากเชื้อชาติ เพศ หรือลักษณะที่ได้รับการคุ้มครองอื่นๆ ระบบ AI ในระบบธนาคาร โดยเฉพาะอย่างยิ่งระบบที่ใช้ในการตัดสินใจด้านเครดิต อาจเลือกปฏิบัติต่อกลุ่มที่ได้รับการคุ้มครองโดยไม่ตั้งใจ ตัวอย่างเช่น โมเดล AI ที่ใช้ข้อมูลทางเลือก เช่น การศึกษาหรือสถานที่ สามารถพึ่งพาพร็อกซีสำหรับคุณลักษณะที่ได้รับการคุ้มครอง ซึ่งนำไปสู่ผลกระทบหรือการรักษาที่แตกต่างกัน หน่วยงานกำกับดูแลกังวลว่าระบบ AI อาจไม่โปร่งใสเสมอไป ทำให้ยากต่อการประเมินหรือป้องกันผลลัพธ์ที่เลือกปฏิบัติ

ขั้นตอนการดำเนินการ: สถาบันการเงินต้องติดตามและตรวจสอบโมเดล AI อย่างต่อเนื่องเพื่อให้แน่ใจว่าจะไม่สร้างผลลัพธ์ที่ลำเอียง ความโปร่งใสในกระบวนการตัดสินใจถือเป็นสิ่งสำคัญในการหลีกเลี่ยงผลกระทบที่แตกต่างกัน

2. การปฏิบัติตาม FCRA: การจัดการข้อมูลทางเลือก

FCRA ควบคุมวิธีการใช้ข้อมูลผู้บริโภคในการตัดสินใจด้านเครดิต ธนาคารที่ใช้ AI เพื่อรวมแหล่งข้อมูลที่ไม่ใช่แบบดั้งเดิม เช่น โซเชียลมีเดียหรือการชำระเงินค่าสาธารณูปโภค สามารถเปลี่ยนข้อมูลให้เป็น “รายงานของผู้บริโภค” โดยไม่ได้ตั้งใจ ซึ่งก่อให้เกิดภาระผูกพันในการปฏิบัติตามข้อกำหนดของ FCRA FCRA ยังกำหนดว่าผู้บริโภคจะต้องมีโอกาสที่จะโต้แย้งความไม่ถูกต้องในข้อมูลของตน ซึ่งอาจเป็นเรื่องท้าทายในโมเดลที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งแหล่งข้อมูลอาจไม่ชัดเจนเสมอไป FCRA ยังกำหนดว่าผู้บริโภคจะต้องมีโอกาสที่จะโต้แย้งความไม่ถูกต้องในข้อมูลของตน นั่นอาจเป็นเรื่องที่ท้าทายในโมเดลที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งแหล่งข้อมูลอาจไม่ชัดเจนเสมอไป

ขั้นตอนการดำเนินการ: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าการตัดสินใจด้านเครดิตที่ขับเคลื่อนด้วย AI เป็นไปตามแนวทาง FCRA โดยการแจ้งเตือนการดำเนินการที่ไม่พึงประสงค์และรักษาความโปร่งใสกับผู้บริโภคเกี่ยวกับข้อมูลที่ใช้

3. การละเมิด UDAAP: การรับรองการตัดสินใจของ AI ที่ยุติธรรม

AI และการเรียนรู้ของเครื่องทำให้เกิดความเสี่ยงในการละเมิดกฎการกระทำหรือแนวทางปฏิบัติที่ไม่ยุติธรรม หลอกลวง หรือไม่เหมาะสม (UDAAP) โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากแบบจำลองดังกล่าวทำการตัดสินใจที่ไม่ได้เปิดเผยหรืออธิบายอย่างครบถ้วนแก่ผู้บริโภค ตัวอย่างเช่น โมเดล AI อาจลดวงเงินสินเชื่อของผู้บริโภคตามปัจจัยที่ไม่ชัดเจน เช่น รูปแบบการใช้จ่ายหรือหมวดหมู่ร้านค้า ซึ่งอาจนำไปสู่การกล่าวหาว่าหลอกลวงได้

ขั้นตอนการดำเนินการ: สถาบันการเงินจำเป็นต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วย AI สอดคล้องกับความคาดหวังของผู้บริโภค และการเปิดเผยข้อมูลนั้นครอบคลุมเพียงพอที่จะป้องกันการกล่าวอ้างการปฏิบัติที่ไม่เป็นธรรม ความทึบของ AI ซึ่งมักเรียกกันว่าปัญหา “กล่องดำ” เพิ่มความเสี่ยงต่อการละเมิด UDAAP

4. ความปลอดภัยของข้อมูลและความเป็นส่วนตัว: การปกป้องข้อมูลผู้บริโภค

การใช้บิ๊กดาต้าทำให้ความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องรับมือกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อนของผู้บริโภค ปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้นและการใช้แหล่งข้อมูลที่ไม่ใช่แบบดั้งเดิม เช่น โปรไฟล์โซเชียลมีเดีย เพื่อการตัดสินใจด้านเครดิต ทำให้เกิดข้อกังวลอย่างมากเกี่ยวกับวิธีการจัดเก็บ เข้าถึง และป้องกันข้อมูลที่ละเอียดอ่อนนี้จากการละเมิด ผู้บริโภคอาจไม่ได้ตระหนักหรือยินยอมให้ใช้ข้อมูลของตนเสมอไป ซึ่งเพิ่มความเสี่ยงต่อการละเมิดความเป็นส่วนตัว

ขั้นตอนการดำเนินการ: ใช้มาตรการปกป้องข้อมูลที่แข็งแกร่ง รวมถึงการเข้ารหัสและการควบคุมการเข้าถึงที่เข้มงวด ควรมีการตรวจสอบเป็นประจำเพื่อให้มั่นใจว่าสอดคล้องกับกฎหมายความเป็นส่วนตัว

5. ความปลอดภัยและความมั่นคงของสถาบันการเงิน

AI และข้อมูลขนาดใหญ่จะต้องเป็นไปตามความคาดหวังด้านกฎระเบียบด้านความปลอดภัยและความสมบูรณ์ในอุตสาหกรรมการธนาคาร หน่วยงานกำกับดูแลเช่น Federal Reserve และสำนักงานบัญชีสกุลเงิน (OCC) กำหนดให้สถาบันการเงินทดสอบและตรวจสอบโมเดล AI อย่างเข้มงวดเพื่อให้แน่ใจว่าจะไม่ก่อให้เกิดความเสี่ยงมากเกินไป ข้อกังวลหลักคือโมเดลเครดิตที่ขับเคลื่อนด้วย AI อาจไม่ได้รับการทดสอบในช่วงเศรษฐกิจตกต่ำ ทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับความแข็งแกร่งในสภาพแวดล้อมที่ผันผวน

ขั้นตอนการดำเนินการ: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าองค์กรของคุณสามารถแสดงให้เห็นว่ามีกรอบการบริหารความเสี่ยงที่มีประสิทธิภาพเพื่อควบคุมความเสี่ยงที่ไม่คาดคิดที่โมเดล AI อาจนำมาใช้

6. การจัดการผู้ขาย: การติดตามความเสี่ยงของบุคคลที่สาม

สถาบันการเงินหลายแห่งพึ่งพาผู้ขายบุคคลที่สามสำหรับ AI และบริการข้อมูลขนาดใหญ่ และบางแห่งกำลังขยายความร่วมมือกับบริษัทฟินเทค หน่วยงานกำกับดูแลคาดหวังให้พวกเขารักษาการกำกับดูแลผู้ขายเหล่านี้อย่างเข้มงวดเพื่อให้แน่ใจว่าแนวทางปฏิบัติของพวกเขาสอดคล้องกับข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ นี่เป็นเรื่องท้าทายอย่างยิ่งเมื่อผู้ขายใช้ระบบ AI ที่เป็นกรรมสิทธิ์ซึ่งอาจไม่โปร่งใสอย่างสมบูรณ์ บริษัทมีหน้าที่รับผิดชอบในการทำความเข้าใจว่าผู้ขายเหล่านี้ใช้ AI อย่างไร และต้องแน่ใจว่าแนวปฏิบัติของผู้ขายไม่ก่อให้เกิดความเสี่ยงในการปฏิบัติตามกฎระเบียบ หน่วยงานกำกับดูแลได้ออกคำแนะนำโดยเน้นความสำคัญของการจัดการความเสี่ยงของบุคคลที่สาม บริษัทยังคงรับผิดชอบต่อการกระทำของผู้ขายของตน

ขั้นตอนการดำเนินการ: สร้างการกำกับดูแลที่เข้มงวดของผู้ขายบุคคลที่สาม ซึ่งรวมถึงการตรวจสอบให้แน่ใจว่าพวกเขาปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เกี่ยวข้องทั้งหมด และดำเนินการตรวจสอบแนวทางปฏิบัติด้าน AI เป็นประจำ

คีย์ Takeaway

แม้ว่า AI และข้อมูลขนาดใหญ่จะมีศักยภาพมหาศาลในการปฏิวัติบริการทางการเงิน แต่ก็ยังนำมาซึ่งความท้าทายด้านกฎระเบียบที่ซับซ้อนอีกด้วย สถาบันจะต้องมีส่วนร่วมอย่างจริงจังกับกรอบการกำกับดูแลเพื่อให้แน่ใจว่ามีการปฏิบัติตามข้อกำหนดทางกฎหมายที่หลากหลาย ในขณะที่หน่วยงานกำกับดูแลยังคงปรับปรุงความเข้าใจเกี่ยวกับเทคโนโลยีเหล่านี้ สถาบันการเงินก็มีโอกาสที่จะกำหนดขอบเขตด้านกฎระเบียบโดยการเข้าร่วมในการอภิปรายและนำแนวทางปฏิบัติของ AI ที่มีความรับผิดชอบไปใช้ การนำทางความท้าทายเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพจะเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการขยายโครงการสินเชื่อที่ยั่งยืน และการใช้ประโยชน์จากศักยภาพของ AI และข้อมูลขนาดใหญ่อย่างเต็มที่