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ほとんどの人にとって驚きかもしれませんが、人工知能は何年も前から私たちの日常生活の一部になっています。今では、ChatGPTのような人気のあるAI搭載ツールのおかげで、世界中のあらゆる夕食の会話にこの技術が登場するようになりました。
今年、私たちはあらゆる業界、特に技術分野からAIに対する恐怖心が高まっているのを目の当たりにしました。以下のような著名な人物が イーロン・マスク は、AI技術が心して使用され、正しく規制されなければ、その危険性を公然と語っています。その反対側では ビルゲイツ は、人工知能を搭載したチャットボットの可能性を示唆しています。 にんげんのせんせいにかわる.
先生方と スト 英国では、インフレの進行により賃金の価値が低下しているため、この技術の開発に反対する人が多いのも理解できる。
最近では、さらに、 サムスン ある AIツールの利用を禁止する のようなChatGPTを、セキュリティ上の懸念から禁止しています。サムスンのようなハイテク大手が、ChatGPTやBing AI、Google Bardのような生成AIツールの使用を社員に禁止しているとしたら、一般市民が心配する理由があるのかもしれませんね。
ここInternational Business Times UKでは、AIの危険性と、特に金融分野を含む様々な業界が懸念する理由があること、そして考えられるメリットについて、もっと知りたいと思いました。そこで、ロンドンで開催された「AI Fraud and AML Summit」に参加しました。
しかし、AI詐欺とは一体何を意味するのでしょうか？非常に説得力のある偽の、あるいは誤解を招くようなウェブサイトや情報、アカウントを生成したり、詐欺やその他の詐欺行為を自動化したりと、人工知能の危険性に対する懸念は、業界を問わず、多くの人が共有しているものです。
AI Fraud and AML Summitは、人工知能、不正検知、アンチマネーロンダリング（AML）の主要な専門家が世界中から集まる年次イベントです。このサミットは、AIや機械学習技術を用いた不正行為や金融犯罪の検知・防止において、組織が直面する課題に対する洞察と実践的な解決策を提供することを目的としています。
このイベントは、どちらかといえば、金融およびテクノロジー業界の専門家にとって、同業者とのネットワークを構築し、この分野で最も知識のある専門家から学ぶことができる、またとない機会でした。さらに、このイベントは、参加者にアイデアやベストプラクティスを交換するプラットフォームを提供し、業界の最新トレンドや革新的な技術についての洞察を得ることができます。
AIや機械学習の最新動向やイノベーション、規制遵守、リスク管理、データ分析など、AI、詐欺、AMLに関連する幅広いトピックを網羅したイベントであることを考えれば、2日間を要したことも頷けます。時間があれば、もっとかかることもあったかもしれませんね。
さらに、サミットでは、さまざまな業界の専門家による基調講演、パネルディスカッション、ケーススタディが行われました。
サミットの重要なテーマの1つは、詐欺の検出と防止におけるAIと機械学習の活用です。デジタルバンキングや金融サービスの台頭により、詐欺師がシステムの脆弱性を突く新たな機会が生まれており、組織はリアルタイムで詐欺を検知・防止するために、AIや機械学習の技術を活用するようになっています。
イベント中、ゲストスピーカーは、AIが各業界に与えるマイナスの影響を表現しました。しかし、人工知能がビジネスの機能を向上させる上で提供するメリットもあるのです。
ミュンヘン再保険の制裁・金融犯罪担当のシルベスター・ムベア氏に、保険業界の企業が直面している問題や、その問題に取り組むためにAIをどのように活用できるかについて伺いました。彼はこう語っています：”現在、多くのレガシーシステムと自己伝統的な保険があり、人々は1つに統合されていない古いシステムを使っています。
私たちは、すべての情報を保持することができる1つのシステムを使用しているギャップを埋めることができ、その結果、AIシステムやAIモデルなど、インテリジェンスシステムが入って仕事をすることができます。それが、伝統的な保険が新しいインシュアテックに追いつくための唯一の方法だと思います。
テクノロジーの利点にかかわらず、AIによる不正は依然として蔓延しており、私たちはそれを意識する必要があります。
NetGuardiansの製品管理責任者であるRoy Belchamberは、「不正行為の割合が爆発的に増えている」「不正行為の種類が爆発的に増えている、特にオーソライズド・プッシュペイメント詐欺が多い」と考えており、これは銀行にとって警戒すべき原因になっています。さらに、「暗黙の了解として、即時決済が行われる場所では、即時詐欺も行われる傾向にある」とも述べています。
不正防止技術へのアドバイスを求められたロイは、次のように答えました：「NetGuardiansでは、教師なしアクティブラーニングと教師ありアクティブラーニングを融合させたアプローチを採用しています。 [ungeniune payment]そして、顧客を保護すると同時に、銀行内で本物の決済をブロックしすぎて、本物の決済でカスタマージャーニーを台無しにしないようにするのです」。
ドイツ銀行からのゲストスピーカーの一人で、金融犯罪対策のモデリングに携わるオリバー・マスプフール氏は、人工知能、詐欺、そしてこの2つがどのように進化していくのかについて、自身の考えを語ってくれました。彼は、AMLへのAI技術の応用は「非常にエキサイティング」であり、AMLの領域は「非常に特別」であると考えています。
オリバーはさらにこう続けた：「従来の機械学習モデルを訓練するのに必要なデータは、私たちにはありません。また、一般的に必要とされるインフラもありませんし、規制による強い制約もあります。この領域でAIを実用化することは、非常に困難であり、非常に興味深いことですが、AMLで抱えている問題の多くを解決できるため、非常に有望でもあります」。
また、金融犯罪対策のモデリングの専門家は、AIがエンティティ管理に役立つと感じており、「エンティティを統合することが決定的に重要」である。”複雑なネットワークにおける複雑な年間リースを見抜くことは、AIと機械学習を用いて実現できる “という技術を単純化できるためだ。
賛成派でも反対派でも、AIはどこにも行かない。先日、英国政府が発表した 1億ポンド投資 英国におけるAI開発の未来を切り開く一助になればと、創業資金の一部を財団タスクフォース・モデル、つまり新たな「専門家タスクフォース」と呼んでいます。
他の発展途上のテクノロジーと同様に、人工知能にも長所と短所があると言ってよいでしょう。政府、銀行、ハイテク企業が、日常生活で人工知能をより多く目にするようになるにつれ、人工知能をどの程度規制し、安全に使用できるようにできるかは、時間が解決してくれるでしょう。
