人工智慧崛起時代  金融科技業既收集資料又要保護隱私

編譯/施毓萱

金融科技是率先採用生成式人工智慧的關鍵產業之一,金融公司可以將生成式人工智慧與更成熟的傳統人工智慧能力相結合,以加快組織在網路安全等關鍵領域的轉型工作。然而,這也代表金融科技組織必須有策略地應用人工智慧,以免收集資料的同時外洩資料隱私。

金融業將生成式人工智慧與更成熟的傳統人工智慧能力相結合,以加快組織在網路安全等關鍵領域的轉型工作。示意圖。圖/123RF

更靈活的數據和更少的孤島

人工智慧如果沒有好的數據,就無法做到任何事,因為沒有足夠的靈活性和超越資料集或供應商生態系統之間的孤島(silos)存取權限,那麼提供生成式人工智慧動力的資訊來源和演算法建模都會受到限制。

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可靠的資料管理策略是確保整個IT產業元資料(metadata)、定義和資料屬性標準一致的第一步,這必須用正確的基本資料架構為後盾,而理想的基本資料架構應能透過虛擬化層(virtualization layer)或類似技術讀取資料所在位置,進而在企業和第三方網路中自由連接所有資料。

擁抱私有人工智慧

生成式與傳統人工智慧搭配使用時,能為企業帶來前所未有的洞察力與價值。需要注意的是,在嚴重依賴第三方關係和供應商的人工智慧生態系統中,這些洞察力和價值很容易流向其他公司或競爭對手。

這就是為什麼私有人工智慧解決方案對金融科技公司將變得越來越重要,因為這些公司希望利用人工智慧的力量,同時又不會因共享建模和演算法訓練而不小心損害資料隱私。

資料來源:FINTECH NEXUS NEWS

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