Задание 1
Примеры использования искусственного интеллекта финансовыми организациями:
Анализ настроений в социальных сетях:
Финансовые организации могут использовать ИИ для анализа настроений в социальных сетях, чтобы понять, как общественное мнение и тенденции влияют на фондовый рынок. Например, если множество пользователей Twitter обсуждают отрицательные события в крупной компании, алгоритмы могут определить общий негативный настрой и направить аналитиков на переоценку акций этой компании.Оптимизация портфелей инвестиций:
Некоторые инвестиционные фирмы используют ИИ для создания сложных алгоритмов, которые анализируют данные о рынке в реальном времени и помогают в оптимизации инвестиционных портфелей. Эти системы могут сравнивать большое количество инвестиционных инструментов, предсказывать будущее поведение рынка и автоматически ребалансировать портфель для достижения наилучших результатов.
Задание 2
Риск или проблема ИИ:
Проблема: Прозрачность алгоритмов.
Меня беспокоит, что алгоритмы ИИ часто не являются прозрачными, и их внутренние механизмы остаются непонятными для людей и организаций, которые их используют.
Объяснение выбора:
Проблема с отсутствием прозрачности в алгоритмах ИИ заключается в том, что пользователи не могут понять, как принимаются решения. Это может привести к недоверию, особенно если результаты алгоритмов касаются финансовых инвестиций или кредитной оценки. Если мы не можем понять, почему система приняла то или иное решение, это создает риски для пользователей и может вызвать юридические и этические проблемы.
Задание 3
Два принципа Этики ИИ:
Справедливость:
Пример нарушения: Если алгоритм кредитного скоринга основывается на исторических данных, в которых указанные данные являются предвзятыми (например, дискриминация по расовому или половому признаку), это может привести к неправильной или несправедливой оценке заемщиков.Обязанность обеспечить безопасность:
Пример нарушения: Когда финансовая организация использует ИИ для автоматической торговли без надлежащего мониторинга и контролирования процессов, это может привести к крупным убыткам на рынке, например, в результате алгоритмических торговых сбоев, что угрожает как компанийному, так и рыночному состоянию в целом.