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金融服务中的人工智能公平性
在定义和选择人群时会出现代表性偏差 - 例如，当数据集中缺乏地理或社会多样性时。在数据收集阶段可能会出现某些群体代表性不足的情况，此时采样方法只能覆盖到一小部分人群。例如，两个地点的数据收集方式可能不同 - 例如，银行历来向居住在相对富裕地区的家庭提供信贷。如果受保护的属性（例如种族）随位置而变化，则会引起偏差。欧盟委员会考虑的训练数据集的关键要求之一是严格解决所需的代表性 - 而不是历史性。
印度金融服务中的人工智能
印度金融服务业一直是采用新技术的先行者，并且一直在经历转型。印度的金融机构正在使用人工智能解决方案来释放收入增长机会、最大限度地降低运营费用并实现人工密集型流程的自动化。许多日常活动已经交给机器完成。金融公司还在使用人工智能 (AI) 来提高支付欺诈检测和预防系统的安全性和透明度，以及身份验证系统，以满足与反洗钱 (AML) 和了解您的客户 (KYC) 相关的监管要求。我们还看到了具有数据驱动洞察力的创新贷款产品，这些产品能够预测和最小化信用风险以及基于分析的收款模型。这些发展对金融包容性和可及性具有深远影响。
德勤金融服务技术论坛
报告还强调，需要不断适应未来技术和领导力趋势。当今的技术领导者拥有巨大的机会和相应的责任来推动和维持业务变革，因为技术很可能是业务的组成部分。为了使金融服务组织蓬勃发展，整个高管层领导都需要成为技术拥护者和数字精明人士。金融服务公司能否抓住并商业化技术支持带来的机遇，很可能成为成功的关键因素。
金融服务中的人工智能基础
金融服务中人工智能基础的专业证书是一项7级UCD认可的计划，旨在为金融服务专业人士配备知识和技能，以在当今的金融市场中导航和领导，在此，AI工具和技术正在改变景观。您将学习如何优化工作流程，保持监管变化，并推动组织内的真实，有影响力的创新。
金融服务以外的审慎蓝图
模型风险是指由产生错误或误导结果的模型引起的不良结果的潜力。这种风险不仅起源于设计缺陷，数据不准确或实施错误，而且还来自模型的滥用。当模型在未设计的上下文中应用或对模型输出进行错误解释或操纵时，可能会发生滥用。在人工智能（AI）和机器学习（ML）的背景下，模型风险涵盖了在处理和分析大量数据集以做出预测，决策或建议的模型中固有的不准确和不确定性。通过AI/ML模型的复杂性，不透明性和动态性质扩大了这种风险，因此准确预测和量化模型失败的后果是一项挑战。
数字化将如何改变日本的金融服务......
2 详情请参阅 Daron Acemoglu (2024)，“人工智能的简单宏观经济学”，《经济政策》，第 39 卷（120）；Francesco Filippucci 等 (2024)，“人工智能对生产力、分配和增长的影响：关键机制、初步证据和政策挑战”，《经合组织人工智能论文》，第 15 期；以及 Francesco Filippucci、Peter Gal 和 Matthias Schief (2024)，“奇迹还是神话？评估人工智能带来的宏观经济生产力收益”，《经合组织人工智能论文》，第 29 期。
人工智能赋能金融服务交付
毕马威擅长帮助公司提升财务运营。我们知识渊博、以行业为中心的团队在财务领域拥有丰富的经验，并在人工智能、GenAI、机器学习、流程自动化、基于云的解决方案、企业数据管理等领域拥有领先的技术能力。我们还利用整个公司的行业经验，帮助我们的客户识别战略机遇并及时了解其行业内的变化。我们广泛的服务帮助我们的客户在当今快节奏、日益复杂的商业环境中蓬勃发展。
金融、经济和企业服务审查
BMIU 商业变革经理、商业管理创新部门 Kerry Davie、收入和商业服务主管 Les Robertson、会计师 Donna Grieve 和财务和企业服务会计师 Jackie Johnstone；经济发展服务经理 Pamela Stevenson、服务经理 Kirsty Martin、地点计划和政策服务经理 Morag Millar 和商业和就业服务计划和政策机会法夫伙伴关系经理 Adam Dunkerley；商业技术解决方案主管 Charlie Anderson；人力资源劳动力战略和组织发展服务经理 Fiona Allan 和人力资源服务服务经理 Kirsty McElroy；评估师 Heather Honeyman；法律和民主服务主管 Lindsay Thomson、委员会服务经理 Helena Couperwhite 和法律和民主服务委员会官员 Michelle Hyslop。
金融服务计算的未来-Kyndryl
作者：吉姆·弗里曼（Jim Freeman） - 首席技术官（CTO），Kyndryl，Anz Chirag Arora - 战略解决方案主管，Kyndryl，ANZ