这场革命的缺点是出现了新的风险和漏洞。最明显的是,数字化金融服务业为数字化犯罪创造了机会,随着数字化和超个性化速度的提高,网络犯罪的攻击面呈指数级增长。网络攻击的增长势头不减,各种威胁行为者现在合作分享策略并使其行动专业化。此外,随着犯罪软件即服务的增长,网络犯罪分子不再需要精通技术。金融服务企业以及警察和监管机构等机构之间信息共享的增加取得了一些成功,但这是一场持续的战斗。
这场革命的缺点是出现了新的风险和漏洞。最明显的是,数字化金融服务业为数字化犯罪创造了机会,随着数字化和超个性化速度的提高,网络犯罪的攻击面呈指数级增长。网络攻击的增长势头不减,各种威胁行为者现在合作分享策略并使其行动专业化。此外,随着犯罪软件即服务的增长,网络犯罪分子不再需要精通技术。金融服务企业以及警察和监管机构等机构之间信息共享的增加取得了一些成功,但这是一场持续的战斗。
代表大学的学院,学院,学校和部门进行的所有筹款活动均在教务长批准的学术计划和优先事项中进行,并参与了校长,院长和教职员工。授予校友和朋友的礼物使T使T能够为杰出的学生提供财政支持,吸引杰出的教授和研究人员,并创建独特而创新的计划。赋予的礼物是我们追求卓越,公平和全球影响的必不可少的,因为它们为奖学金,椅子和其他重要优先事项提供了永久稳定的资金来源。截至2024年4月30日,大学的捐赠规模为36亿美元,其中大多数支持学生援助(15亿美元),主席和教授职位(10亿美元),研究与教学计划(10亿美元)。
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该文件还旨在为金融科技和数字金融服务提供商建立标准化分类法,帮助根据业务模式、活动和产品区分这些实体。为起草该文件,我们向成员国发送了一份调查问卷,并对选定的中央银行进行了访谈。这种方法有助于收集有关 AFI 成员国金融科技和数字金融服务监管和市场情报方面数据处理实践的见解,并了解这些金融科技生态系统中数据治理的实施情况。
然而,许多行业越来越多地使用高度复杂(有时不透明)的算法进行自动和半自动决策,这可能会引发人们对数据和 AAAI 的使用及其产生的结果的担忧和怀疑。随着专注于通过产品和服务创造收入的数据战略日益突出,维护并增强公众信任至关重要。例如,在英国,资格和考试监管办公室 (Ofqual) 使用算法确定 2020 年 A-level 考试成绩,这说明了挑战,以及媒体对 AAAI 可能不道德用途的关注度不断提高。在这个特定的案例中,人们担心该算法存在社会经济偏见,而且学生成绩的计算方式缺乏可解释性,这使得审查或挑战具有重大影响的决策变得困难。考虑到这种不断发展的数字格局,金融服务业正在成为数据和人工智能道德方面的领导者。我们看到公司对产品的优点进行了细致入微的辩论
第三,企业应警惕突然的市场波动。鉴于最近观察到的低流动性和波动性,再加上美国证券交易委员会 (SEC) 新交易商规则的不确定影响,即使是典型稳定的美国国债市场也需要密切关注。6 企业应该为监管和监督措施做好准备,以解决非银行金融稳定问题的“未竟事业”,最近几次市场动荡(例如 2022 年秋季英国政府债券市场的混乱)将这些问题重新推上了议事日程 7 。开放式基金是一个特别关注的焦点,其中市场波动有可能与市场流动性不足发生冲突,从而引发资产抛售。尽管金融稳定委员会 (FSB) 关于解决非银行金融中介风险的最新进展报告表明一项工作计划正在进行中,但仍不清楚各国当局将在多大程度上和多快实施由此产生的监管变化。8 尽管如此,我们预计中央银行和监管机构将努力了解这些脆弱性和其他可能的市场扰动源。这可能体现在继续强调对个别受监管公司和整个系统的压力测试、修改基金流动性规则,以及关注
金融技术将在多大程度上影响银行业,部分取决于现有银行的创新和新参与者的进入所引发的银行服务竞争的性质。本文回顾了越来越多的有关金融技术和银行服务竞争的经济文献。回顾强调,金融科技刺激了银行服务的创新和竞争,包括支付、贷款、存款和咨询服务。研究发现,新的金融科技服务提供商的进入扩大了金融服务的渠道,并对现有银行的市场份额和定价权施加了压力。证据还表明,最初作为贷方或支付提供商的金融科技公司已经发展到提供更广泛的服务。我们无法完全了解持续的创新将如何影响商业模式,但到目前为止,文献强调了将各种银行服务捆绑在一家公司(即银行)的模式的一些持久优势。
在其 2021 年 12 月 4 日发布的《欧盟金融服务监管数据战略》通讯中,委员会提出了实现欧盟监管报告现代化的目标,并建立了一个系统,向欧盟和国家一级的监管机构提供准确、一致和及时的数据,同时尽量减少所有相关方的总体报告负担。改进后的监管报告系统将使监管机构能够做出更明智、更快的数据驱动决策,因为它可以更轻松地将创新监管技术应用于更精确、更快速收集的数据。它的实施将通过更一致和可互操作的数据集,为金融服务部门带来更好的协调和融合。同时,它将使报告更加高效,并最大限度地减少报告实体的合规负担。
但一个更加模糊的问题依然存在:金融服务机构如何才能安全、负责且合乎道德地使用人工智能?这个问题没有单一的答案;正如 FS-ISAC 人工智能风险工作组的白皮书中所讨论的那样,金融服务公司必须根据其文化、客户和风险状况判断正确答案。然而,答案会产生与业务相关的后果。例如,虽然负责任的使用有助于避免声誉损害,但它也结合了用例规划和详尽的文档,这提高了使用人工智能输出做出的决策的有效性,并提供了在网络事件期间提高弹性的机制。遵守负责任的人工智能使用原则有助于防止因不当生成或应用不当而造成的财务损失。建立、记录和可证明原则性的人工智能实践