XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System银行业
AI驱动的金融犯罪预防具有网络安全，IT和数据科学的现代银行业务 将机器学习与因果推断集成为增强系统动力学建模：预测复杂交互的框架 AI在个性化学习中的双重作用 边缘计算：革新物联网应用程序的数据处理 祈祷，呼吸控制和5-羟色胺释放之间的神经生物学联系 使用萘普生的透皮凝胶制备和评估 减轻金融机构的网络安全风险 采用TAA的挑战和考虑 探索纯意识：催产素如何调节意识的神经生物学 将AI整合到财务风险管理中
随着金融服务的数字化转型，现代银行业中的金融犯罪已经显着发展，对传统预防方法提出了前所未有的挑战。这项全面的综述研究了人工智能（AI），网络安全框架和数据科学方法的整合，以打击银行业内的金融犯罪。我们分析了AI驱动的解决方案的当前状态，包括机器学习模型，实时检测系统以及已改变金融犯罪预防的高级分析框架。审查综合了最近的研究和行业实施的发现，突出了AI技术与网络安全措施之间在创建强大的防御机制方面的协同关系。我们的分析表明，尽管与传统方法相比，AI驱动的解决方案表明了较高的检测率和误报降低，但在数据隐私，法规合规性和系统集成领域仍存在重大挑战。本文结束了结论，确定关键的研究差距并提出未来的方向，以增强基于AI的金融犯罪系统的有效性。本综述为研究人员，银行专业人员和政策制定者提供了宝贵的见解，该公司在人工智能，网络安全和预防金融犯罪的交汇处。
执行摘要：银行业的生成式 AI 护栏
披露 Gen AI 技术的使用情况——以及对使用条款的知情同意——以及有关负责任的用户行为的说明。白皮书描述了银行应如何根据使用 Gen AI 的特征和风险水平选择适合其情况的护栏。除了白皮书之外，Excel 文件还详细描述了这些护栏，阐明了在 Gen AI 系统生命周期中应使用它们的位置，并说明了银行可以在实践中实施的一系列特定实施控制。通过两个关于文档提取/摘要和代码生成的常见用例能力研究说明了围绕这些护栏的实际考虑。这些用例研究描述了在现实环境中实施相关护栏的常见风险和关键考虑因素。本白皮书将作为基于 ABS SCDM 成员迄今为止的经验的初步指南，并将随着 Gen AI 及其相关风险的新发展而不断发展。本文档最终将支持 AI 治理手册的开发，作为新加坡金融管理局支持的行业 AI 计划 Project MindForge 的一部分。
人工智能作为银行业新兴工具：利用与挑战
人工智能 (AI) 是一个宽泛的术语，涵盖了复制复杂能力的各种技术和方法，包括自主决策和语言使用 (Truby 等人，2020)。它涉及计算机系统的理论和发展，这些系统能够执行传统上需要人类智能的任务，例如决策、语言转换、视觉洞察和语音识别。人工智能的特点是机器表现出与人类思维相关的认知功能，例如感知、逻辑、与环境的交互、获取和解决问题。该术语由约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 于 1956 年提出，指的是理性地模仿人类行为和思维过程的系统 (McCarthy 等人，2006)。2000 年互联网泡沫爆发后，人工智能于 2005 年转向 Web 2.0 时代。尽管人工智能概念是几年前开发的，但人工智能的广泛接受仍处于早期阶段。数据和信息可用性的激增促使人们对人工智能及其重要性的研究不断增加（Larson，2021 年）。人工智能促进了银行业渐进式系统工具和突破性业务决策的应用。通过人工智能系统，银行可以建立客户访问权限、了解客户偏好并根据客户需求定制服务。
银行业模式转变——迈向有弹性、包容性和可持续的模式
投资者将个人价值融入投资组合，并为更广泛的社会目标做出贡献。这种转变体现在越来越多的投资产品和基金中，这些产品和基金专注于环境、社会和治理 (ESG) 标准。这一趋势的一个突出例子是 ESG 重点共同基金和交易所交易基金 (ETF) 的激增。在全球范围内，可持续基金的资产管理规模 (AUM) 到 2023 年底达到 3.4 万亿美元，而 2018 年为 1.4 万亿美元，较前几年大幅增长。在可持续发展方面，印度银行也有新举措，印度储备银行 (RBI) 将于 2023 年 4 月推出绿色存款框架。这些金融工具超越了普通金融工具；它们代表了对环境保护的奉献精神，为投资者提供了独特的金融稳定性和道德投资机会的结合。
回顾银行业联盟十年议会审查
在过去十年中，SSM 和 SRB 主席都定期出席公开听证会，有时还出席 ECON 委员会的闭门听证会。此外，当局的一系列公开报告都可供议会查阅。这些研究的作者是银行联盟专家小组的成员，他们被要求评估 SSM 和 SRB 提供的这些文件中可用的详细程度，同时考虑到一方面需要关于特别关注的案例的具体信息，另一方面需要充分保密。作者采用了各种方法来分析现有的透明度和问责机制，以分析这些机制是否适用于第 10 个立法任期，或者，在未来，在现有的问责框架内，改进既定的信息共享做法是否有益且可行。
AI驱动的金融犯罪预防具有网络安全，IT和数据科学的现代银行业务
的方法和方法（例如系统动力学建模（SDM））对于评估许多系统的行为很重要。但是，在传统方法中应用的经典方法论无法识别非线性反馈和权力依赖性，从而揭示了隐藏的时间休闲关系。在本文中，我提出了一种新颖的方法，该方法结合了ML和因果推理方法，以提高系统动力学模型的预测能力和语义。将ML算法纳入了预测和因果推理技术的解释时，这种联合策略为理解系统相互作用并量化了各种系统中的隐藏原因提供了一个新时代。我们通过采用它来分析预后和发现因果关系的真实情况，说明了建议的框架比传统SDM的优势以及纯粹的ML方法。我们的发现表明，这种集成有效地增强了对系统相互作用的理解，并得出了一种可靠的方法来估计复杂环境中后续状态的情况。结果与各个学科有关，从经济学开始，并以环境保护科学结束，在这种情况下，相互作用和变化的变化各不相同。因此，它将为将未来的计算机化方法整合到下一代的动态系统建模中的进一步研究为基础。
双边关系：银行与银行业的科技公司
价值链的扩大和更加分散虽然带来了机遇，但也给银行和监管机构带来了挑战。这种新方法可以拓宽消费者进入新市场的机会，并通过允许企业专注于其具有竞争优势的领域来提高效率。然而，随着越来越多的实体参与提供单一产品或服务，这可能会加剧审慎和行为风险。具体而言，前端合作安排可能会带来运营风险、合规风险（包括与反洗钱和打击恐怖主义融资 (AML/CFT) 相关的风险）和声誉风险，这些风险可能因所提供的具体银行服务而异。人们还可能担心数据隐私和安全、消费者保护、大型科技公司与银行的谈判能力以及银行商业模式的可持续性。此外，随着责任和风险在价值链中的众多实体之间分散，监管界限变得越来越模糊，给日常监管带来了新的挑战。