変化する金融システム – パート 1

銀行活動の遂行には、顧客の「特殊な」利益に応えることができる技術的・技術的手段を備えることが金融機関の義務であるため、金融市場インフラの高度な高度化が必要である（法律第 14/21 条第 128 条）。 5月19日の金融機関総合制度「銀行金融機関は、顧客が実行するすべての活動において高レベルの技術的能力を確保し、事業組織に必要な物的および技術的リソースを提供する必要があります…」と書かれていますが、他の活動分野では労働手段は法的な監視の対象ではありません。

当社の見解では、この「行動義務」は、とりわけ、製品およびサービスの性質および競争要因に基づいています。 最初の側面は、不履行によるエラーを防止し、顧客が期待を裏切ることによる不快感を避けるために法律で課せられた必要性に基づいています。実際、サービスの品質、利益の維持と維持の保証は重要であることに注意する必要があります。流動性と大胆さを植え付けます。 2 つ目は、市場で一定のバランスを確立し、事業者間の大きな非対称性に対処し、さらに幅広い選択肢を顧客に提供することに関係しています。 どちらも、金融機関に対し、見送りのペナルティを承知で、より良い種類の商品を取引相手にどんどん提供することを要求しているため、客観的かつ根底にある質的な性質を持っています。 そうは言っても、推論によると、高度化は銀行活動の不可欠な部分であると言えます。

「人工知能」は、社会に影響を与え、社会を構成するさまざまな活動分野に影響を与える猛烈な変異の連鎖における、現在では近代化の一部とみなされている段階です。 時折更新をもたらす絶え間ない洗練のプロセス。 ダニエル 12 章 4 節には、「科学は増大する」という預言があります。

現在、それは学際的な分野であり、コンピューターサイエンス、統計とデータ分析、ハードウェアとソフトウェアエンジニアリング、言語学、神経科学、認知科学、哲学、心理学などを含むいくつかの知識分野をカバーしています。 そして、それは、より効率的かつ精緻な作業の実行方法を提供する、非常に広範な一連のテクニック、モデル、テクノロジーで構成されており、ある意味、顧客に快適さを提供する可能性があります。 一方で、人々、特に組織の意欲は非常に貴重な資産であり、次のような横断的な利益をもたらします。 オブジェクトの分類。 自然言語処理において。 インテリジェントなデータ回復において。 消費者、トレンド、欲求についての知識が深まり、製品やサービスへのアクセスを簡素化するための安全な投資が可能になります。 24時間365日の顧客サービスの可用性と簡素化された消費者情報のレベルの向上。 特に特異な状況において、最も便利な製品やサービスを特定して選択すること。 データ解釈において。 販売などで

AI は一般に次の 4 つの段階に区別されます。

1. リアクティブマシン: 事前にプログラムされたルールに基づいて、さまざまな種類の刺激にのみ反応する限定的な AI。 メモリを使用しないため、新しいデータから学習することはできません。 1997 年にチェスのチャンピオン、ガルリ・カスパロフを破った IBM のディープ ブルーは、反応型マシンの一例です。
2. 限られたメモリ：最新の AI のほとんどはメモリが限られていると考えられています。 通常は人工ニューラル ネットワークやその他のトレーニング モデルを通じて、新しいデータでトレーニングされることで、メモリを使用して時間の経過とともに改善できます。 ディープラーニング、のサブセット 機械学習 – 機械学習 – メモリが限られた人工知能とみなされます。
3. 心の理論: 心の理論は現在存在しませんが、研究によりその可能性が前進しました。 AI は人間の心をエミュレートすることができ、感情の認識と記憶、社会的状況における人間と同様の反応など、人間と同等の意思決定能力を備えていると説明されています。
4. 自己知識: AI の AI 理論の一歩上で、自分自身の存在を認識し、人間の知的および感情的なリソースを備えた神秘的な機械について説明します。 AI の心の理論と同様に、自己認識の AI はまだ存在しません。

AI は、プログラミングとトレーニングに基づいたアクションの実行、またはそこから推定される、人として感じ、考え、行動する能力、さらには想像する能力など、より限定された (狭い) 方法で見ることができます。別のレベル – 超知能 – では、機械が人間よりも優れた方法で機能します。

AI の欠点と利点をいくつか示します。

短所

プライバシーとセキュリティ

AI が完全に機能するために大量の個人データが送信されると、プライバシーとセキュリティ、特に第三者による管理ミスや不適切な所有権に関する懸念が生じます。

ジョブの置き換え

第 4 次産業革命のブームに伴い、機械が従来の人間の仕事を置き換え、世界中で失業率の大幅な増加を引き起こすのではないかという懸念が高まっています。 このように、サービスの自動化が進むにつれて、多くの仕事のメンテナンスの必要性も増大しますが、特にメンテナンス、インフラストラクチャの改善、自動化システムの継続的運用の確保の分野で雇用が創出される可能性もあります。

人間の脳と比較した限界

AI ベースのシステムの記憶容量は膨大ですが、情報へのアクセスと検索は、たとえそれが基礎であっても、おそらく人間の脳の接続と同じようには発生しません。 ニューラルネットワーク。

さらに、機械学習と統合されていない AI は、プログラムされた (狭い) 方法でのみ動作するため、人間が自然に行うのと同じように、最も多様なシナリオで革新し、創造的に動作する能力も同様に制限されます。

効率という点では機械の優位性は議論の余地がありません。 しかし、テクノロジーは依然として人間関係や職場でのつながりを築く方法を置き換えることはできず、それが得られる結果に有利になることがよくあります。

過度の依存と創造性の欠如

AI に過度に依存すると、批判的に考えて問題を解決する人間の能力が低下する可能性があります。しかし、AI は大量のデータを迅速に処理し、パターンを識別する可能性があるにもかかわらず、人間が本来持っている創造性や革新的な思考をまだ欠いています。 主にタスクの実行の実用性と速度により、感情的および身体的依存が生じます。 これらの要素は有害となる可能性があります 相互作用 つまり、どの点も他の点に効果的に依存することはできないからです。

利点

精度

人工知能は、人間の行為と比較してエラー率が最小限であるか、まったくありません。 人間の介入なしに、以前に収集された情報に基づいて意思決定が行われ、アルゴリズムによってアクションが決定されるため、エラーが減り、精度が大幅に向上する可能性が大幅に高まります。 したがって、AI は速度に加えて完璧さを提供します。これは、AI を真に効率的なテクノロジーにするために不可欠です。

無停電性

人間とは異なり、機械は 1 日 24 時間働くことができ、また気を散らすことなく作業します。

これらのチーム変更手順は、コストがかかり、多くの場合時間がかかることに加えて、特に専門家がシフトの開始時または終了時にエラーを引き起こす可能性があります。

安全

危険なタスクを実行する場合、AI ベースのインフラストラクチャは非常に有利です。 したがって、機械は過酷な環境の影響を受けないため、人間の完全性と安全性を損なうようなタスクを実行することができます。

予測可能性

AI ツールは、不正行為の検出など、さまざまな予測アプリケーションで使用されています。 人工知能に基づくインフラがどれほど複雑であっても、その多くはハードウェアに統合されたアルゴリズム、ニューラルネットワーク、膨大な量のデータで構成されていますが、現在のテクノロジーでは常識や人間の直感を再現することはできません。

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