借助人工智能力量遏制人工智能金融犯罪
谈谈到人工智能 (AI) 领域,我们首先需要理解它的范畴。它起源于一些简单技术——机器人技术,以及后来的机器学习(本质上是训练计算机按照特定序列操作或基于算法识别模式)。下一阶段是深度学习与大型人工神经网络。如今,我们已经逐步迈入科幻小说般的境界。计算机系统被设计来模拟大脑神经元,不仅能够解读语音和文本,还能分析内容。现在,这项技术开始展现趣味。 近期,Bill Gates与OpenAI 首席执行官 Sam Altman 对话时表示,“我从未想过 ChatGPT 会这么出色,它让我大开眼界。我们对其编码的理解还远远不够。”Altman 对此表示赞同。1 我认为,我们不必担心仿生机器人统治世界,至少目前不会出现这种情况。但是,犯罪分子可能利用这些新工具实施哪些犯罪行为?作为合规专业人士,我们又该如何保护客户和机构免受新型复杂犯罪机制的侵害?这些问题仍待解答,令人忧虑。如果犯罪分子出于不法目的使用这种潜在新型武器,金融犯罪合规领域前线的专业人士需要借助哪些工具加以应对?让我们直接从源头寻找答案。 还有谁比 ChatGPT 更适合讨论这些风险呢?或者,我应该问“有什么”而不是“有谁”?思考当前和我们交流的是一个虚拟存在还是一段高级代码,已经令人感到不安。但这正是当今时代的挑战,也是我们已在 2024 年逐渐适应的奇特现象之一。那么,作为合规专业人士,我们在勇敢迈向数字深渊时应该关注什么? ChatGPT 3.5 版本就此发表了意见,结果并未让人失望。以下是根据我们的即兴“专访”整理出的要点。 专访第一部分 Claudia Haberland:您认为 ChatGPT 和云服务存在哪些反洗钱合规风险? ChatGPT: ChatGPT 等人工智能服务和云解决方案存在若干潜在反洗钱合规风险。 Claudia Haberland: 可否详细说明? ChatGPT: 1. 数据安全: 云服务可能存储敏感客户数据,包括个人身份信息 (PII)、交易记录和其他财务信息。如果这些数据因安全漏洞或数据保护措施不足而遭到泄露,可能导致反洗钱违规和监管处罚。 2. .隐私问题: ChatGPT 等人工智能服务可能处理大量文本数据,包括客户通信和交易详情。这些互动可能包含反洗钱法规要求保护的敏感信息,因此存在风险。如果这些数据处理不当,可能导致隐私侵权和反洗钱合规问题。 3. 模型偏差和错误: ChatGPT 等人工智能模型容易受到训练数据偏差的影响,可能导致结果不准确或有失公平。在反洗钱合规领域,模型偏差可能误将某些交易或客户标记为可疑,同时忽略其他应当关注的交易或客户,可能引发合规问题、触发监管机构审查。...