[論文レビュー] The AI Revolution: Opportunities and Challenges for the Finance Sector

Carsten Maple, Łukasz Szpruch+8 more|arXiv (Cornell University)|Aug 31, 2023

Insurance and Financial Risk Management被引用数 37

ひとこと要約

本論文はAIが金融をどのように変革し得るかを概観し、業務領域全体の機会と新たな適用例を提示するとともに、統治・倫理・規制を含む課題について論じている。

ABSTRACT

This report examines Artificial Intelligence (AI) in the financial sector, outlining its potential to revolutionise the industry and identify its challenges. It underscores the criticality of a well-rounded understanding of AI, its capabilities, and its implications to effectively leverage its potential while mitigating associated risks. The potential of AI potential extends from augmenting existing operations to paving the way for novel applications in the finance sector. The application of AI in the financial sector is transforming the industry. Its use spans areas from customer service enhancements, fraud detection, and risk management to credit assessments and high-frequency trading. However, along with these benefits, AI also presents several challenges. These include issues related to transparency, interpretability, fairness, accountability, and trustworthiness. The use of AI in the financial sector further raises critical questions about data privacy and security. A further issue identified in this report is the systemic risk that AI can introduce to the financial sector. Being prone to errors, AI can exacerbate existing systemic risks, potentially leading to financial crises. Regulation is crucial to harnessing the benefits of AI while mitigating its potential risks. Despite the global recognition of this need, there remains a lack of clear guidelines or legislation for AI use in finance. This report discusses key principles that could guide the formation of effective AI regulation in the financial sector, including the need for a risk-based approach, the inclusion of ethical considerations, and the importance of maintaining a balance between innovation and consumer protection. The report provides recommendations for academia, the finance industry, and regulators.

研究の動機と目的

• 金融におけるAIの能力と含意を理解する動機づけ。
• AIが既存の金融業務を補強し、新たな適用を可能にする方法を特定する。
• AI関連リスクを緩和するための統治・リスク・規制の考慮事項を強調する。
• 金融分野のAI利用におけるデータプライバシー・セキュリティ・信頼性の問題を論じる。
• 金融における責任あるAI導入に関して、学界・産業界・規制当局への推奨を提供する。

提案手法

• 顧客サービス、詐欺検出、リスク管理、信用評価、超高速取引など、金融分野におけるAI応用の文献ベースの分析。
• 透明性・解釈性・公正性・説明責任・信頼性に関連する課題の議論。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 AIが金融サービスを変革し得る潜在的な適用領域は何か？
• RQ2 金融でAIを安全に展開するために必要な統治・倫理・規制上の配慮は何か？
• RQ3 データプライバシー・セキュリティ・システミックリスクを含む、金融分野のAI導入に伴うリスクは何か？
• RQ4 金融におけるAIに関する規制と利害関係者の協力を導く原則と推奨事項は何か？

主な発見

• AIは業務を補強し、複数の領域にわたる新しい金融アプリケーションを可能にする。
• 重要な課題には、透明性・解釈可能性・公正性・説明責任・AIシステムへの信頼性が含まれる。
• データプライバシーとセキュリティは金融AIの展開における重要な懸念事項である。
• 適切に規制されない場合、AIがシステミックな金融リスクに寄与するリスクがある。
• 規制が必要だが、既存のガイドラインは不明確または不足しており、原則ベースのアプローチが不可欠である。
• 本報告は学界・産業界・規制当局がメリットを活用しつつリスクを緩和するための推奨事項を提供する。