حریم خصوصی، انطباق و محدودیت در داده های مالی

سود:

• امکان طبقه بندی داده های مالی با توجه به حساسیت آن و انتخاب ابزار و معاملات مناسب
• توانایی انجام تجزیه و تحلیل به صورت ایمن با ناشناس سازی داده های شخصی و محرمانه
• توانایی ایجاد چارچوبی از هماهنگی، شفافیت و اخلاق با دانستن اینکه مسئولیت بر عهده مردم است

حریم خصوصی، انطباق و اخلاق: محدودیت های داده های مالی

تا اینجا ما دیدیم که یک دستیار قدرتمند هوش مصنوعی در امور مالی و حسابداری چیست. در این واحد ما به روی دیگر سکه نگاه می کنیم: مرزها. داده های مالی یکی از حساس ترین انواع داده ها است. یک صورت مالی که به وسیله نقلیه اشتباهی چسبانده شده است، یک نتیجه فاش نشده، اطلاعات حساب مشتری. می تواند منجر به فاجعه قانونی، اخلاقی و تجاری شود. این واحد حفاظت های غیرقابل مذاکره هنگام استفاده از هوش مصنوعی در امور مالی را آموزش می دهد. دانستن این قوانین پیش نیاز استفاده ایمن از مهارت ها در سایر واحدها است.

چرا داده های مالی اینقدر حساس هستند؟

سه دلیل: حریم خصوصی (اطلاعات مشتری، کارمند، تامین کننده در محدوده داده های شخصی قرار می گیرد و توسط مقرراتی مانند KVKK محافظت می شود)، اطلاعات داخلی (نتایج مالی فاش نشده برای بازار سهام و رقابت حیاتی است) و اعتماد (در صورت افشای اطلاعات مالی شما، اعتماد مشتری و شریک تجاری قابل بازیابی نیست). داده هایی که در یک ابزار هوش مصنوعی عمومی قرار می دهید در سرورهای آن ابزار پردازش می شوند. این داده‌ها ممکن است در آموزش مدل در ابزارهایی که حفظ داده‌های شرکتی را تضمین نمی‌کنند استفاده شوند یا در دسترس قرار گیرند.

KVKK (قانون حفاظت از داده های شخصی) قانونی است که پردازش داده های شخصی را در ترکیه تنظیم می کند. این انتقال داده هایی مانند نام شخصی، شناسه TR، حساب و اطلاعات تماس را به اشخاص ثالث غیرمجاز محدود می کند.

نکته: قبل از چسباندن داده ها به هوش مصنوعی، از خود بپرسید: "آیا این را برای یک غریبه ایمیل کنم؟" اگر پاسخ منفی است، ابتدا ناشناس کنید یا فقط از ابزارهای تایید شده سازمانی استفاده کنید.

مرحله به مرحله: قبل از ارسال داده ها

1. طبقه بندی کنید. آیا داده ها عمومی، استفاده داخلی، محرمانه یا شخصی هستند؟
2. ابزار را تأیید کنید. آیا شرکتی/تأیید شده است؟ سیاست حفظ و آموزش داده ها چیست؟
3. به حداقل رساندن. حداقل داده های مورد نیاز برای کار خود را ارائه دهید. اضافی را قطع کنید
4. ناشناس کردن. شناسه هایی مانند نام، شماره شناسه، شماره حساب را پوشانده یا حذف کنید.
5. خروجی را نیز حفظ کنید. گزارش تولید شده نیز ممکن است حساس باشد. مراقب باشید کجا آن را ذخیره می کنید.

رویکرد ضعیف / رویکرد قوی

رویکرد ضعیف: قرار دادن نتایج سه ماهه گزارش نشده به همراه نام مشتریان و شماره حساب ها در یک ابزار وب رایگان.

این هم نقض KVKK، هم نشت اطلاعات داخلی و هم ریسک تجاری است.

رویکرد قدرتمند: 1) استفاده از ابزار تایید شده هوش مصنوعی (حفظ داده ها تضمین شده است). 4 رقم آخر به جای شماره حساب پوشانده یا حذف می شوند. 3) فقط فیلدهای لازم را برای تجزیه و تحلیل ارسال کنید (اگر نام/آدرس غیرضروری است، حذف شود).

قبل / بعد از ناشناس سازی

منطقه

خام (خطرناک)

ناشناس (امن)

نام مشتری

Ahmet Yılmaz İnşaat A.Ş.

مشتری A

شماره حساب

TR12 0006 ... 4501

***4501 یا حذف شد

شناسنامه TR

12345678901

حذف شد

مقدار / زمینه تجزیه و تحلیل

1,240,000

1,240,000 (محافظت شده)

توجه: داده های عددی مورد نیاز برای تجزیه و تحلیل حفظ می شود. مناطقی که فرد را شناسایی می کند، پوشانده شده است. بنابراین، هم کار انجام می شود و هم محرمانگی محفوظ است.

چارچوب انطباق و پاسخگویی

استفاده از هوش مصنوعی در تجارت مالی یک موضوع حاکمیتی است. چه کسی می تواند از کدام ابزار استفاده کند، کدام کلاس داده می تواند وارد کدام ابزار شود، خروجی چگونه اعتبارسنجی و ثبت می شود؟ اینها باید در یک خط مشی مکتوب تعیین شوند.

یک پیش نویس "سیاست استفاده از هوش مصنوعی در داده های مالی" برای شرکت ما ایجاد کنید. عناوین زیر را شامل شود: - طبقه‌بندی داده‌ها (عمومی/داخلی/محرمانه/شخصی)- ابزارها و فرآیندهای مجاز برای هر طبقه- موقعیت‌های ممنوعه (نتیجه فاش نشده، داده‌های شخصی و غیره)- مراحل بررسی اجباری و پیگیری حسابرسی- فرآیند در صورت نقض این را به عنوان طرح کلی خط‌مشی بنویسید. توجه داشته باشید که تایید نهایی باید از واحد حقوقی و انطباق اخذ شود.

توجه: مسئولیت را نمی توان به ارائه دهنده ابزار هوش مصنوعی منتقل کرد. اگر رقم نادرستی تولید شده توسط مدل وارد گزارش شود و تصمیم را مخدوش کند، مسئولیت آن بر عهده متخصصی است که آن را استفاده و تایید کرده است. "هوش مصنوعی آن را انجام داد" یک دفاع نیست.

تأیید: چرا هر چاپ مشکوک در نظر گرفته می شود؟

قانون طلایی استفاده ایمن از هوش مصنوعی در تجارت مالی این است که خروجی را «مظنون تا زمانی که خلاف آن ثابت شود» در نظر بگیرید. این پارانویا نیست، نظم حرفه ای است. همانطور که یک حسابرس هیچ سابقه ای را بدون دیدن آن تایید نمی کند. اینکه مدل چقدر روان و مطمئن صحبت می کند، دلیلی بر صحت آن نیست. در مقابل، خطرناک ترین خطاها آنهایی هستند که به متقاعدکننده ترین شکل ارائه شده اند.

در عمل، یک تأیید سه لایه تنظیم کنید: (1) لایه حسابی - مجموع و درصدها را دوباره محاسبه کنید یا مدل را دوباره محاسبه و مقایسه کنید. (2) لایه منبع - هر عدد را با جدولی که از آن آمده است مطابقت دهید. (3) لایه منطقی - آیا نتیجه در زمینه کسب و کار معقول است؟ اگر نتیجه ای مانند "حاشیه 90٪ معلوم شد" برای صنعت غیرممکن باشد، حتی اگر از نظر حسابی درست باشد، نشان دهنده خطای ورودی است.

این تجزیه و تحلیل مالی را در سه لایه بررسی کنید: 1) حسابی: همه مجموع ها و درصدها را مجدداً محاسبه کنید، مواردی را که مطابقت ندارند علامت بزنید. فقط نتیجه سه لایه را به طور جداگانه بررسی و گزارش کنید.

در حالی که این رشته ممکن است به نظر بیهوده به نظر برسد، اما در واقع شما را از یک اشتباه بسیار گران‌تر محافظت می‌کند: یک تصمیم اشتباه بر اساس عدد اشتباه.

اخلاق: شفافیت و تعصب

دو موضوع اخلاقی برجسته است. شفافیت: در صورت لزوم باید برای ذینفعان روشن شود که تجزیه و تحلیل با پشتیبانی هوش مصنوعی تهیه شده است. تعصب: مدل بر اساس داده های تاریخی است. برای مثال، ممکن است بی عدالتی گذشته را در امتیازدهی اعتبار/ریسک تکرار کند. فیلتر کردن خروجی هوش مصنوعی از طریق قضاوت انسانی و انصاف در تصمیمات مالی یک الزام اخلاقی است.

موارد کوچک

مورد 1 - نشت چسبانده شده است. یکی از تحلیلگران نتایج فصلی که هنوز منتشر نشده بود را در یک ابزار رایگان قرار داد و خواستار خلاصه آن شد. این داده ها از کنترل خارج شد زیرا سیاست شرکتی وجود نداشت. اگرچه نتایج زودهنگام فاش نشد، این حادثه باعث تحقیقات شد و یک سیاست خودرو تایید شده توسط شرکت را مجبور کرد. درس: راحتی نمی تواند بر حریم خصوصی غلبه کند.

مورد 2 - کار با ناشناس. یک تیم حسابداری می خواستند تجزیه و تحلیل مجموعه مشتریان را انجام دهند، اما اسامی محرمانه بود. آنها مشتریان را به عنوان "A، B، C" پنهان کردند و فقط با مقدار و داده های روز کار کردند. تجزیه و تحلیل کاملاً سازنده بود، هیچ اطلاعات شخصی به بیرون درز نکرد. حریم خصوصی و ابزار با هم به دست آمده است.

مورد 3 - مسئولیت غیر قابل واگذاری. نرخ نادرستی در یک گزارش از خروجی هوش مصنوعی آمده بود و بدون تأیید به مدیریت ارائه شد. هنگامی که تصمیم اشتباه بود، دفاع از "خودرو آنطور محاسبه کرد" پذیرفته نشد. مسئولیت مربوط به مدیر مالی بود که گزارش را تأیید کرد. درس: تأیید و مسئولیت با انسان است.

مورد 4 - با احراز هویت سه لایه گرفته شده است. در گزارش یکی از تحلیلگران، هوش مصنوعی «حاشیه ناخالص 91 درصد» را برای یک رشته کسب و کار محاسبه کرد. لایه حساب درست بود، لایه منبع مطابقت داشت. اما زمانی که لایه منطق وارد عمل شد، مشخص شد که حاشیه برای صنعت غیرممکن است. علت اصلی: بخشی از ستون هزینه به اشتباه به خط تجاری دیگری منتقل شد. اگر فقط حساب در نظر گرفته می شد، خطا برطرف می شد. درس: آزمون معقول بودن سومین و اغلب حساس ترین لایه دقت است.

اشتباهات رایج

• چسباندن داده های حساس در یک ابزار تایید نشده رایج ترین راه برای نقض حریم خصوصی و انطباق.
• آوردن نتایج نامشخص به یک ابزار خارجی. خطر نشت اطلاعات داخلی را به همراه دارد.
• دور زدن ناشناس سازی اگر مناطقی که فرد را شناسایی می کند غیرضروری است، باید آنها را پوشانده شود.
• انتقال مسئولیت به وسیله نقلیه "هوش مصنوعی آن را انجام داد" یک دفاع نیست. تایید کننده مسئول است.
• کار بدون خط مشی مکتوب اگر مشخص نباشد چه کسی می تواند کدام داده را در کدام ابزار قرار دهد، ریسک قابل مدیریت نیست.

به طور خلاصه

• داده های مالی حساس است. به دلیل حفظ حریم خصوصی، اطلاعات داخلی و خطرات اعتماد، همه داده‌ها وارد هر ابزاری نمی‌شوند.
• طبقه بندی داده ها، تأیید رسانه، به حداقل رساندن و ناشناس کردن شناسه های شخصی قبل از ارسال.
• داده های عددی مورد نیاز برای تجزیه و تحلیل حفظ می شود. مناطقی که فرد را شناسایی می کند پوشانده شده است. کسب و کار و محرمانه بودن با هم هستند.
• استفاده از هوش مصنوعی یک موضوع حاکمیتی است. خط مشی نوشته شده، تأیید اجباری و پیگیری حسابرسی مورد نیاز است.
• مسئولیت قابل انتقال به وسیله نقلیه نیست. شفافیت و قضاوت انسانی در برابر تعصب یک الزام اخلاقی است.

وظیفه کاربردی

نمونه ای از داده های مالی واقعی را که در اختیار دارید (شامل مشتریان/تامین کنندگان) در نظر بگیرید. ابتدا یک «طبقه‌بندی داده‌ها» انجام دهید، سپس با استفاده از منطق موجود در جدول ناشناس، فیلدهای شخصی را بپوشانید و فقط آنچه برای تجزیه و تحلیل لازم است باقی بگذارید. سپس، با درخواست پیش نویس خط مشی، یک خط مشی کوتاه استفاده از هوش مصنوعی برای تیم خود تهیه کنید و حداقل سه مورد را با سازمان خود تطبیق دهید.

چک لیست

• [ ] من داده ها را طبقه بندی کرده ام (عمومی / داخلی / محرمانه / شخصی).
• [ ] من فقط از ابزار تایید شده/موسسه ای استفاده کردم و خط مشی آن را بررسی کردم.
• [ ] داده هایی را که فرستادم به حداقل رساندم. فیلدهای غیر ضروری را حذف کردم.
• [ ] من فیلدهایی را که فرد را شناسایی می کنند، ناشناس کردم.
• [ ] من نتایج فاش نشده را به ابزار خارجی وارد نکردم.
• [ ] من می پذیرم و تأیید می کنم که مسئول خروجی هستم.