Faida:
- Uwezo wa kuainisha data ya kifedha kulingana na unyeti wake na kuchagua zana na shughuli zinazofaa
- Uwezo wa kufanya uchambuzi kwa usalama kwa kutotambulisha data ya kibinafsi na ya siri
- Kuwa na uwezo wa kuanzisha mfumo wa maelewano, uwazi na maadili, kujua kwamba jukumu linabaki kwa watu
Faragha, Uzingatiaji na Maadili: Mipaka kwa Data ya Fedha
Kufikia sasa tumeona ni msaidizi gani mwenye nguvu wa AI katika fedha na uhasibu. Katika kitengo hiki tunaangalia upande mwingine wa sarafu: mipaka. Data ya fedha ni mojawapo ya aina nyeti zaidi za data. Taarifa ya fedha iliyobandikwa kwenye gari lisilo sahihi, matokeo ambayo hayajafichuliwa, maelezo ya akaunti ya mteja; Inaweza kusababisha maafa ya kisheria, kimaadili na kibiashara. Kitengo hiki kinafundisha ulinzi usioweza kujadiliwa unapotumia AI katika fedha. Kujua sheria hizi ni sharti la kutumia ujuzi katika vitengo vingine vyote kwa usalama.
Kwa Nini Data ya Fedha Ni Nyeti Sana?
Sababu tatu: Faragha (data ya mteja, mfanyakazi, mtoa huduma iko ndani ya upeo wa data ya kibinafsi na inalindwa na kanuni kama vile KVKK), maelezo ya ndani (matokeo ya kifedha ambayo hayajafichuliwa ni muhimu kwa soko la hisa na ushindani), na uaminifu (imani ya mteja na mshirika wa biashara haiwezi kurejeshwa ikiwa data yako ya kifedha imevuja). Data unayobandika kwenye zana ya umma ya AI inachakatwa kwenye seva za chombo hicho; Data hii inaweza kutumika au kupatikana katika mafunzo ya kielelezo katika zana ambazo hazihakikishi uhifadhi wa data ya shirika.
KVKK (Sheria ya Ulinzi wa Data ya Kibinafsi) ni sheria inayodhibiti usindikaji wa data ya kibinafsi nchini Türkiye; Inaweka kikomo uhamishaji wa data kama vile jina la kibinafsi, TR ID, akaunti na maelezo ya mawasiliano kwa wahusika wengine ambao hawajaidhinishwa.
Kidokezo: Kabla ya kubandika data kwenye AI, jiulize: "Je, ninaweza kutuma barua pepe hii kwa mtu nisiyemjua?" Ikiwa jibu ni hapana, ficha jina kwanza au tumia zana za biashara zilizoidhinishwa pekee.
Hatua kwa Hatua: Kabla ya Kutuma Data
- Kuainisha. Je, data ni ya umma, ya matumizi ya ndani, ya siri au ya kibinafsi?
- Thibitisha chombo. Je, ni ya ushirika/imeidhinishwa? Sera ya uhifadhi na mafunzo ni ipi?
- Punguza. Toa data ya chini inayohitajika kwa kazi yako; kukata ziada.
- Usijulishe. Funga au ondoa vitambulishi kama vile jina, nambari ya kitambulisho, nambari ya akaunti.
- Hifadhi pato pia. Ripoti iliyotolewa pia inaweza kuwa nyeti; Kuwa mwangalifu unapoihifadhi.
Mbinu dhaifu / Mbinu Imara
Mbinu mbaya: Kubandika matokeo ya robo mwaka ambayo hayajaripotiwa pamoja na majina ya wateja na nambari za akaunti kwenye zana isiyolipishwa ya wavuti.
Huu ni ukiukaji wa KVKK, uvujaji wa taarifa za watu wa ndani na hatari ya kibiashara.
Mbinu thabiti:1) Tumia zana iliyoidhinishwa ya AI ya biashara (uhifadhi wa data umehakikishwa).2) Usijulishe data: "Mteja A", "Mteja B"; Nambari 4 za mwisho zimefichwa au kuondolewa badala ya nambari ya akaunti.3) Wasilisha sehemu zinazohitajika pekee kwa uchanganuzi (ondoa ikiwa jina/anwani si ya lazima).4) Usifichue matokeo ambayo hayajafichuliwa kwa zana za nje hadi yatangazwe kwa umma.5) Hifadhi pato kwenye eneo salama la jengo, si kwenye diski ya kibinafsi.
Kabla/Baada ya kutokujulikana
eneo
Mbichi (hatari)
Isiyojulikana (salama)
Jina la mteja
Ahmet Yılmaz İnşaat A.Ş.
Mteja A
Nambari ya akaunti
TR12 0006 ... 4501
*** 4501 au kuondolewa
Kitambulisho cha TR
12345678901
Imeondolewa
Kiasi/uga wa uchanganuzi
1,240,000
1,240,000 (imelindwa)
Kumbuka: data ya nambari inayohitajika kwa uchambuzi imehifadhiwa; Maeneo yanayomtambulisha mtu huyo yamefunikwa. Kwa hivyo, kazi zote mbili zinafanywa na usiri unalindwa.
Mfumo wa Uzingatiaji na Uwajibikaji
Matumizi ya AI katika biashara ya kifedha ni suala la utawala. Ni nani anayeweza kutumia zana gani, ni darasa gani la data linaweza kuingia kwenye zana gani, matokeo yanathibitishwaje na kurekodiwaje? Haya yanapaswa kuamuliwa katika sera iliyoandikwa.
Unda rasimu ya "Sera ya Matumizi ya AI katika Data ya Fedha" kwa kampuni yetu. Jumuisha vichwa vifuatavyo:- Uainishaji wa data (ya umma/ya ndani/siri/ya kibinafsi)- Zana na mchakato unaoidhinishwa kwa kila darasa- Hali zisizoruhusiwa (matokeo ambayo hayajafichuliwa, data ya kibinafsi, n.k.)- Uthibitishaji wa lazima na hatua za ukaguzi- Mchakato endapo utakiuka Andika hii kama muhtasari wa sera; Kumbuka kwamba idhini ya mwisho lazima ipatikane kutoka kwa kitengo cha sheria na kufuata.
Makini: Dhima haiwezi kuhamishiwa kwa mtoaji wa zana ya AI. Ikiwa takwimu isiyo sahihi iliyotolewa na mfano inaingia kwenye ripoti na kupotosha uamuzi, wajibu ni wa mtaalamu ambaye alitumia na kuidhinisha. "AI nilifanya" sio utetezi.
Uthibitishaji: Kwa Nini Kila Chapisho Inachukuliwa Kuwa ya Kutiliwa Mashaka?
Kanuni kuu ya kutumia AI kwa usalama katika biashara ya kifedha ni kuzingatia matokeo "mtuhumiwa hadi ithibitishwe vinginevyo." Hii sio paranoia, ni nidhamu ya kitaaluma; kama vile mkaguzi asingeidhinisha rekodi yoyote bila kuiona. Jinsi mtindo anazungumza kwa ufasaha na kwa ujasiri sio uthibitisho wa usahihi wake; Kinyume chake, makosa hatari zaidi ni yale yaliyowasilishwa kwa njia ya kushawishi zaidi.
Kwa mazoezi, weka uthibitishaji wa tabaka tatu: (1) Safu ya hesabu - hesabu upya hesabu na asilimia au ufanye kielelezo kikokote upya na kulinganisha. (2) Safu ya chanzo - linganisha kila nambari na jedwali inakotoka. (3) Safu ya mantiki - je, matokeo ni ya busara katika muktadha wa biashara? Ikiwa matokeo kama vile "Margin imegeuka kuwa 90%" haiwezekani kwa tasnia, hata ikiwa ni sahihi kimahesabu, inaonyesha makosa ya pembejeo.
Angalia uchanganuzi huu wa fedha katika tabaka tatu:1) Hesabu: hesabu upya jumla na asilimia zote, weka alama zile ambazo hazilingani2) Chanzo: linganisha kila takwimu na jedwali la <chanzo>, andika lisilolingana kama "HAIJATHIBITISHWA"3) Mantiki: weka alama kwenye matokeo ambayo si ya busara katika muktadha wa biashara (ya juu/chini sana) kama"Thibitisha angalia tu na uripoti matokeo ya tabaka tatu tofauti.
Ingawa nidhamu hii inaweza kuonekana kama kupoteza kasi, inakulinda kutokana na kosa la gharama kubwa zaidi: uamuzi usio sahihi kulingana na nambari isiyo sahihi.
Maadili: Uwazi na Upendeleo
Masuala mawili ya kimaadili yanajitokeza. Uwazi: Inapaswa kuwekwa wazi kwa washikadau pale inapobidi kwamba uchambuzi ulitolewa kwa usaidizi wa AI. Upendeleo: Mfano huo unategemea data ya kihistoria; Kwa mfano, inaweza kurudia dhuluma ya zamani katika alama za mkopo/hatari. Ni sharti la kimaadili kuchuja pato la AI kupitia uamuzi wa kibinadamu na haki katika maamuzi ya kifedha.
Kesi Ndogo
Kesi ya 1 - Uvujaji ulibandika. Mchambuzi mmoja alibandika matokeo ya robo mwaka ambayo bado hayajatolewa kwenye zana isiyolipishwa na akaomba muhtasari. Data hii haikudhibitiwa kwa sababu hakukuwa na sera ya shirika. Ingawa matokeo hayakufichuliwa mapema, tukio hilo lilizua uchunguzi na kulazimisha sera ya gari iliyoidhinishwa na kampuni. Somo: urahisi hauwezi kupindua faragha.
Kesi ya 2 - Kufanya kazi na kutokutambulisha. Timu ya uhasibu ilitaka kufanya uchanganuzi wa ukusanyaji wa wateja, lakini majina yalikuwa siri. Walificha wateja kama "A, B, C" na walifanya kazi kwa kiasi na data ya siku pekee. Uchambuzi ulikuwa na tija kamili, hakuna data ya kibinafsi iliyovuja. Faragha na matumizi yamepatikana kwa pamoja.
Kesi ya 3 - Dhima isiyoweza kukabidhiwa. Kiwango kisicho sahihi katika ripoti kilitokana na matokeo ya AI na kiliwasilishwa kwa wasimamizi bila uthibitishaji. Uamuzi ulipokosea, utetezi wa "gari lilihesabu hivyo" haukukubaliwa; Jukumu lilikuwa la meneja wa fedha ambaye aliidhinisha ripoti hiyo. Somo: uthibitishaji na uwajibikaji uko kwa mwanadamu.
Kesi ya 4 - Imenaswa na uthibitishaji wa safu tatu. Katika ripoti ya mchambuzi mmoja, AI ilikokotoa "kiwango cha jumla cha 91%" kwa mstari mmoja wa biashara. Safu ya hesabu ilikuwa sahihi, safu ya chanzo ililingana; lakini wakati safu ya mantiki ilipoanza kutumika, ikawa wazi kuwa pembezoni haziwezekani kwa tasnia. Chanzo kikuu: sehemu ya safu wima ya gharama ilihamishwa kimakosa hadi njia nyingine ya biashara. Ikiwa tu hesabu ingezingatiwa, kosa lingeondoka. Somo: mtihani wa busara ni safu ya tatu na mara nyingi muhimu zaidi ya usahihi.
Makosa ya kawaida
- Kubandika data nyeti kwenye zana ambayo haijaidhinishwa. Njia ya kawaida ya kukiuka faragha na kufuata.
- Kuleta matokeo ambayo hayajafichuliwa kwenye zana ya nje. Inabeba hatari ya kuvuja kwa habari ya ndani.
- Kukwepa kutokutambulisha. Ikiwa maeneo ambayo yanamtambulisha mtu hayahitajiki, yanapaswa kufunikwa.
- Kuhamisha jukumu kwa gari. "AI ilifanya" sio utetezi; Mwidhinishaji anawajibika.
- Kufanya kazi bila sera iliyoandikwa. Ikiwa haijulikani ni nani anayeweza kuweka data kwenye chombo gani, hatari haiwezi kudhibitiwa.
Kwa muhtasari
- Data ya fedha ni nyeti; Sio data yote inayoingia katika kila zana kwa sababu ya faragha, maelezo ya ndani na hatari za uaminifu.
- Panga data, thibitisha kati, punguza na ufiche vitambulishi vya kibinafsi kabla ya kutuma.
- Data ya nambari inayohitajika kwa uchambuzi imehifadhiwa; maeneo ambayo yanamtambulisha mtu yamefunikwa; biashara na usiri huenda pamoja.
- Matumizi ya AI ni suala la utawala; sera iliyoandikwa, uthibitishaji wa lazima na njia ya ukaguzi inahitajika.
- Dhima haiwezi kuhamishiwa kwa gari; Uwazi na hukumu ya kibinadamu dhidi ya upendeleo ni sharti la kimaadili.
Jukumu la maombi
Chukua mfano wa data halisi ya kifedha uliyo nayo (inayohusisha wateja/wasambazaji). Kwanza fanya "uainishaji wa data", kisha ufunge sehemu za kibinafsi kwa kutumia mantiki iliyo kwenye jedwali la kutokutambulisha, ukiacha tu kile kinachohitajika kwa uchambuzi. Kisha, kwa mwongozo wa rasimu ya sera, toa sera fupi ya matumizi ya AI kwa timu yako na ubadilishe angalau vitu vitatu kwa shirika lako mwenyewe.
orodha ya ukaguzi
- [ ] Nimeainisha data (ya umma / ya ndani / ya siri / ya kibinafsi).
- [ ] Nilitumia zana iliyoidhinishwa/kitaasisi pekee na kukagua sera yake.
- [ ] Nilipunguza data niliyotuma; Niliondoa mashamba yasiyo ya lazima.
- [ ] Nilificha sehemu zinazomtambulisha mtu huyo.
- [ ] Sikusukuma matokeo ambayo hayajafichuliwa kwenye zana ya nje.
- [ ] Ninakubali na kuthibitisha kuwa ninawajibika kwa matokeo.