Finanzinstitute stehen heute vor der Herausforderung, Betrugserkennung mit den Anforderungen an Datenschutz und regulatorische Compliance in Einklang zu bringen. Künstliche Intelligenz hat sich als entscheidendes Werkzeug im Kampf gegen Betrug erwiesen, indem sie große Datenmengen in Echtzeit analysiert und Anomalien erkennt.
Lexy Kassan diskutiert die entscheidenden Aspekte von verantwortungsbewusstem KI-Einsatz, insbesondere im Hinblick auf regulatorische Aktualisierungen wie den EU AI Act und dessen Auswirkungen auf die FinTech-Branche. Sie erklärt die Ebenen verantwortungsvoller KI, von ethischen Grundsätzen bis hin zur praktischen Umsetzung, einschließlich der KI-Governance.
Spanien hat ein Gesetz verabschiedet, das Geldstrafen von bis zu 38,2 Millionen Dollar für Unternehmen vorsieht, die KI-generierte Inhalte nicht ordnungsgemäß kennzeichnen. Diese Regelung soll die Verwendung von Deepfakes einschränken, die fälschlicherweise als real dargestellt werden.
Mit der Einführung des EU AI Act im Februar 2025 stehen Finanzorganisationen, die künstliche Intelligenz in ihren Betrieb integrieren möchten, vor neuen Compliance-Anforderungen. Das Gesetz zielt darauf ab, die Entwicklung, Vermarktung und Nutzung von KI-Systemen zu regulieren, unabhängig davon, ob sie personenbezogene Daten verarbeiten oder nicht.
Während der Verhandlungen zum AI-Gesetz wollte niemand über das Urheberrecht sprechen. Jetzt sind Schriftsteller, Musiker und Kreative durch eine verantwortungslose rechtliche Lücke schutzlos.
Insurtech ist stark von künstlicher Intelligenz (KI) geprägt und nutzt diese Technologie zur Verbesserung des Marketings, Verkaufs, der Risikobewertung und der Schadensbearbeitung. Die Regulierung von KI wird voraussichtlich zusätzliche rechtliche Überlegungen bei der Gestaltung, Implementierung und dem Betrieb von KI-Systemen in diesem Bereich mit sich bringen.
Viele Unternehmen im Finanzdienstleistungssektor übernehmen zunehmend Machine Learning (ML), um kritische Prozesse wie Kred genehmigungen und Betrugserkennung zu automatisieren. Es ist jedoch wichtig, die Einhaltung von Branchenvorschriften sicherzustellen und gleichzeitig die Transparenz der Modelle zu wahren.
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