iفین تک (ای فین تک - آی فین تک)

هوش مصنوعی به‌سرعت در حال متحول کردن چشم‌انداز برنامه‌ریزی مالی است. از بهینه‌سازی سبد سرمایه‌گذاری گرفته تا مدیریت بودجه شخصی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین در حال ایفای نقشی کلیدی هستند. اما به گزارش iفین‌تک، در کنار این پیشرفت‌ها، نهادهای نظارتی و مؤسسات مالی با مجموعه‌ای از ریسک‌های انطباقی مواجه شده‌اند که نیازمند توجه فوری هستند.

استفاده از هوش مصنوعی در برنامه‌ریزی مالی

امروزه پلتفرم‌های Robo-Advisor، اپلیکیشن‌های مدیریت هزینه، و نرم‌افزارهای مالی هوشمند به‌شکل گسترده‌ای از AI برای تحلیل رفتار کاربر، پیش‌بینی آینده مالی و تخصیص منابع استفاده می‌کنند. شرکت‌های پیشرو مانند BlackRock، Vanguard و Wealthfront از مدل‌های AI برای ارائه مشاوره مالی خودکار استفاده می‌کنند.

این فناوری‌ها با اتکا بر داده‌های بزرگ (Big Data) می‌توانند عملکرد بالاتری نسبت به مشاوران انسانی داشته باشند، اما مسأله اینجاست که مسئولیت‌پذیری قانونی و شفافیت تصمیمات الگوریتمی در بسیاری موارد مشخص نیست.

مهم‌ترین ریسک‌های انطباقی

۱. عدم شفافیت تصمیم‌گیری الگوریتمی (Algorithmic Opacity)

بسیاری از الگوریتم‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی، تصمیماتی اتخاذ می‌کنند که برای کاربران و حتی توسعه‌دهندگان آن‌ها شفاف نیست. این عدم شفافیت می‌تواند منجر به ریسک‌های قانونی شود، به‌ویژه در مواقعی که نتایج منفی برای مشتریان به‌همراه دارد.

۲. تبعیض الگوریتمی (Algorithmic Bias)

الگوریتم‌هایی که بر اساس داده‌های تاریخی آموزش دیده‌اند، ممکن است ناخودآگاه الگوهای تبعیض‌آمیز را بازتولید کنند. به‌عنوان مثال، تخصیص اعتبار بر اساس الگوهای پیشین می‌تواند منجر به تبعیض نژادی یا جنسیتی شود.

۳. نقض حریم خصوصی و حفاظت از داده‌ها

AI برای عملکرد بهتر نیازمند داده‌های دقیق مالی، رفتاری و شخصی کاربران است. در صورت عدم رعایت استانداردهای حفاظت از داده مانند GDPR یا قوانین محلی، خطر جریمه‌های سنگین و آسیب به اعتبار برند وجود دارد.

۴. ابهام در مسئولیت‌پذیری قانونی

اگر الگوریتمی باعث ضرر مالی کاربر شود، چه کسی باید پاسخگو باشد؟ شرکت توسعه‌دهنده؟ نهاد مالی؟ کاربر؟ این مسأله در بسیاری از کشورها هنوز به‌طور دقیق در قوانین مالی تنظیم نشده است.

موضع نهادهای ناظر جهانی

نهادهایی مانند SEC در آمریکا، FCA در بریتانیا و ESMA در اروپا در حال تدوین مقررات دقیق‌تری برای استفاده از AI در خدمات مالی هستند. از جمله موارد مورد توجه:

الزام به شفاف‌سازی مدل تصمیم‌گیری

ارزیابی اثرات تبعیض‌آمیز بالقوه

ثبت و نگهداری داده‌های تصمیم‌گیری الگوریتمی

ممیزی مستقل از الگوریتم‌های حساس

در اتحادیه اروپا، قانون جدید AI Act که مراحل تصویب را طی می‌کند، استفاده از AI در امور مالی را به‌عنوان «کاربرد پرریسک» طبقه‌بندی کرده است.

راهکارهای پیشنهادی برای کاهش ریسک

طبق تحلیل آی‌فین‌تک، نهادهای مالی می‌توانند با اجرای اقدامات زیر، ریسک‌های انطباقی را کاهش دهند:

توسعه الگوریتم‌های قابل توضیح (Explainable AI): استفاده از مدل‌هایی که خروجی آن‌ها برای تحلیل‌گران و کاربران قابل تفسیر باشد.

ممیزی منظم الگوریتم‌ها: بررسی دوره‌ای برای اطمینان از عدم تولید تبعیض یا خطاهای عملکردی.

افزایش آموزش و آگاهی کاربران: توضیح محدودیت‌ها و عملکرد الگوریتم‌ها برای کاربران نهایی.

رعایت چارچوب‌های اخلاقی: به‌کارگیری اصول اخلاقی در طراحی مدل‌های مالی مبتنی بر AI.

همکاری با نهادهای نظارتی: در طراحی الگوریتم‌های جدید، بهتر است از ابتدا با رگولاتورها مشورت شود.

نمونه‌های واقعی ریسک‌ها

در سال ۲۰۲۳، یک اپلیکیشن مالی در آمریکا به‌دلیل عدم شفافیت در تخصیص سرمایه و زیان شدید کاربران، با شکایت جمعی مواجه شد.

در انگلستان، یکی از پلتفرم‌های Robo-Advisory به دلیل تبعیض در تخصیص وام‌ها به کاربران سیاه‌پوست، مجبور به تغییر ساختار الگوریتمی خود شد.

آینده انطباق هوش مصنوعی در مالی

انتظار می‌رود در ۲ تا ۵ سال آینده، مقررات سخت‌گیرانه‌تری برای استفاده از AI در حوزه مالی اجرایی شود. به‌ویژه، استفاده از الگوریتم‌های تصمیم‌ساز در تخصیص اعتبار، مشاوره مالی و مدیریت ریسک باید تحت کنترل دقیق قرار گیرد.

هوش مصنوعی همچنان فرصت‌های بی‌نظیری برای تحول در صنعت فین‌تک فراهم می‌آورد، اما بدون مدیریت هوشمندانه ریسک‌های انطباقی، این فرصت‌ها می‌توانند به تهدیدهایی جدی برای اعتماد عمومی و سلامت مالی تبدیل شوند.

تحلیل iفین‌تک نشان می‌دهد که موفقیت بلندمدت در استفاده از هوش مصنوعی در برنامه‌ریزی مالی مستلزم توجه همزمان به نوآوری، اخلاق، و انطباق با مقررات است. نهادهای مالی باید با نگاهی جامع، ضمن بهره‌گیری از مزایای AI، ریسک‌های انطباقی آن را نیز به دقت شناسایی و مدیریت کنند تا بتوانند در عصر فناوری‌های هوشمند، اعتماد کاربران را حفظ کنند.