Как Standard Chartered запускает ИИ под контролем приватности: 5 главных правил

Приватность определяет архитектуру ИИ-систем

Банк уже использует искусственный интеллект в реальных условиях. Переход от экспериментов к полноценной работе создает практические трудности, которые легко недооценить на начальном этапе. В небольших пилотах источники данных ограничены и понятны. В промышленной эксплуатации ИИ-системы извлекают информацию из множества платформ, каждая из которых имеет собственную структуру и проблемы с качеством.

"Когда мы переходим от изолированного пилота к живым операциям, обеспечение качества данных становится сложнее из-за множества исходных систем и потенциальных различий в схемах", - объясняет Хардун.

Правила приватности добавляют дополнительные ограничения. В некоторых случаях реальные клиентские данные вообще нельзя использовать для обучения моделей. Вместо этого команды полагаются на анонимизированную информацию, что влияет на скорость разработки и эффективность систем. Реальные внедрения работают в гораздо большем масштабе, усиливая последствия любых пробелов в контроле.

"В рамках ответственного и клиентоориентированного внедрения ИИ мы приоритизируем принципы справедливости, этики, подотчетности и прозрачности по мере расширения обработки данных", - подчеркивает Хардун.

География и регулирование решают, где работает ИИ

Место построения и развертывания ИИ-систем также зависит от географии. Законы о защите данных различаются по регионам, а некоторые страны вводят строгие правила относительно места хранения информации и доступа к ней. Эти требования напрямую влияют на то, как Standard Chartered развертывает искусственный интеллект, особенно для систем, работающих с клиентской или персональной информацией.

"Суверенитет данных часто становится ключевым фактором при работе на разных рынках и в регионах", - говорит Хардун. На рынках с правилами локализации данных ИИ-системы могут требовать местного развертывания или проектирования таким образом, чтобы конфиденциальная информация не пересекала границы. В других случаях можно использовать общие платформы при наличии правильных средств контроля.

Это приводит к комбинации глобальных и рыночно-специфичных развертываний ИИ, формируемых местным регулированием, а не единым техническим предпочтением. Те же компромиссы возникают при выборе между централизованными ИИ-платформами и локальными решениями. Крупные организации часто стремятся делиться моделями, инструментами и надзором на рынках для сокращения дублирования.

Законы о приватности не всегда блокируют такой подход. "В целом, правила приватности прямо не запрещают передачу данных, но ожидают наличия соответствующих средств контроля", - отмечает Хардун. Существуют пределы: некоторые данные вообще не могут пересекать границы, а определенные законы о приватности действуют за пределами страны, где информация была собрана.

Детали могут ограничивать рынки, которые может обслуживать центральная платформа, и места, где необходимы локальные системы. Для банков это часто приводит к многоуровневой настройке с общими основами в сочетании с локализованными вариантами использования ИИ там, где этого требует регулирование.

Хотите узнать больше о практическом применении ИИ в бизнесе? Посетите AI Projects для получения экспертных рекомендаций и готовых решений.

Человеческий контроль остается центральным элементом

По мере того как искусственный интеллект становится более встроенным в процесс принятия решений, вопросы объяснимости и согласия становятся все труднее игнорировать. Автоматизация может ускорить процессы, но не снимает ответственности.

"Прозрачность и объяснимость стали более важными, чем раньше", - говорит Хардун. Даже при работе с внешними поставщиками подотчетность остается внутренней. Это усилило необходимость человеческого надзора в ИИ-системах, особенно там, где результаты влияют на клиентов или регуляторные обязательства.

Люди также играют большую роль в рисках приватности, чем одна только технология. Процессы и средства контроля могут быть хорошо спроектированы, но они зависят от того, как сотрудники понимают и обрабатывают данные.

"Люди остаются самым важным фактором, когда речь идет о внедрении средств контроля приватности", - говорит Хардун. В Standard Chartered это подтолкнуло к фокусу на обучении и осведомленности, чтобы команды знали, какие данные можно использовать, как их следует обрабатывать и где проходят границы.

Стандартизация как путь к масштабированию

Масштабирование ИИ под растущим регуляторным контролем требует упрощения применения приватности и управления на практике. Один из подходов, который использует банк - стандартизация. Создавая предварительно одобренные шаблоны, архитектуры и классификации данных, команды могут двигаться быстрее, не обходя средства контроля.

"Стандартизация и возможность повторного использования важны", - объясняет Хардун. Кодификация правил относительно резидентности данных, хранения и доступа помогает превратить сложные требования в более четкие компоненты, которые можно повторно использовать в ИИ-проектах.

По мере того как все больше организаций переводят искусственный интеллект в повседневные операции, приватность - это не просто барьер для соблюдения требований. Она формирует то, как строятся ИИ-системы, где они работают и сколько доверия они могут заработать. В банковской сфере этот сдвиг уже влияет на то, как выглядит ИИ на практике и где устанавливаются его пределы.

Узнайте больше о внедрении ИИ-решений с соблюдением всех требований безопасности на AI Projects - платформе для бизнеса, который готов к будущему.

Выводы

Опыт Standard Chartered показывает, что успешное внедрение искусственного интеллекта в банковском секторе начинается не с технологий, а с правильного понимания требований приватности. Глобальные организации сталкиваются с мозаикой регуляций, где каждый рынок диктует свои условия хранения и обработки данных. Переход от пилотных проектов к промышленной эксплуатации усиливает важность качества данных, человеческого контроля и стандартизации процессов. Приватность перестала быть просто юридическим требованием - она стала архитектурным принципом, определяющим границы возможного для ИИ-систем в финансовой индустрии.