Ebook Sztuczna inteligencja. Praktyczny przewodnik dla sektora innowacji finansowych Michał Nowakowski

119,48 zł

Dodaj do ulubionych

Opis treści

Książka porusza problematykę wdrożeń sztucznej inteligencji w sektorze finansowym. Rozwój technologii i jej większa dostępność spowodowały, że coraz więcej instytucji finansowych decyduje się na wykorzystanie danych do zwiększenia wartości dla klientów oraz samej organizacji. Wdrożenie sztucznej inteligencji jest skomplikowanym procesem z perspektywy biznesowej, technologicznej i prawno-regulacyjnej. Wymaga to dobrego przygotowania na poziomie polityk, procedur, regulaminów oraz dokumentów z klientem, które zwiększą prawdopodobieństwo sukcesu.

W poradniku omówiono zagadnienia z problematyki sztucznej inteligencji (AI), takie jak: uczenie maszynowe, głębokie, generatywna AI, wykorzystanie chmury obliczeniowej, a także kwestie dotyczące informacji prawnie chronionych oraz zarządzania danymi (w tym danymi osobowymi). Uwzględniono przy tym zarówno projektowane akty prawne i regulacje, jak i te już istniejące, które wpływają na to, jak sektor finansowy powinien podchodzić do bezpiecznego i efektywnego wdrożenia AI.

Książka jest przeznaczona dla prawników (sędziów, adwokatów, radców prawnych), menedżerów instytucji finansowych, pracowników IT, przedsiębiorców działających w branży finansowej, dostawców technologii, a także dla pracowników naukowych.

Spis treści ebooka Sztuczna inteligencja. Praktyczny przewodnik dla sektora innowacji finansowych

Wykaz skrótów , str. 13
Wstęp , str. 17
Rozdział 1
Czym jest sztuczna inteligencja? , str. 23
1.1. Uwagi wstępne , str. 23
1.2. Projekt rozporządzenia w ,sprawie sztucznej inteligencji &ndash, pierwsze spotkanie , str. 25
1.3. Najczęściej wykorzystywane techniki i ,podejścia w ,zakresie sztucznej inteligencji , str. 28
1.3.1. Uczenie maszynowe , str. 29
1.3.2. Uczenie nadzorowane , str. 32
1.3.3. Uczenie częściowo nadzorowane , str. 32
1.3.4. Uczenie nienadzorowane , str. 33
1.3.5. Uczenie ze ,wzmacnianiem , str. 34
1.3.6. Uczenie głębokie , str. 34
1.3.7. Federated learning , str. 35
1.3.8. Generatywna sztuczna inteligencja , str. 36
1.3.9. Zautomatyzowane przetwarzanie danych i ,podejmowanie decyzji , str. 36
1.3.10. Anonimizacja danych &ndash, ważne dla systemów sztucznej inteligencji , str. 38
1.4. Nauka o ,danych, analityka danych a ,sztuczna inteligencja , str. 46
1.5. Systemy sztucznej inteligencji wysokiego ryzyka , str. 48
1.6. Zależności i ,etyka sztucznej inteligencji , str. 52
Rozdział 2
Sztuczna inteligencja w ,sektorze finansowym , str. 57
2.1. Czy sztuczna inteligencja w ,sektorze finansowym jest uregulowana? , str. 57
2.2. Przykłady zastosowań sztucznej inteligencji w ,sektorze finansowym , str. 63
2.3. Identyfikacja systemów pod kątem wypełnienia wymogów prawnych i ,regulacyjnych , str. 66
2.3.1. Wytyczne ICT , str. 67
2.3.2. Rekomendacja D Komisji Nadzoru Finansowego , str. 68
2.3.3. Rekomendacje J i ,W Komisji Nadzoru Finansowego , str. 69
2.3.4. Ocena skutków dla ochrony danych &ndash, DPIA , str. 70
2.3.5. Wytyczne w ,sprawie outsourcingu , str. 71
2.4. Zarządzanie ryzykiem systemów sztucznej inteligencji , str. 72
2.4.1. Ryzyko źródła danych i ,jakości danych , str. 74
2.4.2. Zarządzanie ryzykiem sztucznej inteligencji w ,projekcie AI Act , str. 75
2.4.3. Podejście oparte na ryzyku &ndash, risk-based approach , str. 78
2.4.4. Środki zarządzania ryzykiem sztucznej inteligencji , str. 80
2.4.5. Rekomendacje NIST w ,zakresie zarządzania ryzykami sztucznej inteligencji , str. 84
2.5. Rozwiązania organizacyjne , str. 87
2.5.1. Uwagi wstępne , str. 87
2.5.2. Struktura organizacyjna , str. 89
2.5.3. Obszary produktowe , str. 94
2.5.4. Obszary produktowe &ndash, wymogi w ,zakresie ochrony danych osobowych , str. 97
2.5.5. Obszar danych , str. 98
2.5.6. Obszar zgodności z ,prawem (compliance oraz ,jednostki wsparcia prawnego) , str. 101
2.5.7. Obszar zarządzania systemami IT , str. 103
2.5.8. Dokumentacja techniczna , str. 105
2.6. Dokumentacja dotycząca danych , str. 111
2.7. Obszar techniczny dla wdrożeń sztucznej inteligencji , str. 114
2.7.1. Nadzór człowieka , str. 116
2.7.2. Bezpieczeństwo, odporność cyfrowa , str. 121
2.7.3. Przejrzystość, udostępnianie informacji i ,wyjaśnialność , str. 130
2.7.3.1. Duże modele językowe a ,wyjaśnialność , str. 135
2.7.3.2. Stanowisko Urzędu Komisji Nadzoru Finansowego w ,sprawie świadczenia usługi robodoradztwa a ,przejrzystość , str. 137
2.7.3.3. Dylematy związane z ,wyjaśnialnością , str. 139
2.7.3.4. Zasada przejrzystości w ,przypadku systemów wchodzących w ,interakcję z ,człowiekiem , str. 141
2.7.4. Zarządzanie danymi i ,dane treningowe , str. 145
2.7.4.1. ISO/IEC 38507:2022 z ,perspektywy danych , str. 153
2.7.4.2. Zarządzanie danymi jako proces ciągły , str. 155
2.7.4.3. Przechowywanie logów i ,raportowanie incydentów , str. 157
2.8. Inne obowiązki , str. 161
2.8.1. Ocena skutków dla ochrony praw podstawowych , str. 161
2.8.2. Wytyczne niemieckiego organu nadzoru w ,zakresie wykorzystania algorytmów w ,sektorze finansowym , str. 166
Rozdział 3
Część produktowa , str. 169
3.1. Generatywna sztuczna inteligencja , str. 169
3.1.1. Czym jest generatywna sztuczna inteligencja? , str. 171
3.1.2. Modele LLM a ,Unia Europejska , str. 174
3.1.3. AI Act a ,wykorzystanie modeli podstawowych , str. 176
3.1.4. Zasady wdrażania systemów sztucznej inteligencji opartych na modelach podstawowych , str. 178
3.1.5. Czy generatywna sztuczna inteligencja zmieni sektor finansowy? , str. 185
3.2. Ocena zdolności kredytowej i ,ocena ryzyka kredytowego , str. 186
3.2.1. Prawo bankowe , str. 188
3.2.2. Prawo do uzyskania wyjaśnienia , str. 192
3.2.3. Prawo do uzyskania interwencji ludzkiej , str. 195
3.2.4. Prawo do wyrażenia własnego stanowiska , str. 196
3.2.5. Zakres danych wykorzystywanych przez system , str. 197
3.2.6. Europejski Urząd Nadzoru Bankowego a ,innowacyjne rozwiązania w ,zakresie oceny zdolności kredytowej , str. 200
3.2.7. Rekomendacja D a ,zarządzanie danymi w ,kontekście oceny zdolności kredytowej , str. 201
3.2.8. Inwentaryzacja danych , str. 203
3.2.9. Polityki, procedury, instrukcje , str. 204
3.2.10. Artykuł 10 AI Act , str. 204
3.2.11. Europejski Urząd Nadzoru Bankowego a ,innowacyjne rozwiązania w ,zakresie oceny zdolności kredytowej &ndash, kontynuacja , str. 210
3.2.12. Proces oceny zdolności kredytowej a ,AI Act , str. 211
3.3. Personalizacja produktów i ,marketing , str. 212
3.3.1. Uwagi ogólne , str. 212
3.3.2. Profilowanie i ,zautomatyzowane podejmowanie decyzji , str. 216
3.4. Systemy przeciwdziałania oszustwom i ,praniu pieniędzy oraz finansowaniu terroryzmu , str. 223
3.4.1. Fraudy a ,biometria behawioralna , str. 228
3.4.2. Outsourcing , str. 230
3.4.3. Wytyczne Europejskiego Urzędu Nadzoru Bankowego w ,zakresie zdalnego onboardingu klienta , str. 231
3.4.4. Zdalny onboarding klienta a ,AI Act , str. 233
3.5. Zarządzanie finansami , str. 235
3.5.1. Uwagi ogólne , str. 235
3.5.2. Zarządzanie finansami przez sztuczną inteligencję &ndash, gdzie w ,tym wszystkim jest człowiek? , str. 239
3.6. Chatboty i ,voiceboty , str. 240
3.7. Internet rzeczy i ,Data Act , str. 246
3.7.1. Uwagi ogólne , str. 246
3.7.2. Czy można pozyskiwać dane z ,IoT? , str. 251
3.8. Inne zastosowania sztucznej inteligencji w ,sektorze finansowym , str. 254
Zakończenie , str. 255
Bibliografia , str. 257