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

Wydawca: Wolters Kluwer

Rok wydania: 2023

Sztuczna inteligencja staje się coraz potężniejszym narzędziem w sektorze finansowym, otwierając nowe możliwości dla instytucji i ich klientów. Sztuczna inteligencja. Praktyczny przewodnik dla sektora innowacji finansowych, autorstwa Michała Nowakowskiego, wydany przez Wolters Kluwer w 2023 roku, jest kompleksowym zbiorem praktycznych informacji na temat wyzwań i strategii związanych z wdrażaniem AI w bankach i innych instytucjach finansowych.

Książka ta, dostępna jako ebooki do pobrania w formacie PDF, jest nieocenionym źródłem wiedzy dla prawników, menedżerów instytucji finansowych, specjalistów IT oraz przedsiębiorców. Omówione są tutaj zagadnienia takie jak uczenie maszynowe, generatywna sztuczna inteligencja, wykorzystanie chmury obliczeniowej oraz kwestie prawne i regulacyjne, które mają kluczowe znaczenie dla bezpiecznego i efektywnego wdrożenia AI.

Wydanie elektroniczne tej publikacji cyfrowej jest również cennym źródłem informacji dla osób poszukujących najlepszych ebooków na rynku, oferując praktyczne wskazówki dotyczące projektowania polityk, procedur i dokumentów związanych z AI. Zawarte tu porady pomogą instytucjom finansowym w przygotowaniu się do nowych wyzwań i możliwości stwarzanych przez rozwój sztucznej inteligencji.

Kup e-booka "Sztuczna inteligencja. Praktyczny przewodnik dla sektora innowacji finansowych", aby poznać najlepsze praktyki i strategie w dziedzinie AI, które pomogą Ci zwiększyć wartość dla klientów oraz samej organizacji. To wydanie elektroniczne jest idealnym wyborem dla osób poszukujących aktualnych i praktycznych informacji na temat sztucznej inteligencji w sektorze finansowym.

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 – 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 – 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 – 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 – 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 – 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 – 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 – 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