Zetta, асоціація, що представляє найбільші фінтех-компанії країни, за інституційної підтримки Anbima (Бразильської асоціації суб'єктів фінансового та капітального ринку), щойно випустила Посібник з найкращих практик для оцінки постачальників генеративного штучного інтелекту (GAIAG). Цей документ є першим технічним посібником, присвяченим виключно фінансовому та платіжному ринку Бразилії, і покликаний прискорити безпечне впровадження генеративного штучного інтелекту (GenAI), структурованого навколо п'яти основних складових: відповідність вимогам, кібербезпека, життєвий цикл ШІ, захист даних та ланцюжок створення вартості.
«Цей запуск демонструє прагнення Zetta підтримувати лідерство Бразилії в цифровій економіці, підкреслюючи, що відповідальне впровадження генеративного штучного інтелекту має потенціал для розширення доступу до фінансових послуг, посилення механізмів боротьби з шахрайством та покращення взаємодії з користувачами», — каже Фернанда Ларанджа, віцепрезидент Zetta.
Потреба в цьому посібнику виникає через невідповідність між швидким впровадженням технологій та відсутністю чітких стандартів управління в умовах, коли прискорене впровадження генеративного штучного інтелекту у фінансовий сектор створює значні операційні, етичні та регуляторні проблеми.
Головною метою є встановлення стандарту для бразильської фінансової та платіжної галузі щодо кваліфікації ризиків третіх сторін, що надають рішення на основі генеративного штучного інтелекту (GAIAG). «GAIAG — це не просто теоретичний документ, а практичний та модульний інструмент, розроблений для сприяння відповідальному інноваційному середовищу, забезпечення безпеки та операційної досконалості», — наголошує Саманта Олівейра, координатор робочої групи з даних та штучного інтелекту в Zetta.
«Цей посібник відображає спільні зусилля зі стандартизації, спрямовані на зміцнення інноваційної екосистеми у фінансовому секторі. Він підтверджує зобов’язання Anbima просувати та підтримувати ініціативи цифрової трансформації в інвестиційній галузі та на ринках капіталу, підтримуючи установи у відповідальному впровадженні штучного інтелекту. Просуванням узгодженого контенту та технічних посилань ми створюємо умови для використання ринком технологій для створення бізнес-цінності з урахуванням безпеки, управління та ефективності», – каже Карлос Андре, президент Anbima.
Ця ініціатива, яка також мала технічну підтримку від юридичної фірми Serur та консалтингової фірми Alvarez & Marsal, встановлює віху для безпечного впровадження генеративного штучного інтелекту в Бразилії, пропонуючи надійну систему для оцінки та укладання контрактів на інструменти.
«Посібник — це фундаментальний крок до зрілості бразильської екосистеми фінансових інновацій. Надаючи технічну підтримку у створенні цієї системи, нашою метою було створити інструмент, який дозволить компаніям безпечно, ефективно та відповідно до найкращих світових практик управління оцінювати та укладати контракти на рішення Generative AI».
Розроблений спільними зусиллями, документ встановлює технічні стандарти та заохочує обмін передовим досвідом, що підвищує регуляторну та технологічну зрілість екосистеми, узгоджуючи її з міжнародними орієнтирами та передбачаючи дебати, які вже тривають у Національному Конгресі та регуляторних органах.
«Консолідація передового досвіду оцінки постачальників генеративного штучного інтелекту є важливою для посилення управління, зменшення ризиків та забезпечення дотримання нормативних вимог. Роблячи свій внесок у цей посібник, ми зміцнюємо структурований підхід, який підтримує безпечніші та більш обґрунтовані рішення щодо впровадження штучного інтелекту в Бразилії», — каже Едуардо Магальяйнз, керуючий директор з питань суперечок та розслідувань в Alvarez & Marsal.
GAIAG працює за структурованою, покроковою методологією, що підтримується практичним інструментом (таблицею оцінки) та керується принципом пропорційності на основі ризику. Перед аналізом постачальника установа-підрядник оцінює контекст використання ШІ, класифікуючи ризик за чотирма рівнями (мінімальний, обмежений, високий та критичний) на основі таких критеріїв, як цільове використання (чи це виключно адміністративна підтримка, чи основна діяльність), ступінь регуляторної складності та необхідність ліцензій від установи-підрядника, операційний вплив у разі недоступності рішення та чутливість задіяних даних. Далі проводиться оцінка постачальника (due diligence), і на основі властивого ризику створюється індивідуальна анкета для аналізу практики постачальника. Нарешті, розраховується залишковий ризик (оцінка ризику ШІ), який вказує на ризик, що залишився після застосування заходів контролю, і служить орієнтиром для визначення технічних та контрактних вимог, необхідних для контракту.
Ознайомтеся з Посібником з найкращих практик оцінки постачальників генеративного штучного інтелекту (GAIAG) за наступним посиланням: https://gaig.somoszetta.org.br/
