Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Nowakowski, Michał." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Ethics of artificial intelligence in the financial sector
Etyka sztucznej inteligencji w sektorze finansowym
Autorzy:
Nowakowski, Michał
Waliszewski, Krzysztof
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/6567727.pdf
Data publikacji:
2022-01-31
Wydawca:
Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne
Tematy:
ethics
artificial intelligence
robo-advice
etyka
sztuczna inteligencja
robodoradztwo
Opis:
The application of artificial intelligence in finance is one of the new issues which, in addition to regulatory challenges of hard law nature, raise ethical questions. This study deals with the subject of ethical aspects of the use of artificial intelligence in the financial sector, which is becoming more and more common, and therefore sometimes "invisible" to the end user. Examples of its use can be found, among others in risk assessment models or systems for detecting fraudulent transactions and counteracting money laundering and terrorist financing. Increasingly, they are also used to assess the creditworthiness of a potential borrower or provide investment advice. In the latter cases, transparency and ethics take on a special meaning, because they directly "touch" the human sphere and can significantly affect the observance of fundamental rights. At the same time, finding the "happy medium" that will not only balance various interests, but also be realistic to implement, is not an easy task. It is often emphasized in the literature that today there is no positive (any?) Effect on the implementation of many postulates in the field of ethical AI (Dubber et al., 2020), in connection with the use of various codes of ethics or good practices, which are more based on the so-called self-regulation or self-governance, that is, self-determination practices that are then audited by the settler. At the same time, the dynamic development of algorithms, especially those that make (to some extent) autonomous decisions, means that supervision — also ethical — cannot be temporary, but should be carried out continuously (Lo Piano, 2020), which only exacerbates the already existing problems related to algorithmisation.
Wykorzystanie sztucznej inteligencji (SI) w finansach należy do nowych zagadnień, które obok wyzwań regulacyjnych o charakterze twardego prawa rodzą pytania natury etycznej. Niniejsze opracowanie porusza tematykę etycznych aspektów wykorzystania sztucznej inteligencji w sektorze finansowym, która staje się coraz bardziej powszechna, a przez to niekiedy „niewidoczna” dla odbiorcy końcowego. Przykłady jej wykorzystania znajdziemy m.in. w modelach oceny ryzyka czy systemach wykrywania transakcji oszukańczych (fraudowych) oraz przeciwdziałania praniu pieniędzy i finansowaniu terroryzmu. Coraz częściej sztuczna inteligencja jest wykorzystywana także do oceny zdolności kredytowej potencjalnego kredytobiorcy czy w doradztwie inwestycyjnym. W tych ostatnich przypadkach przejrzystość i etyka nabierają szczególnego znaczenia, „dotykają” bowiem bezpośrednio sfery człowieka i mogą w istotny sposób wpływać na przestrzeganie praw podstawowych. Jednocześnie znalezienie „złotego środka”, który nie tylko będzie wyważał różne interesy, ale także będzie realny do wdrożenia, jest zadaniem niełatwym. Nierzadko w literaturze podkreśla się, że już dzisiaj widoczny jest brak pozytywnego (jakiegokolwiek?) efektu, jeśli chodzi o realizację postulatów w zakresie etycznego SI (Dubber i in., 2020), w związku ze stosowaniem różnej maści kodeksów etycznych czy dobrych praktyk, które bardziej opierają się na tzw. self-regulation czy self-governance, czyli samostanowieniu praktyk, które następnie są audytowane przez ustanawiającego. Jednocześnie dynamiczny rozwój algorytmów, szczególnie tych podejmujących (w jakimś stopniu) autonomiczne decyzje, powoduje, że nadzór — również etyczny — nie może być chwilowy, ale powinien odbywać się w trybie ciągłym (Lo Piano, 2020), co tylko potęguje już istniejące problemy związane z algorytmizacją.
Źródło:
Przegląd Ustawodawstwa Gospodarczego; 2022, 1; 2-9
0137-5490
Pojawia się w:
Przegląd Ustawodawstwa Gospodarczego
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Sztuczna inteligencja w problematyce modeli oceny ryzyka w instytucjach finansowych z perspektywy prawno-regulacyjnej
Artifical intelligence in problems of risk assessment models in financial institutions from a legal and regulatory perspective
Autorzy:
Nowakowski, Michał
Waliszewski, Krzysztof
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2033957.pdf
Data publikacji:
2022-03-30
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
risk assessment models
artificial intelligence
bank
machine learning
Opis:
Purpose of the article / hypothesis: This article aims to verify the need to introduce additional legal and regulatory requirements in relation to the models used in banks, including, in particular, risk assessment models. At the same time, the article analyzes the need for possible introduction of sector-specific guidelines, or the need to include the above-mentioned models in the classification of high-risk artificial intelligence systems, referred to in the draft EU regulation on artificial intelligence. Methodology: The article is based on an analysis of the available literature on the subject, legal acts as well as regulations and standards developed both at the local and international level. Research results / results: The issue of the application of models in the financial sector, mainly banking, is of significant importance from the perspective of the regulator and supervisor. Quality, compliance with the regulations, but also efficiency and effective supervision may constitute the (instability) of a given financial institution, the instability of which may be a component – at least potentially – of systemic risk. Banks commonly use internal models that generally allow the calculation of capital requirements to cover specific risks in a bank’s business, such as credit risk or market risk. Internal models have been evolving for years and are undoubtedly becoming more and more accurate (they predict with a greater probability the occurrence of certain events), although they are still only certain assumptions that reality can verify, as evidenced by financial crises that have already occurred in the past as well as failures of banks considered to be stable. At the same time, the development of new technologies, in particular the so-called artificial intelligence makes institutions more and more willing to use various models, e.g. machine learning, to support these models and obtain theoretically better results. The European Union, but also other jurisdictions are considering or already introducing specific legal and regulatory solutions that are to introduce clear rules related to the use of certain artificial intelligence systems, including those used by financial institutions. As a result, institutions – already burdened with significant regulatory requirements, may soon be obliged to go through another "health path" of a legal and regulatory compliance nature.
Źródło:
Finanse i Prawo Finansowe; 2022, 1, 33; 119-141
2391-6478
2353-5601
Pojawia się w:
Finanse i Prawo Finansowe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Artificial intelligence and algorithms assisting personal finance. A legal and economic perspective
Sztuczna inteligencja i algorytmy w służbie finansów osobistych. Perspektywa prawno-ekonomiczna
Autorzy:
Nowakowski, Michał
Waliszewski, Krzysztof
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2045916.pdf
Data publikacji:
2021-08-31
Wydawca:
Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne
Tematy:
artificial intelligence
algorithms
creditworthiness
machine learning
robo-advice
sztuczna inteligencja
algorytmy
automatyzacja decyzji kredowych
uczenie maszynowe
automatyczne doradztwo finansowe
Opis:
The fourth industrial revolution, Economy 4.0 and Finance 4.0 are facts. Technological changes in the context of finance have resulted in a more active application of artificial intelligence, machine learning and algorithms for product ranges and services aimed at individual clients. Examples of applying AI within the financial sector are automated creditworthiness assessment and financial advice (robo-advice). The article presents these areas from a legal and economic perspective. The wider application of algorithms within the financial sector requires a non-conventional approach by regulators in order not to over-regulate this new and promising segment of the financial services market.
Czwarta rewolucja przemysłowa, Gospodarka 4.0 i Finanse 4.0 stały się faktem. Zmiany technologiczne w obszarze finansów doprowadziły do coraz częstszego wykorzystywania sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i algorytmów do przygotowania oferty i obsługi klientów indywidualnych. Przykładem zastosowania sztucznej inteligencji jest automatyczne badanie zdolności kredytowej czy doradztwo finansowe (robo-advice). Celem artykułu była prezentacja tych zagadnień z perspektywy prawno-ekonomicznej. Zastosowanie algorytmów w finansach wymaga niekonwencjonalnego podejścia przez regulatora, aby nie przeregulować tego nowego i perspektywicznego segmentu rynku usług finansowych.
Źródło:
Przegląd Ustawodawstwa Gospodarczego; 2021, 8; 2-10
0137-5490
Pojawia się w:
Przegląd Ustawodawstwa Gospodarczego
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies