Le banche devono affrontare le difficoltà legate a trasparenza e governance del rischio "black box" per il successo dell'intelligenza artificiale nella fase post-pandemia, secondo una relazione della Economist Intelligence Unit promossa da Temenos

L'IA rappresenterà l'elemento discriminante tra le banche di successo e le perdenti, secondo il 77% dei dirigenti bancari intervistati nel corso della pandemia da COVID-19 . La malattia da COVID-19 intensificherà il ricorso all'IA e renderà più urgente una governance efficace . Data bias, rischio "black box" e mancanza di supervisione umana sono i principali motivi di preoccupazione, secondo il documento della Economist Intelligence Unit . Questa indagine mondiale indipendente consolida le conclusioni di 25 relazioni normative, per fornire un'approfondita analisi e guida sull'uso dell'IA nel settore bancario .

Data bias, rischio "black box" e mancanza di supervisione umana rappresentano i principali problemi di governance per le banche che utilizzano l'intelligenza artificiale, secondo la relazione a cura della Economist Intelligence Unit (EIU) dal titolo "Overseeing AI: Governing artificial intelligence in banking" (La supervisione dell'IA: gestire l'intelligenza artificiale in ambito bancario).

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