هوش مصنوعی در بانکداری: آیا عدالت قربانی سود می‌شود؟
هوش مصنوعی (AI) در سال‌های اخیر بسیاری از حوزه‌ها از جمله بانکداری را متحول کرده است. در کانادا و سراسر جهان، استفاده از AI باعث افزایش بهره‌وری و شخصی‌سازی خدمات بانکی شده است. پیش‌بینی می‌شود تا پایان سال جاری، 80 درصد موسسات مالی جهان از راهکارهای مبتنی بر AI استفاده کنند و سود صنعت بانکداری جهانی تا سال 2029 به بیش از 2 تریلیون دلار برسد.
AI فرآیندهای مالی را بهینه کرده و کارایی عملیاتی را بین 25 تا 40 درصد افزایش داده است. ابزارهای مبتنی بر داده‌های کلان، امکان تحلیل پیشرفته و کاهش خطاهای مالی تا 30 درصد را فراهم می‌کنند. هوش مصنوعی همچنین میلیون‌ها تراکنش را در زمان واقعی پایش کرده و تقلب را پیش‌بینی و جلوگیری می‌کند. الگوریتم‌های تصمیم‌گیری خودکار، مانند سیستم‌های FICO، بانک‌ها را قادر می‌سازند تا تصمیمات اعتباری را با دقت بیشتری اتخاذ کنند.
با این حال، خطری جدی در کمین است: الگوریتم‌ها، گرچه ظاهراً بی‌طرف هستند، اما می‌توانند نابرابری‌های اجتماعی موجود را تشدید کنند. داده‌های تاریخی آلوده به تبعیض‌های جنسیتی، نژادی یا منطقه‌ای ممکن است باعث کاهش محدودیت‌های اعتباری برای زنان یا محرومیت گروه‌های حاشیه‌ای شود. پژوهشگران مانند ویرجینیا ایوبانکس نشان داده‌اند افرادی که در مناطق محروم زندگی می‌کنند یا مسیر شغلی غیرمتعارف دارند، از تصمیمات خودکار آسیب می‌بینند.
برای مقابله با این مشکل، مدل‌های آماری باید به‌طور مداوم بهبود یابند و داده‌ها اصلاح شوند تا عدالت اجتماعی رعایت شود. علاوه بر این، قوانین جدید مانند «قانون هوش مصنوعی و داده کانادا» و «قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا» شفافیت و انصاف الگوریتم‌ها را تضمین می‌کنند. با این حال، فشار لابی‌های تکنولوژی و مالی برای کاهش استانداردها می‌تواند منجر به نبود شفافیت و افزایش آسیب به آسیب‌پذیرترین گروه‌ها شود.
