Standard Chartered sta integrando l'intelligenza artificiale (AI) nei suoi processi, ponendo particolare attenzione alle normative sulla privacy.

Privacy by Design

La banca considera la privacy dei dati come un elemento fondamentale nella progettazione e nel deployment dei sistemi di AI. David Hardoon, Global Head of AI Enablement di Standard Chartered, sottolinea come i requisiti di privacy definiscano il tipo di dati utilizzabili, il livello di trasparenza necessario e le modalità di monitoraggio dei sistemi.

Sfide nel Deployment

Il passaggio da progetti pilota ad ambienti operativi reali presenta sfide significative. La qualità dei dati diventa un problema critico quando i sistemi di AI attingono a diverse piattaforme upstream, ognuna con la propria struttura e potenziali incongruenze. Le regole sulla privacy impongono ulteriori vincoli, come l'utilizzo di dati anonimizzati per l'addestramento dei modelli, che può influire sulle performance.

Sovranità dei Dati e Localizzazione

La geografia gioca un ruolo cruciale nel deployment dei sistemi di AI. Le leggi sulla protezione dei dati variano da regione a regione e alcuni paesi impongono rigide regole sulla localizzazione dei dati. Standard Chartered adotta un approccio flessibile, con deployment sia centralizzati che locali, a seconda delle normative vigenti. La sovranità dei dati è una considerazione chiave, soprattutto per i sistemi che elaborano informazioni personali.

Per chi valuta deployment on-premise, esistono trade-off da considerare. AI-RADAR offre framework analitici su /llm-onpremise per valutare questi aspetti.

Supervisione Umana e Standardizzazione

La trasparenza e la spiegabilità dei sistemi di AI sono diventate essenziali. La supervisione umana rimane fondamentale, soprattutto quando le decisioni automatizzate influenzano i clienti o gli obblighi normativi. Standard Chartered punta sulla standardizzazione, creando modelli pre-approvati e classificazioni dei dati per semplificare l'applicazione delle regole sulla privacy e sulla governance.

La formazione del personale è un altro aspetto cruciale. I dipendenti devono essere consapevoli di quali dati possono essere utilizzati, come devono essere gestiti e quali sono i limiti da rispettare.