تاريخ الاستلام: 2 أبريل 2024
doi:10.5539/cis.v17n1p49

تاريخ القبول: 22 أبريل 2024
الرابط: https://doi.org/10.5539/cis.v17n1p49

نشر على الإنترنت: 30 أبريل 2024

الكلمات الرئيسية: التعلم الآلي، الذكاء الاصطناعي، المالية، الأخلاق، التحيز، الشفافية، المساءلة، الخصوصية، الأمان، تنظيم المالية

الذكاء الاصطناعي (AI) هو مجال وتقنية ناشئة وجدت تطبيقات عبر عدة مجالات، بما في ذلك المالية. تم اعتماد هذه التقنية في اتخاذ قرارات مستنيرة في المجال المالي، باستخدام كميات هائلة من البيانات التي تتم معالجتها بسرعة مذهلة. تكشف عن رؤى من نفس البيانات التي قد تفوتها الطرق التقليدية للنمذجة، مما يجعل المؤسسات المالية تتخذ قرارات أفضل بشكل أسرع. ومع ذلك، فإن اعتماد الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية واتخاذ القرارات يثير أيضًا اعتبارات أخلاقية مهمة حيث تدفع نماذج التعلم الآلي قضايا اتخاذ القرار المتعلقة بالتحيز والشفافية والخصوصية. بينما يقدم الذكاء الاصطناعي مزايا تنافسية للشركات وصانعي القرار الاقتصادي على حد سواء، فإن طريقة إدارته للمخاطر والحفاظ على المعايير الأخلاقية أمر حيوي لاعتماده الأخلاقي في القرارات المالية.

يعد اتخاذ القرارات المالية عملية معقدة تتطلب إطارًا أخلاقيًا قويًا لتوجيه الأفراد والمنظمات في اتخاذ قرارات ليست فقط مربحة ولكن أيضًا سليمة أخلاقياً. توفر الأطر الأخلاقية في اتخاذ القرارات المالية مجموعة من المبادئ والإرشادات التي تساعد الأفراد على التنقل في المياه المظلمة غالبًا في العالم المالي. من خلال الالتزام بالمعايير الأخلاقية، يمكن للأفراد ضمان أن أفعالهم تصب في مصلحة جميع أصحاب المصلحة المعنيين، بما في ذلك المساهمين، والموظفين، والمجتمع الأوسع. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تساعد القرارات الأخلاقية في بناء الثقة والاطمئنان في الأسواق المالية، مما يؤدي إلى مزيد من الاستقرار والاستدامة على المدى الطويل (سايكانث، 2024).

تعتبر الشفافية والمساءلة في خوارزميات الذكاء الاصطناعي أمرًا حيويًا لضمان أن تكون القرارات المالية عادلة وأخلاقية. من خلال جعل خوارزميات الذكاء الاصطناعي أكثر شفافية، يمكن لأصحاب المصلحة فهم كيفية اتخاذ القرارات بشكل أفضل وتحديد أي تحيز قد يظهر (أولاتوي وآخرون، 2024). تدبير المساءلة الآخر هو تحميل المطورين
والمستخدمين للذكاء الاصطناعي المسؤولية عن نتائج قراراتهم، مما يعزز اتخاذ القرارات الأخلاقية والمستنيرة في القطاع المالي. بدون الشفافية والمساءلة، هناك خطر من استمرار التحيزات الموجودة، والتمييز ضد مجموعات معينة، وإحداث عدم الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تدعم اتخاذ القرارات المالية.

تبدأ دورة حياة التطبيقات في تطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI) عادةً بتقييم الاحتياجات، تليها التطوير، والاختبار، ونشر الذكاء الاصطناعي، والمراقبة، وإعادة تقييم الرعاية السريرية. تم تحديد جوانب مختلفة في هذه الدورة التي تعمل كحواجز أمام اعتماد تطبيقات الذكاء الاصطناعي (أماناث وآخرون 2020): الثقة في الذكاء الاصطناعي، والتشكيك في السوق، والمخاوف الأخلاقية. هذه موجودة في دورة الحياة (مشار إليها بالنقاط الخضراء والصفراء والحمراء). العناصر الموسعة لمعايير تقارير التجارب (CONSORT)-AI (المعلمة بخطوط حمراء، على سبيل المثال، العناصر 1a،b؛ 2a؛ 4a،b؛ 5؛ 19) تتعلق بشكل أساسي بمراحل التطوير والاختبار، خاصةً الوقت الذي يتم فيه الإبلاغ عن التجارب العشوائية المضبوطة. (نصف دائرة بنفسجية).

عند اتخاذ القرارات باستخدام الذكاء الاصطناعي، تعتبر العدالة اعتبارًا حاسمًا يجب معالجته لضمان تقليل الآثار الأخلاقية. إحدى القضايا الرئيسية هي إمكانية أن تؤدي مجموعات البيانات المتحيزة إلى نتائج تمييزية عند استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي في عمليات اتخاذ القرارات المالية. تظهر الأبحاث أن البيانات التاريخية المستخدمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي قد تعكس التحيزات الاجتماعية مما يؤدي إلى معاملة غير عادلة لفئات ديموغرافية معينة. إذا كانت قرارات الإقراض تستند إلى ممارسات إقراض سابقة كانت تفضل مجموعة واحدة على أخرى، فقد يستمر نظام الذكاء الاصطناعي في هذا التحيز، مما يؤدي إلى نتائج غير عادلة للفئة الأقلية. للتخفيف من هذا الخطر، من الضروري تنفيذ آليات تسهل الشفافية والمساءلة في أنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يسمح بتحديد وإزالة عمليات اتخاذ القرار المتحيزة. يمكن للمنظمات الحفاظ على المعايير الأخلاقية لتعزيز الثقة في الذكاء الاصطناعي المستخدم في القطاع المالي من خلال ضمان أن يتم مراقبة الخوارزميات وتدقيقها باستمرار من أجل العدالة (كاستيلنوفو، 2024).

تعتبر مخاوف الخصوصية وأمان البيانات مهمة عند النظر في اعتماد الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات المالية. مع قيام الذكاء الاصطناعي بجمع وتحليل كميات هائلة من البيانات، هناك خطر من إساءة استخدام المعلومات الحساسة أو تعرضها للخطر. يجب على المؤسسات المالية توفير تدابير أمان قوية لحماية بيانات المستهلكين والحفاظ على الثقة في النظام. يجب على المنظمين وضع إرشادات ومعايير لضمان الاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي في المالية مع حماية حقوق الخصوصية الفردية (فابريغ وبوغوني، 2023).
تدعي مبادئ وإرشادات منظمة التعاون والتنمية الاقتصادية (OECD) المتعلقة بالذكاء الاصطناعي أيضًا أن جودة وملاءمة معالجة البيانات وتمثيلها مرتبطة بمخاطر نتائج النماذج المضللة والنماذج غير الدقيقة أو غير الموثوقة. تعتبر تحديات خصوصية البيانات كبيرة في GenAI بسبب العدد الكبير من مجموعات البيانات التي يتم التدريب عليها، والتي يمكن أن تأتي أيضًا من أي مصدر عام. من المحتمل أن تحتوي هذه البيانات على معلومات محمية بحقوق الملكية الفكرية، ربما دون إذن مناسب أو حقوق نشر، مما يثير قضايا إضافية تتعلق بأصالة النتائج. يمكن اعتبار أفضل الممارسات لإدارة البيانات وممارسات الحوكمة لضمان جودة البيانات، وملاءمة البيانات بناءً على الاستخدام المقصود، وخصوصية البيانات عندما يتم إدخال بيانات العملاء المالية في النموذج، وأصالة البيانات عندما تكون الإسناد/حقوق النشر ذات صلة ومناسبة.
مطلوب إبلاغ الموضوع. في هذه الحالة، يمكن الحصول على موافقة مستنيرة لهذا الغرض (بافاش، كادام، زيرانج، وكاتكار، 2023). حماية البيانات النشطة أثناء النقل والاستخدام أمر حاسم للحفاظ على سرية وسلامة وتوافر المعلومات الحيوية (خيمينيز، 2023).

يمكن أن يؤثر اعتماد الذكاء الاصطناعي في عمليات اتخاذ القرار المالي بشكل كبير على التوظيف والقوى العاملة. يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة المهام التي كانت تُنفذ تقليديًا بواسطة الأيدي البشرية، بينما تعمل التقنيات التقليدية مثل التعلم الآلي أيضًا على تحسين الكفاءة. قد تؤدي هذه الأعمال الآلية إلى انخفاض الطلب على أدوار وظيفية معينة، خاصة تلك التي تتضمن مهام متكررة أو مهام قائمة على القواعد.
ومع ذلك، من المهم ملاحظة أن الذكاء الاصطناعي سيخلق وظائف جديدة في مجالات مثل تحليل البيانات، والتعلم الآلي، وبرمجة الذكاء الاصطناعي. مع توسع العالم في الذكاء الاصطناعي والخدمات المالية، ستحتاج الشركات إلى إعادة تقييم قواها العاملة وتوفير التدريب للتكيف مع المشهد المتغير في صناعتها. سيعتمد تأثير الذكاء الاصطناعي على الوظائف والقوى العاملة على كيفية إدارة المنظمات للانتقال واستثمارها في تحديث قواها العاملة للمستقبل (OECD، 2023).

يقدم تنظيم نماذج الذكاء الاصطناعي في المالية تحديات بسبب الخصائص الفريدة لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، مثل الغموض، والتعقيد، وإمكانية التحيز. لمعالجة هذه التحديات بشكل فعال، تعتبر استراتيجيات التعاون مع الهيئات التنظيمية ضرورية.
تشمل تعقيدات تنظيم نماذج الذكاء الاصطناعي والامتثال الغموض وقابلية تفسير نماذج الذكاء الاصطناعي، التي يمكن أن تعمل كـ “صناديق سوداء” وتفتقر إلى الشفافية والمساءلة. كما أن التحيز والعدالة هما مصدر قلق، حيث يمكن أن ترث نماذج الذكاء الاصطناعي التحيزات الموجودة في بيانات التدريب. بالإضافة إلى ذلك، فإن الطبيعة الديناميكية للذكاء الاصطناعي تطرح تحديات للأطر التنظيمية التقليدية التي قد تكافح لمواكبة التقدم التكنولوجي.
تشمل استراتيجيات التعاون مع الهيئات التنظيمية الانخراط والحوار لتعزيز الفهم المتبادل، وصناديق الرمل التنظيمية للاختبار تحت الإشراف، والإرشادات والمعايير لاستخدام الذكاء الاصطناعي المسؤول، وبناء القدرات من خلال برامج التدريب وورش العمل.
يعد التعاون والشراكة بين المؤسسات المالية والهيئات التنظيمية أمرًا حيويًا للتنقل بفعالية في تعقيدات تنظيم نماذج الذكاء الاصطناعي والامتثال في المالية. من خلال العمل معًا، يمكن لأصحاب المصلحة معالجة التحديات التنظيمية، وتعزيز اعتماد الذكاء الاصطناعي المسؤول، وضمان الامتثال للمعايير الأخلاقية في اتخاذ القرار المالي (إفيجيموي، إيجيموفور، وأولوابي، 2023).

ينطوي اعتماد الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرار المالي على مخاطر محتملة تحتاج إلى إدارة دقيقة لضمان الاستخدام الأخلاقي والمسؤول. تشمل المخاطر الرئيسية الشفافية، والمساءلة، والتحيز، مما يبرز أهمية الإشراف في تطوير وتنفيذ الذكاء الاصطناعي للقطاع المالي. تشمل مخاطر الشفافية الطبيعة الغامضة لخوارزميات الذكاء الاصطناعي، مما يجعل من الصعب فهم عمليات اتخاذ القرار ويؤدي إلى عدم الثقة، وقضايا تنظيمية، وتحديات في تفسير القرارات. تعيق الطبيعة الصندوق الأسود لبعض هذه النماذج الذكاء الاصطناعي تحديد الأخطاء، أو التحيزات، أو السلوك غير الأخلاقي.
تنشأ مخاطر المساءلة من عدم اليقين بشأن المسؤولية عن القرارات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، مما يعقد تخصيص المساءلة عن الأخطاء، أو التحيزات، أو السلوك غير الأخلاقي والامتثال للمتطلبات القانونية والتنظيمية. تنشأ مخاطر التحيز من وراثة خوارزميات الذكاء الاصطناعي التحيزات من بيانات التدريب، مما قد يؤدي إلى نتائج متحيزة، وممارسات تمييزية، وأضرار سمعة، وعواقب غير مقصودة مثل تعزيز عدم المساواة أو إلحاق الضرر ببعض المجموعات (مانديتش، ستافيرسكا، وماليي، 2023).

لقد حول اعتماد الذكاء الاصطناعي (AI) في التداول الخوارزمي الأسواق المالية، مما يتيح تنفيذ الصفقات بسرعات مذهلة وأتمتة استراتيجيات معقدة. ومع ذلك، فإن هذا المزيج القوي يثير أيضًا علامات حمراء أخلاقية كبيرة يجب معالجتها لحماية نزاهة واستقرار النظام المالي.

تتمثل إحدى القضايا الأخلاقية الرئيسية المحيطة بالتداول الخوارزمي المدفوع بالذكاء الاصطناعي في إمكانية تضخيم تقلبات السوق وتفاقم المخاطر النظامية. يمكن أن تشتري هذه الخوارزميات المتطورة وتبيع بسرعة البرق، مما يؤدي إلى أوامر متسلسلة يمكن أن تزعزع استقرار الأسواق. يمكن أن تخلق الطبيعة عالية التردد للتداول الخوارزمي وغياب الإشراف البشري حلقات تغذية راجعة، حيث تتفاعل الخوارزميات مع صفقات بعضها البعض، مما قد يتسبب في تقلبات أسعار شديدة واضطرابات في السوق.

علاوة على ذلك، يمكن أن تؤدي الترابطات بين الأسواق المالية والاعتماد على نماذج الذكاء الاصطناعي المماثلة عبر مؤسسات مختلفة إلى مخاطر نظامية. إذا أظهرت خوارزميات متعددة سلوك تداول مشابه أو تفاعلت بشكل متطابق مع أحداث السوق، فقد يؤدي ذلك إلى إجراءات متزامنة، مما يضخم تقلبات السوق وقد يؤدي إلى عدم استقرار واسع النطاق. يُستشهد غالبًا بـ “الانهيار السريع” لعام 2010، حيث انخفض متوسط ​​داو جونز الصناعي بنحو 1000 نقطة في دقائق، كمثال على إمكانية مساهمة التداول الخوارزمي المدفوع بالذكاء الاصطناعي في تقلبات السوق الشديدة (كيريلينكو وآخرون، 2017).

تظهر قضية أخلاقية أخرى من نقص الإشراف البشري والتحكم على خوارزميات التداول بالذكاء الاصطناعي. تم تصميم هذه الأنظمة المعقدة للعمل بشكل مستقل، مما يجعل قرارات سريعة بناءً على كميات هائلة من البيانات ونماذج رياضية معقدة (كيريلينكو ولو، 2013). بينما يتيح هذا الاستقلال تنفيذ صفقات بسرعة البرق، فإنه يثير أيضًا تساؤلات حول المساءلة والشفافية لهذه الخوارزميات.
يمكن أن تجعل غموض نماذج الذكاء الاصطناعي، التي تُعرف غالبًا باسم “الصناديق السوداء”، من الصعب على البشر فهم العمليات الأساسية لاتخاذ القرار بالكامل. يمكن أن تعيق هذه الافتقار إلى الشفافية القدرة على تحديد وتصحيح التحيزات المحتملة، أو الأخطاء، أو العواقب غير المقصودة في الخوارزميات (كيريلينكو ولو، 2013). بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تجعل السرعة العالية التي تعمل بها هذه الخوارزميات من الصعب على المتداولين البشريين أو المنظمين التدخل واستعادة السيطرة في حالة حدوث خلل أو سلوك غير متوقع.

في حالة حدوث اضطرابات في السوق أو خسائر مالية ناجمة عن خوارزميات التداول بالذكاء الاصطناعي، يصبح تخصيص المساءلة تحديًا كبيرًا. تجعل الطبيعة المعقدة لهذه الخوارزميات، جنبًا إلى جنب مع مشاركة عدة أطراف (المطورين، المؤسسات المالية، المتداولين، إلخ)، من الصعب تحديد المسؤولية. يمكن أن يؤدي هذا الافتقار إلى المساءلة الواضحة إلى تقويض الثقة العامة في النظام المالي وتقويض المبادئ الأخلاقية للشفافية والمسؤولية.
بالإضافة إلى ذلك، تثير الطبيعة العالمية للتداول الخوارزمي قضايا قضائية، حيث قد يتم تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي ونشرها عبر دول متعددة مع أطر تنظيمية متباينة. يمكن أن يؤدي هذا التجزؤ التنظيمي إلى خلق فجوات في الإشراف والمساءلة، مما قد يسمح للممارسات غير الأخلاقية بالمرور دون رادع. يتطلب معالجة هذه القضايا الأخلاقية نهجًا متعدد الأبعاد يتضمن التعاون بين المؤسسات المالية والهيئات التنظيمية ومطوري الذكاء الاصطناعي. تشمل الحلول المحتملة:

إنشاء أطر حوكمة قوية ومعايير صناعية لتطوير ونشر خوارزميات التداول بالذكاء الاصطناعي، مع التركيز على الشفافية والمساءلة وإدارة المخاطر (برونديج وآخرون، 2018).
تنفيذ آليات إشراف بشري و”أزرار إيقاف” تسمح بالتدخل والسيطرة البشرية على خوارزميات التداول بالذكاء الاصطناعي في حالة حدوث أعطال أو سلوك غير متوقع.
تعزيز التعاون والتنظيم عبر الولايات القضائية لضمان وجود تدابير إشراف ومساءلة متسقة لأنظمة التداول الخوارزمية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
تشجيع تدقيق الخوارزميات واختبارات الضغط لتحديد التحيزات المحتملة أو الأخطاء أو المخاطر النظامية المرتبطة بخوارزميات التداول بالذكاء الاصطناعي وتنفيذ تدابير للتخفيف من هذه المخاطر (برونديج وآخرون، 2018).

تعزيز ممارسات تطوير الذكاء الاصطناعي الأخلاقية، مثل دمج المبادئ الأخلاقية في تصميم وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتوظيف فرق متنوعة لتقليل التحيزات وتعزيز الابتكار المسؤول (فلوريدا وكوالز، 2019).
من خلال معالجة هذه القضايا الأخلاقية بشكل استباقي وتنفيذ تدابير الحماية المناسبة، يمكن لصناعة المالية استغلال قوة التداول الخوارزمي المدفوع بالذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على نزاهة واستقرار ومعايير أخلاقية للنظام المالي العالمي.

يعد اتخاذ القرارات الأخلاقية أمرًا مهمًا لضمان تحقيق أقصى استفادة من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي مع تقليل الأضرار المحتملة على المجتمع. تعتبر تقسيم المسؤوليات بين البشر وأنظمة الذكاء الاصطناعي اعتبارًا رئيسيًا في هذه العملية. يجب تحديد أدوار والتزامات البشر في الحفاظ على أنظمة الذكاء الاصطناعي بوضوح لمنع الأخطاء المحتملة التي قد تؤثر سلبًا على عمليات اتخاذ القرار. علاوة على ذلك، يجب تضمين الشفافية والمساءلة في تصميم ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي لضمان الالتزام بالمبادئ الأخلاقية طوال عملية اتخاذ القرار (بالاسوبرا مانين وآخرون، 2024). إليك بعض الجوانب الرئيسية التي يجب مراعاتها في اتخاذ القرارات الأخلاقية في تنفيذ الذكاء الاصطناعي:

التدقيق الأخلاقي: يمكن أن يساعد إجراء تدقيقات أخلاقية منتظمة لأنظمة الذكاء الاصطناعي في تحديد ومعالجة القضايا الأخلاقية التي قد تنشأ أثناء التشغيل. تتضمن هذه التدقيقات تقييم تأثير قرارات الذكاء الاصطناعي على أصحاب المصلحة، وتقييم الامتثال للإرشادات الأخلاقية، وإجراء التعديلات لضمان الالتزام بالمعايير الأخلاقية.
آليات التغذية الراجعة: يمكن أن تساعد تنفيذ آليات التغذية الراجعة التي تسمح للمستخدمين وأصحاب المصلحة بتقديم مدخلات حول قرارات الذكاء الاصطناعي المنظمات في تحسين الأداء الأخلاقي لأنظمة الذكاء الاصطناعي بمرور الوقت. تتيح حلقات التغذية الراجعة المراقبة والتقييم المستمر لسلوك الذكاء الاصطناعي من منظور أخلاقي.

مع استمرار تسارع اعتماد الذكاء الاصطناعي (AI) في القطاع المالي، تصبح الحاجة إلى آليات حوكمة قوية وأطر تنظيمية أكثر أهمية. تتطلب تعقيدات وغموض أنظمة الذكاء الاصطناعي، جنبًا إلى جنب مع إمكاناتها للتأثير الكبير على الأسواق المالية ورفاهية المستهلكين، نهجًا شاملاً لضمان التطوير والنشر الأخلاقي والمسؤول للذكاء الاصطناعي في المالية.

تعتبر خطوة حاسمة في تعزيز ممارسات الذكاء الاصطناعي الأخلاقية داخل المؤسسات المالية هي إنشاء لجان أو مجالس أخلاقيات الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تعمل هذه الهيئات المتخصصة ككيانات إشرافية مخصصة، مسؤولة عن مراجعة مشاريع الذكاء الاصطناعي، وتقييم الآثار الأخلاقية، وتقديم التوجيه حول مواءمة تطوير ونشر الذكاء الاصطناعي مع المبادئ الأخلاقية (فلوريدي وكوالز، 2019). من خلال إشراك مجموعة متنوعة من أصحاب المصلحة، بما في ذلك الأخلاقيين، والخبراء القانونيين، وممثلي المجتمع، يمكن لهذه المجالس ضمان دمج الاعتبارات الأخلاقية في عمليات اتخاذ القرار المحيطة بالذكاء الاصطناعي في المالية.

نظرًا للتحديات الفريدة وتعقيدات القطاع المالي، من الضروري تطوير إرشادات ومعايير خاصة بالصناعة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في المالية. يجب أن تتناول هذه الإرشادات القضايا الأخلاقية الرئيسية مثل
العدالة والشفافية والمساءلة والخصوصية، مع مراعاة أيضًا المشهد التنظيمي والواقع التشغيلي للقطاع (برونديج وآخرون، 2018). يمكن أن يسهل التعاون بين المؤسسات المالية والهيئات التنظيمية وأصحاب المصلحة المعنيين إنشاء إرشادات شاملة ومقبولة على نطاق واسع، مما يعزز التناسق ويعزز أفضل الممارسات عبر الصناعة.

تلعب الهيئات التنظيمية دورًا حاسمًا في الإشراف على اعتماد الذكاء الاصطناعي في المالية والتخفيف من المخاطر المرتبطة. يمكن لهذه الكيانات إنشاء أطر لحوكمة وإشراف أنظمة الذكاء الاصطناعي، وضمان الامتثال للقوانين واللوائح ذات الصلة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تفرض الهيئات التنظيمية متطلبات الشفافية والإفصاح، مما يمكّن أصحاب المصلحة من فهم عمليات اتخاذ القرار لأنظمة الذكاء الاصطناعي ومحاسبة المؤسسات المالية على أفعالها (مجلس الاستقرار المالي، 2020).
يمكن للهيئات التنظيمية التعاون مع أصحاب المصلحة في الصناعة وخبراء الذكاء الاصطناعي لتطوير إرشادات ومعايير للاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي في المالية. يمكن أن تساعد هذه المقاربة التعاونية في تحقيق توازن بين تعزيز الابتكار والتخفيف من المخاطر المحتملة، مع ضمان تضمين الاعتبارات الأخلاقية في تطوير ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي.
من خلال تنفيذ آليات حوكمة قوية وأطر تنظيمية، يمكن للقطاع المالي استغلال الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي مع إعطاء الأولوية للمبادئ الأخلاقية وحماية مصالح جميع أصحاب المصلحة. هذه المقاربة الاستباقية ضرورية للحفاظ على ثقة الجمهور، وضمان ممارسات عادلة ومنصفة، وتعزيز نظام مالي مستدام ومسؤول.

لتوضيح الآثار العملية والحلول المحتملة لمعالجة التحديات الأخلاقية في اعتماد الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات المالية، من المفيد دراسة دراسات حالة حقيقية وأمثلة على أفضل الممارسات. من خلال تحليل كل من التنفيذات الناجحة والحالات التي حدثت فيها انتهاكات أخلاقية أو جدل، يمكن لأصحاب المصلحة الحصول على رؤى قيمة وتطوير فهم أعمق للتعقيدات المعنية.

لقد قامت العديد من المؤسسات المالية والمنظمات بتنفيذ أطر الذكاء الاصطناعي الأخلاقية بشكل استباقي لتوجيه تطوير ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي في عمليات اتخاذ القرار الخاصة بها. على سبيل المثال، أنشأت البنك الهولندي ING مجلس استشاري لأخلاقيات الذكاء الاصطناعي، يتكون من خبراء داخليين وخارجيين، لتقديم التوجيه والإشراف على الاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي (Krafft et al., 2022). يقوم هذا المجلس بمراجعة مشاريع الذكاء الاصطناعي، وتقييم المخاطر المحتملة والآثار الأخلاقية، وضمان توافق أنظمة الذكاء الاصطناعي مع المبادئ والقيم الأخلاقية للبنك.
مثال آخر هو البنك الإمبراطوري الكندي للتجارة (CIBC)، الذي طور مدونة أخلاقيات الذكاء الاصطناعي وأنشأ مجلس أخلاقيات الذكاء الاصطناعي للإشراف على تنفيذ ممارسات الذكاء الاصطناعي الأخلاقية (Robertson et al., 2021). يتضمن المجلس ممثلين من مختلف الأقسام، بما في ذلك إدارة المخاطر، والقانونية، والامتثال، مما يضمن نهجًا شاملاً لمعالجة القضايا الأخلاقية.

بينما توجد أمثلة على تنفيذات ناجحة للذكاء الاصطناعي الأخلاقي، من المهم أيضًا دراسة الحالات التي حدثت فيها انتهاكات أخلاقية أو جدل. في عام 2019، واجهت بطاقة آبل اتهامات بالتمييز على أساس الجنس، مع تقارير تشير إلى أن الخوارزمية المستخدمة لتحديد حدود الائتمان كانت متحيزة ضد النساء (Zandi et al., 2021). سلطت هذه الحادثة الضوء على أهمية معالجة التحيزات المحتملة في أنظمة الذكاء الاصطناعي والحاجة إلى اختبار وتدقيق صارم لتحديد وتخفيف مثل هذه القضايا.
حالة بارزة أخرى تتعلق باستخدام تقنية التعرف على الوجه المدعومة بالذكاء الاصطناعي من قبل المؤسسات المالية لأغراض التحقق من الهوية. أثار هذا الممارسة مخاوف بشأن الخصوصية والتمييز المحتمل، حيث أظهرت خوارزميات التعرف على الوجه تحيزات بناءً على العرق والجنس (Brundage et al., 2018). تؤكد هذه الحوادث على الحاجة إلى أطر حوكمة قوية، ورصد مستمر، ودمج الاعتبارات الأخلاقية في جميع مراحل دورة حياة الذكاء الاصطناعي.

لمعالجة التحديات الأخلاقية وتعزيز اعتماد الذكاء الاصطناعي المسؤول في اتخاذ القرارات المالية، ظهرت عدة أفضل الممارسات. تشمل هذه:

في الختام، يمثل دمج الذكاء الاصطناعي (AI) في الاقتصاد تحديات أخلاقية وإمكانات هائلة للابتكار والكفاءة. تشمل التحديات الأخلاقية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في المالية التحيز، والتمييز، ونقص الشفافية، والمساءلة، والمخاطر المحتملة على استقرار السوق، وما إلى ذلك. تؤكد هذه التحديات على أهمية الحاجة إلى اعتماد أطر وإرشادات أخلاقية قوية لضمان الاستخدام المسؤول والأخلاقي للذكاء الاصطناعي في قرارات الاستثمار – نحن نفعل. على الرغم من التحديات، يتمتع الذكاء الاصطناعي بإمكانات لتحويل الصناعة المالية من خلال تحسين اتخاذ القرار، وتحسين تجربة العملاء، وزيادة الكفاءة التشغيلية. يمكن أن يؤدي الذكاء الاصطناعي في المالية إلى تحسين إدارة المخاطر، ومبادرات للأفراد، وعمليات مبسطة، مما يعود بالنفع في النهاية على المؤسسات المالية والمستهلكين.
للتنقل عبر التحديات الأخلاقية وتعظيم إمكانات الذكاء الاصطناعي في الاقتصاد، هناك دعوة واضحة لتطوير إرشادات قوية تعزز اعتماد أدوار الذكاء الاصطناعي الأخلاقي. يتطلب نهج متوازن لاعتماد الذكاء الاصطناعي دمج الاعتبارات الأخلاقية في كل مرحلة من مراحل تنفيذ الذكاء الاصطناعي، من التصميم والتطوير إلى التنفيذ. من خلال إعطاء الأولوية للمعايير الأخلاقية، والشفافية، وضمان المشاركة البشرية في اتخاذ القرار بالذكاء الاصطناعي، يمكن للصناعة المالية استغلال الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي مع تقليل المخاطر الأخلاقية وحماية مصالح أصحاب المصلحة. تعتبر جهود التنظيم، وأصحاب المصلحة في الصناعة، والتعاون بين الذكاء الاصطناعي والمطورين أمرًا أساسيًا.

لا ينطبق

أوموشولا س. أوولابي: صاغ الإطار النظري للدراسة، وأجرى مراجعة الأدبيات، وصاغ المخطوطة.
برينس سي. أوشي: قدم رؤى حاسمة حول الجوانب النظرية، وساهم في تطوير المفاهيم، وراجع المخطوطة من حيث الوضوح والتماسك.
ناثانييل تي. أدينيكن: ساهم في تطوير الإطار النظري، وجمع نتائج الأدبيات، وقدم مدخلات فكرية كبيرة للمخطوطة.
كريستوفر إهيجيركا: قدم خبرته في مراجعة وإعادة مراجعة المخطوطات، وقدم وجهات نظر نظرية قيمة، وراجع المخطوطة بشكل نقدي.
رياض بن إسلام: شارك في المناقشات المفاهيمية، وقدم رؤى نظرية، وساعد في تحسين المخطوطة.
بيشال جونغ ثابا تشيتري: قدم الدعم في الجدال النظري، وقام بتقييم مصادر الأدبيات بشكل نقدي، وراجع المخطوطة من حيث التناسق المفاهيمي.

لا ينطبق

لا ينطبق

تم الحصول عليها.

لجنة أخلاقيات النشر في المركز الكندي للعلوم والتعليم.
تلتزم سياسات المجلة بالممارسات الأساسية التي وضعتها لجنة أخلاقيات النشر (COPE).

لم يتم تكليفه؛ تمت مراجعته من قبل الأقران بشكل مزدوج ومجهول الهوية خارجيًا.

البيانات التي تدعم نتائج هذه الدراسة متاحة عند الطلب من المؤلف المراسل. البيانات غير متاحة للجمهور بسبب قيود الخصوصية أو الأخلاقية.

لا توجد بيانات إضافية متاحة.

هذه مقالة مفتوحة الوصول موزعة بموجب الشروط والأحكام الخاصة برخصة المشاع الإبداعي (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

حقوق الطبع والنشر لهذه المقالة محفوظة للمؤلف (المؤلفين)، مع منح حقوق النشر الأولى للمجلة.

Balasubramanian, S., Devarajan, H. R., Raparthi, M., Dodda, S., Maruthi, S., & Adnyana, I. M. D. (2024). Ethical Considerations in AI-assisted Decision Making for End-of-Life Care in Healthcare. Power System Technology, 47, 167-184. https://doi.org/10.52783/pst. 168
Brundage, M., Avin, S., Clark, J., Toner, H., Eckersley, P., Garfinkel, B., … Amodei, D. (2018). The malicious use of artificial intelligence: Forecasting, prevention, and mitigation. ArXiv preprint arXiv:1802.07228. Retrieved from https://arxiv.org/abs/1802.07228
Castelnovo, A. (2024). Towards Responsible AI in Banking: Addressing Bias for Fair Decision-Making.
Efijemue, O., Ejimofor, I., & Owolabi, O. (2023). Insider Threat Prevention in the US Banking System. International Journal on Soft Computing. https://doi.org/10.5121/ijsc.2023.14302
Fabrègue, B. F. G., & Bogoni, A. (2023). Privacy and Security Concerns in the Smart City. Smart Cities, 6(1), 586-613. https://doi.org/10.3390/smartcities6010027
Financial Stability Board. (2020). Artificial intelligence and machine learning in financial services. Retrieved from https://www.fsb.org/wp-content/uploads/P011117.pdf
Floridi, L., & Cowls, J. (2019). A unified framework of five principles for AI in society. Harvard Data Science Review, 1(1). https://doi.org/10.1162/99608f92.8cd550d1
Jiménez, J. I. (2023). Wine NFT cryptoassets: EU regulatory issues and market challenges. BIO Web Conf., 68, 03026, 1-10. https://doi.org/10.1051/bioconf/20236803026
Kirilenko, A., & Lo, A. W. (2013). Moore’s law versus Murphy’s law: Algorithmic trading and its discontents. Journal of Economic Perspectives, 27(2), 51-72. https://doi.org/10.1257/jep.27.2.51
Kirilenko, A., Kyle, A. S., Samadi, M., & Tuzun, T. (2017). The flash crash: High-frequency trading in an electronic market. The Journal of Finance, 72(3), 967-998. https://doi.org/10.1111/jofi. 12498
Mandych, O., Staverska, T., & Maliy, O. (2023). Integration of Artificial Intelligence into the Blockchain and Cryptocurrency Market. https://doi.org/10.31891/mdes/2023-10-8
OECD. (2023). Generative artificial intelligence in finance. OECD Artificial Intelligence Papers, 9. https://doi.org/10.1787/ac7149cc-en
Olatoye, F. O., Awonuga, K. F., Mhlongo, N. Z., Ibeh, C. V., Elufioye, O. A., & Ndubuisi, N. L. (2024). AI and ethics in business: A comprehensive review of responsible AI practices and corporate responsibility.
Pavashe, A. S., Kadam, P. D., Zirange, V. B., & Katkar, R. D. (2023). The Impact of Artificial Intelligence on Employment and Workforce Trends in the Post-Pandemic Era. https://doi.org/10.22214/ijraset.2023.56418
Saikanth, D. R. K. (2024). The Impact of Emerging Technologies on Sustainable Agriculture and Rural Development. IJECC, 14(1), 253-263. https://doi.org/10.9734/ijecc/2024/v14i13830
Schwendicke, F., & Krois, J. (2021). Better Reporting of Studies on Artificial Intelligence: CONSORT-AI and Beyond. Journal of Dental Research, 100(7), 677-680. https://doi.org/10.1177/0022034521998337

Received: April 2, 2024
doi:10.5539/cis.v17n1p49

Accepted: April 22, 2024
URL: https://doi.org/10.5539/cis.v17n1p49

Online Published: April 30, 2024

Keywords: machine learning, artificial intelligence, finance, ethics, bias, transparency, accountability, privacy, security, financial regulation

Artificial intelligence (AI) is an emerging field and technology that has found applications across several fields, including finance. This technology has been adopted in making informed decisions in the financial space, using enormous amounts of data being processed at an incredible speed. They uncover insights from the same data that traditional methods of modeling may miss, which makes financial institutions make better decisions faster. However, the adoption of artificial intelligence in financial services and decision-making also raises important ethical considerations as machine learning models drive decision-making issues about bias, transparency, and privacy. While AI offers competitive advantages for companies and economic decision-makers alike, its way of managing risks and upholding moral standards is vital for its ethical adoption in financial decisions.

Financial decision-making is a complex process that requires a solid ethical framework to guide individuals and organizations in making decisions that are not only profitable but also morally sound. Ethical frameworks in financial decision-making provide a set of principles and guidelines that help individuals navigate the often murky waters of the financial world. In adhering to ethical standards, individuals can ensure that their actions are in the best interest of all stakeholders involved, including shareholders, employees, and the broader society. In addition, ethical decisions can help build trust and confidence in financial markets, leading to more stability and sustainability in the long term (Saikanth, 2024).

Transparency and accountability of AI algorithms are crucial to ensuring that financial decisions are fair and ethical. By making AI algorithms more transparent, stakeholders can better understand how decisions are made and identify any bias that may appear (Olatoye et al., 2024). Another accountability measure is to hold developers
and users of AI accountable for the outcomes of their decisions, thereby promoting ethical and informed decision-making in the financial sector. Without transparency and accountability, there is a risk of perpetuating existing biases, discriminating against certain groups, and causing distrust in the AI systems that underpin financial decision-making.

The life cycle of applications in artificial intelligence (AI) applications typically begins with a needs assessment, followed by development, testing, AI deployment, monitoring, and re-evaluation of clinical care. Different aspects have been identified in this lifecycle that act as barriers to adopting AI applications (Ammanath et al. 2020): Confidence in AI, market skepticism, and ethical concerns. These are on the life cycle (indicated by green, yellow, and red dots). The Consolidated Standards of Reporting Trials (CONSORT)-AI extension items (labeled red lines, for example, items 1a,b; 2a; 4a,b; 5; 19) are primarily concerned with development and test phases, especially time the randomized controlled trials being reported. (purple semicircle).

In making decisions using artificial intelligence, fairness is a crucial consideration that must be addressed to ensure ethical implications are minimized. One primary concern is the potential for biased data sets to result in discriminatory results when artificial intelligence algorithms are used in financial decision-making processes. Research shows that historical data used to train AI models may reflect societal biases leading to unfair treatment of specific demographics. If lending decisions are based on past lending practices that disproportionately favored one group over another, the AI system may perpetuate this bias, resulting in unjust outcomes for the minority class. To mitigate this risk, it is essential to implement mechanisms that facilitate transparency and accountability in AI systems, allowing for the identification and elimination of biased decision-making processes. Organizations can uphold ethical standards to promote trust in artificial intelligence used in the financial sector by ensuring that algorithms are continuously monitored and audited for fairness (Castelnovo, 2024).

Privacy and data security concerns are significant when considering the adoption of artificial intelligence in financial decision-making. As AI collects and analyzes massive amounts of data, there is a risk of sensitive information being misused or compromised. Financial institutions must provide robust security measures to protect consumer data and maintain trust in the system. Regulators must establish guidelines and standards to ensure the ethical use of AI in finance while protecting individual privacy rights (Fabrègue & Bogoni, 2023).
The Organization for Economic Cooperation and Development (OECD) AI principles and guidelines also purported that the quality and adequacy of data processing and representation are associated with risks of misleading model output and inaccurate or unreliable models. Data privacy challenges are considerable in GenAI due to the large number of data sets, which they are trained on and can also come from any public source. These are likely to contain IP-protected information, possibly without appropriate permission or copyright, raising additional issues regarding the authenticity of outputs. Best practices for data management and governance practices can be considered to ensure data quality, data sufficiency based on intended use, data privacy when financial client data is fed into the model, and authenticity of the data when relevant and appropriate source attribution/copyright are
informed of the subject matter. In this case, informed consent can be obtained for that purpose (Pavashe, Kadam, Zirange, & Katkar, 2023). Protecting active data in transit and in use is crucial to maintaining the confidentiality, integrity, and availability of critical information (Jiménez, 2023).

The adoption of artificial intelligence in financial decision-making processes has the potential to impact employment and the workforce significantly. AI can automate tasks traditionally performed by human hands, while conventional techniques such as machine learning also improve efficiency. This automated work might lead to a decrease in the demand for specific job roles, especially those that involve repetitive tasks or rule-based tasks.
However, it is important to note that AI will create new jobs in areas such as data analysis, machine learning, and AI programming. As the world expands in AI and financial services, companies will need to re-evaluate their workforce and provide training to adapt to the changing landscape of their industry. The impact of AI on jobs and the workforce will depend on how organizations manage the transition and invest in modernizing their workforce for the future (OECD, 2023).

Regulating AI models in finance presents challenges due to the unique characteristics of AI technology, such as opacity, complexity, and the potential for bias. To effectively address these challenges, collaboration strategies with regulatory bodies are essential.
The complexities of AI model regulation and compliance include the opacity and explainability of AI models, which can operate as “black boxes” and lack transparency and accountability. Bias and fairness are also concerns, as AI models can inherit biases present in training data. Additionally, the dynamic nature of AI poses challenges for traditional regulatory frameworks that may struggle to keep pace with technological advancements.
Collaboration strategies with regulatory bodies involve engagement and dialogue to enhance mutual understanding, regulatory sandboxes for testing under supervision, guidance and standards for responsible AI use, and capacity building through training programs and workshops.
Collaboration and partnership between financial institutions and regulatory bodies are crucial for effectively navigating the complexities of AI model regulation and compliance in finance. By working together, stakeholders can address regulatory challenges, promote responsible AI adoption, and ensure compliance with ethical standards in financial decision-making (Efijemue, Ejimofor, & Owolabi, 2023).

The adoption of AI in financial decision-making entails potential risks that need careful management to ensure ethical and responsible use. The key risks are transparency, accountability, and bias, underscoring the importance of oversight in AI development and implementation for the financial sector. Transparency risks involve the opaque nature of AI algorithms, making it difficult to understand decision-making processes and leading to distrust, regulatory issues, and challenges in explaining decisions. The black-box nature of some of these AI models impedes the identification of errors, biases, or unethical behavior.
Accountability risks arise from uncertainties regarding responsibility for AI-driven decisions, complicating assigning accountability for errors, biases, or unethical conduct and complying with legal and regulatory requirements. Bias risks stem from AI algorithms inheriting biases from training data, potentially resulting in biased outcomes, discriminatory practices, reputational damage, and unintentional consequences such as perpetuating inequalities or disadvantaging certain groups (Mandych, Staverska, & Maliy, 2023).

The adoption of artificial intelligence (AI) in algorithmic trading has transformed the financial markets, enabling trades to be executed at breakneck speeds and complex strategies to be automated. However, this powerful combination also raises significant ethical red flags that must be addressed to safeguard the integrity and stability of the financial system.

One of the primary ethical concerns surrounding AI-driven algorithmic trading is its potential to amplify market volatility and exacerbate systemic risks. These sophisticated algorithms can buy and sell at lightning speed, triggering cascading orders that can destabilize markets. The high-frequency nature of algorithmic trading and the lack of human oversight can create feedback loops, where algorithms react to each other’s trades, potentially causing extreme price swings and market disruptions.

Moreover, the interconnectedness of financial markets and the reliance on similar AI models across various institutions can lead to systemic risks. If multiple algorithms exhibit similar trading behavior or react identically to market events, it can trigger synchronous actions, amplifying market fluctuations and potentially leading to widespread instability. The 2010 “Flash Crash,” where the Dow Jones Industrial Average plunged nearly 1,000 points in minutes, is often cited as an example of the potential for AI-driven algorithmic trading to contribute to extreme market volatility (Kirilenko et al., 2017).

Another ethical concern arises from the lack of human oversight and control over AI trading algorithms. These complex systems are designed to operate autonomously, making split-second decisions based on vast amounts of data and intricate mathematical models (Kirilenko & Lo, 2013). While this autonomy enables lightning-fast trades, it also raises questions about the accountability and transparency of these algorithms.
The opacity of AI models, often referred to as “black boxes,” can make it challenging for humans to fully understand the underlying decision-making processes. This lack of transparency can hinder the ability to identify and correct potential biases, errors, or unintended consequences in the algorithms (Kirilenko & Lo, 2013). Additionally, the high speed at which these algorithms operate can make it difficult for human traders or regulators to intervene and regain control in the event of a malfunction or unexpected behavior.

In the event of market disruptions or financial losses caused by AI trading algorithms, assigning accountability becomes a significant challenge. The complex nature of these algorithms, coupled with the involvement of multiple parties (developers, financial institutions, traders, etc.), makes it difficult to pinpoint responsibility. This lack of clear accountability can erode public trust in the financial system and undermine the ethical principles of transparency and responsibility.
In addition, the global nature of algorithmic trading raises jurisdictional issues, as AI systems may be developed and deployed across multiple countries with varying regulatory frameworks. This regulatory fragmentation can create gaps in oversight and accountability, potentially allowing unethical practices to slip through the cracks. Addressing these ethical concerns requires a multi-faceted approach involving collaboration between financial institutions, regulatory bodies, and AI developers. Potential solutions include:

Establishing robust governance frameworks and industry standards for the development and deployment of AI trading algorithms, with a focus on transparency, accountability, and risk management (Brundage et al., 2018).
Implementing human oversight mechanisms and “kill switches” that allow human intervention and control over AI trading algorithms in case of malfunctions or unexpected behavior.
Enhancing regulatory cooperation and harmonization across jurisdictions to ensure consistent oversight and accountability measures for AI-driven algorithmic trading systems.
Promoting algorithmic audits and stress testing to identify potential biases, errors, or systemic risks associated with AI trading algorithms and implementing measures to mitigate these risks (Brundage et al., 2018).

Fostering ethical AI development practices, such as incorporating ethical principles into the design and training of AI models and employing diverse teams to reduce biases and promote responsible innovation (Florida & Cowls, 2019).
Addressing these ethical concerns proactively and implementing appropriate safeguards, the financial industry can harness the power of AI-driven algorithmic trading while maintaining the integrity, stability, and ethical standards of the global financial system.

Ethical decision-making is important in ensuring that the benefits of AI technology are maximized while minimizing potential harm to society. A key consideration in this process is the division of responsibility between humans and AI systems. The roles and obligations of humans in maintaining AI systems should be clearly defined to prevent potential errors that could adversely affect decision-making processes. Furthermore, transparency and accountability must be embedded in the design and deployment of AI systems to ensure ethical principles are upheld throughout the decision-making process (Balasubramanian et al., 2024). Here are some key aspects to consider in ethical decision-making in AI implementation:

Ethical Audits: Conducting regular ethical audits of AI systems can help identify and address ethical issues that may arise during operation. These audits involve assessing the impact of AI decisions on stakeholders, evaluating compliance with ethical guidelines, and making adjustments to ensure ethical standards are upheld.
Feedback Mechanisms: Implementing feedback mechanisms that allow users and stakeholders to provide input on AI decisions can help organizations improve the ethical performance of AI systems over time. Feedback loops enable continuous monitoring and evaluation of AI behavior from an ethical perspective.

As the adoption of artificial intelligence (AI) in the financial sector continues to accelerate, the need for robust governance mechanisms and regulatory frameworks becomes increasingly paramount. The complexity and opacity of AI systems, coupled with their potential for significant impact on financial markets and consumer welfare, necessitate a comprehensive approach to ensuring the ethical and responsible development and deployment of AI in finance.

One critical step in promoting ethical AI practices within financial institutions is the establishment of AI ethics boards or committees. These specialized bodies can serve as dedicated oversight entities, responsible for reviewing AI projects, assessing ethical implications, and providing guidance on aligning AI development and deployment with ethical principles (Floridi & Cowls, 2019). By involving a diverse range of stakeholders, including ethicists, legal experts, and community representatives, these boards can ensure that ethical considerations are integrated into the decision-making processes surrounding AI in finance.

Given the unique challenges and complexities of the financial sector, it is essential to develop industry-specific guidelines and standards for the use of AI in finance. These guidelines should address key ethical issues such as
fairness, transparency, accountability, and privacy, while also considering the sector’s regulatory landscape and operational realities (Brundage et al., 2018). Collaboration among financial institutions, regulatory bodies, and relevant stakeholders can facilitate the creation of comprehensive and widely accepted guidelines, fostering consistency and promoting best practices across the industry.

Regulatory bodies play a crucial role in overseeing the adoption of AI in finance and mitigating associated risks. These entities can establish frameworks for the governance and oversight of AI systems, ensuring compliance with relevant laws and regulations. Additionally, regulatory bodies can mandate transparency and disclosure requirements, enabling stakeholders to understand the decision-making processes of AI systems and hold financial institutions accountable for their actions (Financial Stability Board, 2020).
Regulatory bodies can collaborate with industry stakeholders and AI experts to develop guidelines and standards for the responsible use of AI in finance. This collaborative approach can help strike a balance between fostering innovation and mitigating potential risks, while also ensuring that ethical considerations are embedded in the development and deployment of AI systems.
By implementing robust governance mechanisms and regulatory frameworks, the financial sector can harness the transformative potential of AI while prioritizing ethical principles and safeguarding the interests of all stakeholders. This proactive approach is essential for maintaining public trust, ensuring fair and equitable practices, and fostering a sustainable and responsible financial ecosystem.

To further illustrate the practical implications and potential solutions for addressing ethical challenges in the adoption of AI in financial decision-making, it is valuable to examine real-world case studies and examples of best practices. By analyzing both successful implementations and instances where ethical breaches or controversies have occurred, stakeholders can gain valuable insights and develop a deeper understanding of the complexities involved.

Several financial institutions and organizations have proactively implemented ethical AI frameworks to guide the development and deployment of AI systems in their decision-making processes. For instance, the Dutch bank ING has established an AI Ethics Advisory Council, comprising internal and external experts, to provide guidance and oversight on the ethical use of AI (Krafft et al., 2022). This council reviews AI projects, assesses potential risks and ethical implications, and ensures that AI systems align with the bank’s ethical principles and values.
Another example is the Canadian Imperial Bank of Commerce (CIBC), which has developed an AI Ethics Code and established an AI Ethics Council to oversee the implementation of ethical AI practices (Robertson et al., 2021). The council includes representatives from various departments, including risk management, legal, and compliance, ensuring a comprehensive approach to addressing ethical concerns.

While there are examples of successful ethical AI implementations, it is equally important to examine instances where ethical breaches or controversies have occurred. In 2019, the Apple Card faced allegations of gender discrimination, with reports suggesting that the algorithm used to determine credit limits was biased against women (Zandi et al., 2021). This incident highlighted the importance of addressing potential biases in AI systems and the need for rigorous testing and auditing to identify and mitigate such issues.
Another notable case involved the use of AI-powered facial recognition technology by financial institutions for identity verification purposes. This practice raised concerns about privacy and potential discrimination, as facial recognition algorithms have been shown to exhibit biases based on race and gender (Brundage et al., 2018). These incidents underscore the need for robust governance frameworks, continuous monitoring, and the integration of ethical considerations throughout the entire AI lifecycle.

To address ethical challenges and promote responsible AI adoption in financial decision-making, several best practices have emerged. These include:

In conclusion, integrating artificial intelligence (AI) into the economy presents both ethical challenges and enormous potential for innovation and efficiency. Ethical challenges to using AI in finance include bias, discrimination, lack of transparency, accountability, potential risks to market stability, etc. These challenges build on the importance of the need to adopt strong ethical frameworks and guidelines to ensure responsible and ethical use of AI in investment decisions- we do. Despite the challenges, AI has the potential to transform the financial industry by improving decision-making, improving customer experience, and increasing operational efficiency. AI in finance can lead to better risk management, initiatives for individuals, and streamlined processes, ultimately benefiting financial institutions and consumers.
To navigate ethical challenges and maximize the potential of AI in the economy, there is a clear call for the development of strong guidelines that promote the adoption and adoption of ethical AI roles. A balanced approach to AI adoption requires the integration of ethical considerations at every stage of AI implementation, from design and development to implementation. By prioritizing ethical standards, transparency, and ensuring human participation in AI decision-making, the financial industry can harness the full potential of AI while minimizing ethical risks and protecting the interests of stakeholders. Regulators, industry stakeholders, and collaborative efforts between AI and developers are essential.

Not applicable

Omoshola S. Owolabi: Conceived the theoretical framework of the study, conducted the literature review, and drafted the manuscript.
Prince C. Uche: Provided critical insights into the theoretical aspects, contributed to the development of concepts, and revised the manuscript for clarity and coherence.
Nathaniel T. Adeniken: Contributed to the theoretical framework development, synthesized literature findings, and provided substantial intellectual input to the manuscript.
Christopher Ihejirika: Offered expertise in reviewing and re-reviewing manuscripts, provided valuable theoretical perspectives, and critically reviewed and revised the manuscript.
Riyad Bin Islam: Participated in conceptual discussions, contributed theoretical insights, and assisted in manuscript refinement.
Bishal Jung Thapa Chhetri: Provided support in theoretical argumentation, critically evaluated literature sources, and revised the manuscript for conceptual consistency.

Not applicable

Not applicable

Obtained.

The Publication Ethics Committee of the Canadian Center of Science and Education.
The journal’s policies adhere to the Core Practices established by the Committee on Publication Ethics (COPE).

Not commissioned; externally double-blind peer reviewed.

The data that support the findings of this study are available on request from the corresponding author. The data are not publicly available due to privacy or ethical restrictions.

No additional data are available.

This is an open-access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

Copyright for this article is retained by the author(s), with first publication rights granted to the journal.

Balasubramanian, S., Devarajan, H. R., Raparthi, M., Dodda, S., Maruthi, S., & Adnyana, I. M. D. (2024). Ethical Considerations in AI-assisted Decision Making for End-of-Life Care in Healthcare. Power System Technology, 47, 167-184. https://doi.org/10.52783/pst. 168
Brundage, M., Avin, S., Clark, J., Toner, H., Eckersley, P., Garfinkel, B., … Amodei, D. (2018). The malicious use of artificial intelligence: Forecasting, prevention, and mitigation. ArXiv preprint arXiv:1802.07228. Retrieved from https://arxiv.org/abs/1802.07228
Castelnovo, A. (2024). Towards Responsible AI in Banking: Addressing Bias for Fair Decision-Making.
Efijemue, O., Ejimofor, I., & Owolabi, O. (2023). Insider Threat Prevention in the US Banking System. International Journal on Soft Computing. https://doi.org/10.5121/ijsc.2023.14302
Fabrègue, B. F. G., & Bogoni, A. (2023). Privacy and Security Concerns in the Smart City. Smart Cities, 6(1), 586-613. https://doi.org/10.3390/smartcities6010027
Financial Stability Board. (2020). Artificial intelligence and machine learning in financial services. Retrieved from https://www.fsb.org/wp-content/uploads/P011117.pdf
Floridi, L., & Cowls, J. (2019). A unified framework of five principles for AI in society. Harvard Data Science Review, 1(1). https://doi.org/10.1162/99608f92.8cd550d1
Jiménez, J. I. (2023). Wine NFT cryptoassets: EU regulatory issues and market challenges. BIO Web Conf., 68, 03026, 1-10. https://doi.org/10.1051/bioconf/20236803026
Kirilenko, A., & Lo, A. W. (2013). Moore’s law versus Murphy’s law: Algorithmic trading and its discontents. Journal of Economic Perspectives, 27(2), 51-72. https://doi.org/10.1257/jep.27.2.51
Kirilenko, A., Kyle, A. S., Samadi, M., & Tuzun, T. (2017). The flash crash: High-frequency trading in an electronic market. The Journal of Finance, 72(3), 967-998. https://doi.org/10.1111/jofi. 12498
Mandych, O., Staverska, T., & Maliy, O. (2023). Integration of Artificial Intelligence into the Blockchain and Cryptocurrency Market. https://doi.org/10.31891/mdes/2023-10-8
OECD. (2023). Generative artificial intelligence in finance. OECD Artificial Intelligence Papers, 9. https://doi.org/10.1787/ac7149cc-en
Olatoye, F. O., Awonuga, K. F., Mhlongo, N. Z., Ibeh, C. V., Elufioye, O. A., & Ndubuisi, N. L. (2024). AI and ethics in business: A comprehensive review of responsible AI practices and corporate responsibility.
Pavashe, A. S., Kadam, P. D., Zirange, V. B., & Katkar, R. D. (2023). The Impact of Artificial Intelligence on Employment and Workforce Trends in the Post-Pandemic Era. https://doi.org/10.22214/ijraset.2023.56418
Saikanth, D. R. K. (2024). The Impact of Emerging Technologies on Sustainable Agriculture and Rural Development. IJECC, 14(1), 253-263. https://doi.org/10.9734/ijecc/2024/v14i13830
Schwendicke, F., & Krois, J. (2021). Better Reporting of Studies on Artificial Intelligence: CONSORT-AI and Beyond. Journal of Dental Research, 100(7), 677-680. https://doi.org/10.1177/0022034521998337