في القطاع المصرفي، الخطر ليس في نموذج الذكاء الاصطناعي. الخطر في البيانات.

أمضت البنوك عقدًا في بناء إدارة مخاطر النماذج: التحقق، الاختبار الرجعي، واعتماد قابلية التفسير. لكن قلة من هذه الصرامة وُجّهت نحو البيانات التي تغذي النموذج نفسه.

حين يسأل منظّم عن مصدر رقم معيّن في تقرير، لا تكفي الإجابة بأن ‘النموذج أنتجه’. السؤال الحقيقي هو هل يمكن تتبّع بيانات التدريب والاستدلال إلى مصدر يوافق أحدهم على التوقيع عليه.

هذا ليس افتراضًا. اتفاقيات مشاركة البيانات مع أطراف ثالثة، وبيانات الأنظمة المصرفية الأساسية القديمة بتحويلات غير موثّقة، وجداول بيانات موازية بين الأنظمة، أمور شائعة في كل بنك تقريبًا نظرنا فيه. الذكاء الاصطناعي لا يصلح شيئًا من ذلك، بل يعمل فقط بسرعة أكبر فوقه.

الحل ليس إطار حوكمة نماذج آخر، بل العمل غير المثير: عدد قليل من مجموعات البيانات الحرجة، لكل منها مالك محدد، وتعريف موثّق، ومسار تتبّع من المصدر إلى التقرير.