人工智能(AI)正在迅速改变商业格局, 特别是在金融服务领域. 同时为创新和效率提供了前所未有的机会, 人工智能还带来了新的复杂风险，首席信息官和首席信息安全官必须应对这些风险. 这篇博文探讨了人工智能与金融服务风险管理的交集, 为技术领导者提供实用的见解，以利用人工智能的潜力，同时降低相关风险.
金融服务业的人工智能革命:机遇与挑战
人工智能技术, 包括机器学习, 自然语言处理(NLP), 计算机视觉, 正在被部署到金融部门的各个职能部门:
- 客户服务(聊天机器人和虚拟助理)
- 欺诈侦查和预防
- 信用风险建模与决策
- 算法交易
- 法规遵从性和监控
- 网络安全(威胁检测和响应)
这些应用程序保证了显著的好处, 包括提高效率, 增强的客户体验和更准确的风险评估. 然而，它们也引入了新的风险因素:
- 数据隐私和安全问题
- 人工智能决策中的偏见和公平问题
- 复杂AI模型缺乏可解释性(“黑匣子”问题)
- 法规遵从性挑战
- 对人工智能系统的依赖和相关的操作风险
- 扩大现有偏见和歧视的可能性
金融服务中人工智能实施的风险管理策略
As 金融机构 越来越多地采用人工智能来提高他们的运营水平, 简化流程并改善客户体验, 他们还必须应对与这项强大技术相关的复杂风险. 实施稳健的风险管理策略对于利用人工智能的好处，同时减少潜在的陷阱至关重要.
以下综合列表概述了金融服务公司在将人工智能集成到其业务模型中时应考虑的关键方法. 这些策略包括风险管理的各个方面, 从治理和数据实践到法规遵从性和人才发展, 为金融部门负责任地采用人工智能提供一个整体框架.
现在，让我们详细探讨这些基本的风险管理策略:
- 建立健全的人工智能治理框架
- 创建包括IT、法律、合规、风险管理和业务部门在内的跨职能团队
- 明确人工智能监管的角色和责任
- 制定人工智能开发、部署和监控的政策和指导方针
- 确保董事会层面对人工智能计划的理解和监督
- 进行全面的人工智能风险评估
- 识别与每个AI应用程序相关的潜在风险
- 评估这些风险的影响和可能性
- 根据潜在的业务影响对风险进行优先排序
- 随着人工智能系统的发展和学习，定期重新评估风险
- 实施强大的数据治理实践
- 确保AI模型的数据质量、完整性和相关性
- 实施严格的数据访问控制和加密
- 定期审核数据使用情况并遵守数据保护法规(例如.g., GDPR)
- 解决训练数据中的潜在偏差
- 解决AI偏见和公平性问题
- 让人工智能开发团队多样化，带来不同的视角
- 使用多样化和代表性的数据集来训练人工智能模型
- 执行公平指标并定期测试偏差
- 开发流程来检测和减轻算法偏差
- 提高人工智能的透明度和可解释性
- 投资于可解释的AI技术
- 记录人工智能决策过程
- 向包括监管机构在内的利益相关者提供关于人工智能产出的清晰解释
- 确保“黑箱”系统得到彻底审查和监控
- 确保法规遵从性
- 随时了解金融部门不断变化的人工智能法规
- 实施流程以证明合规性
- 与监管机构和行业机构合作，塑造人工智能治理
- 制定算法透明度和问责制框架
- 制定针对人工智能的事件响应计划
- 为AI系统故障或意外行为创建协议
- 为报告人工智能相关事件建立清晰的沟通渠道
- 进行定期演练以测试和改进应对计划
- 为人工智能失败带来的潜在声誉风险做好准备
- 投资人工智能人才和培训
- 制定招聘和留住人工智能专家的人才战略
- 为现有员工提供有关人工智能技术和风险的持续培训
- 促进技术团队和风险管理专业人员之间的协作
重点案例:人工智能在金融风险管理中的应用
而不是具体的案例研究, 让我们来探索一些人工智能如何应用于金融风险管理的通用例子, 以及每个应用程序的关键风险管理考虑.
1. 信用风险评估
人工智能和机器学习算法正越来越多地被用于加强信用风险评估流程. 这些系统可以分析比传统模型更广泛的数据点, 包括其他数据来源，如社交媒体活动, 手机使用和网上购物行为.
主要风险管理考虑因素:
- 数据质量和偏差: 确保用于模型训练的数据是多样化的，具有代表性的，并且没有历史偏差.
- 模型的透明度: 实施可解释的人工智能技术，为决策过程提供清晰度, 特别是对于法规遵从性.
- 持续的监控: 定期评估模型性能，并在必要时进行再培训，以保持准确性和相关性.
- 道德方面的考虑: 评估不同人口群体信贷决策的公平性，以防止歧视.
2. 金融交易中的欺诈检测
人工智能欺诈检测系统 正在成为金融行业的标准吗. 这些系统使用机器学习算法实时分析交易模式, 标记潜在的欺诈活动，以作进一步调查.
主要风险管理考虑因素:
- 误报管理: 平衡系统的灵敏度，避免过多的虚警，同时保持有效的欺诈检测.
- 自适应学习: 确保系统能够快速适应新的欺诈模式和技术.
- 数据隐私: 实施强有力的数据保护措施，以保护分析中使用的敏感客户信息.
- 人类的监督: 维护一种“人在循环”的方法来审查和验证人工智能标记的事务.
3. 反洗钱(AML)合规
金融机构正在利用人工智能来增强他们的业务 AML 监视和报告功能. 人工智能系统可以处理大量的交易数据, 比传统的基于规则的系统更有效地识别复杂模式并突出可疑活动.
主要风险管理考虑因素:
- 监管对齐: 确保人工智能系统符合相关的“反洗钱”法规，并能适应法规变化.
- 报警优先级: 实施有效的分类系统来管理人工智能系统产生的警报量.
- 模型解释能力: 保持向监管机构和审计师解释人工智能系统如何标记潜在可疑活动的能力.
- 持续学习: 定期用新的类型学和新兴的洗钱技术更新人工智能模型.
风险策略必须随着技术的发展而发展
随着人工智能的不断发展和渗透到金融服务的各个方面, 首席信息官和首席信息官在平衡创新与风险管理方面发挥着至关重要的作用. 通过实现健壮的治理框架, 进行彻底的风险评估，并保持领先于监管要求, 金融机构可以利用人工智能的力量，同时保持强大的安全态势和监管合规.
人工智能在金融服务领域的应用仍在继续, 风险管理策略必须随着技术进步而发展. 主动应对人工智能相关风险的首席信息官和首席信息官不仅可以保护他们的组织，还可以让他们充分利用人工智能在金融领域的变革潜力.
编者按: 探索ISACA的人工智能培训课程和其他人工智能资源 在这里.
作者简介: Vaibhav Malik是Cloudflare的全球合作伙伴解决方案架构师, 他在哪里与全球合作伙伴一起为客户设计和实施有效的安全解决方案. 拥有超过12年的网络和安全经验, Vaibhav是公认的行业思想领袖和零信任安全架构专家. 在Cloudflare之前, Vaibhav曾在几家大型服务提供商和安全公司担任重要职务, 在那里他帮助财富500强的客户建立网络, 安全和云转换项目. 他提倡以身份和数据为中心的安全方法，是行业活动和会议上备受欢迎的演讲者. Vaibhav持有科罗拉多大学博尔德分校电信硕士学位和伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校工商管理硕士学位. 他深厚的专业知识和实践经验使他成为寻求在日益复杂的威胁环境中加强网络安全态势的组织的宝贵资源.
