2021-09-28-安永_中国_-银行治理领导网络_-_在银行业务中扩大对人工智能和机器学习的应用_16页_783kb

报告总结：银行业务中人工智能和机器学习的应用

一、背景与机遇

• 广泛应用扩展：银行业的数字化转型正通过人工智能和机器学习推动变革，技术应用已覆盖舞弊风险应对、市场营销、未来预测等领域，未来潜力巨大。
• 审贷领域：人工智能在信用分析中展现优势，能够扩大放款规模、优化客户服务，并减少传统方法的滞后性。多家金融科技公司（如Upstart）和银行已通过替代性数据提升信贷评估能力。
• 交易监控：人工智能在实时欺诈检测、交易风险管理等方面表现突出，Visa等企业已通过深度学习模型实现高精度决策。

二、风险与挑战

• 技术与伦理风险：
  • 透明度不足：人工智能算法“黑箱”问题引发客户和监管机构的担忧，决策难以解释。
  • 偏见与公平性：算法可能加剧数据偏见，引发声誉风险和社会公平问题。
• 监管滞后：现行监管框架对人工智能应用的支持尚不完善，监管机构仍在逐步探索适应性政策。

三、监管与治理

• 监管动态：美联储、欧盟等机构正在制定人工智能应用的监管指导，旨在平衡创新与风险，鼓励透明解释与责任落实。
• 治理框架：银行需建立完善的治理机制，确保人工智能模型的可解释性、公平性和稳健性，并及时修复系统故障。

四、结论

人工智能与机器学习在银行业具有广阔前景，但也需兼顾技术、道德及监管风险。董事会和管理层应采取前瞻性策略，推动负责任的数字化转型，确保技术创新与风险防控并行。