德勤：2024亚太地区生成式人工智能应用与监管报告_20页_3mb

引言与背景

• 主题：探讨生成式人工智能（如LLM、自然语言处理模型）的发展及其在金融服务业的潜力。
• 全球趋势：AI工具（如ChatGPT、Bard）广泛普及，引发消费者热议及监管关注。
• 亚太进展：监管机构正在制定AI原则和法规，但多数国家尚未形成统一框架。
• 挑战：需平衡技术创新与风险监管，确保用户权益和金融生态系统稳定。

生成式人工智能与监管措施

• 生成式AI风险：
  • 缺乏透明度：模型复杂，评估标准缺失。
  • 偏见与歧视：可能复制训练数据的偏见。
  • 准确性问题：可能生成错误信息或误导内容。
  • 知识产权侵权：使用受版权保护的数据或制造盗版商品。
  • 欺诈：生成深度伪造内容用于欺诈或系统渗透。
• 亚太监管措施：
  • AI原则：中国大陆、新加坡、台湾等已发布AI治理原则。
  • 立法进展：韩国、中国大陆、菲律宾、越南等国家正推进专项AI立法。
  • 工具与标准：新加坡的Veritas Toolkit、欧盟的《AI法案》及美国州级法规等用于风险管理。

高可信人工智能框架应用

• 优势领域：
  • 降低成本：通过生成式AI自动化报告生成、KYC流程。
  • 客户服务：提供个性化回应，替代传统聊天机器人。
  • 理赔与信贷流程：简化任务，提高效率。
  • 法规合规：生成合成数据和定制营销内容，满足监管需求。
  • 风险管理：实时风险评估，增强网络安全。

风险管理考量因素

• 框架要素：
  • 隐私保护：防止敏感数据泄露。
  • 公平性与中立：避免模型偏见影响公正性。
  • 稳健性：防止生成误导内容或淹没关键信息。
  • 安全责任：确保生成代码和输出内容的合规性。
• 行动建议：
  • 金融机构应建立治理框架，明确责任。
  • 加强人才培训及跨境监管合作。
  • 人工监督高风险应用场景。

联系人与尾注

• 联系人：吴洁（中国）、方烨（中国）、黄毅城（亚太）等多位德勤专家。
• 时代背景：AI监管政策逐步完善，生成式AI领域检测工具与框架急需跟进。