于混沌处_求可控之道-银行业生成式人工智能模型验证_27页_5mb

银行业生成式人工智能模型验证总结

核心内容

生成式人工智能（Generative AI）正在被银行业广泛采用，以提升效率和自动化处理能力。然而，这种技术也带来了新的模型风险，要求银行业重新审视其模型验证和风险管理框架。毕马威发布的《银行业生成式人工智能模型验证》白皮书，为金融机构提供了一套结构化、可落地的模型验证方法，以确保生成式人工智能在合规、伦理和监管要求下安全使用。

主要观点

• 生成式人工智能改变模型风险性质：与传统模型不同，生成式人工智能的输出具有不确定性，可能包含偏见、幻觉或不准确信息，这给模型验证带来了新的挑战。
• 验证重心转移：从核验数学正确性转向持续确认模型行为是否符合银行的风险偏好。
• 监管框架日益明确：各国监管机构（如欧盟、美国、中国香港）已开始制定针对生成式人工智能的验证要求，强调可解释性、透明度、持续监控和第三方管理。
• 验证需考虑系统架构与部署模式：例如，云端部署的“黑盒”模型与本地部署的“白盒”模型在验证方法上存在显著差异。
• 治理与问责机制：董事会和高级管理层需对生成式人工智能的用例承担最终责任，并建立完善的治理框架和政策。

关键信息

生成式人工智能模型验证的核心原则

• 独立性：验证单位应与开发单位分离，以确保客观性。
• 全面性：验证需覆盖模型架构、输入、输出、配置等多方面。
• 持续性：模型验证应是全生命周期活动，包括部署前、部署中和部署后的持续监控。

验证流程的关键步骤

1. 模型适用范围分析
   明确模型用途、输入/输出类型、数据域和语言类型，以防止误用。
2. 模型与输入质验证
   验证训练/微调数据、检索机制、提示词和系统指令，确保数据质量和模型行为可控。
3. 模型实施与输出质量验证
   通过黄金数据集、压力测试、反事实测试和可解释性分析，确保模型输出的可靠性与稳健性。
4. 缺陷与局限性评估
   整合所有验证结果，识别模型缺陷并评估其严重性，明确补偿性控制措施和模型使用边界。
5. 治理层沟通与审批决策
   验证结果需与治理层共享，形成正式报告，决定模型是否可以被批准使用。

模型验证的挑战与应对

• 数据隐私与安全风险：生成式人工智能可能引入数据泄露、对抗性攻击等风险，需实施加密、访问控制和对抗性测试。
• 第三方依赖风险：银行通常依赖外部供应商提供的模型，需对供应商进行严格审查，确保其符合监管和内部标准。
• 可解释性与透明度：由于生成式人工智能的“黑盒”特性，验证需关注模型输出的可追溯性和可解释性，确保决策过程透明。
• 持续监控与漂移检测：模型行为可能因外部变化而漂移，需实施持续监控机制，以确保模型长期运行的安全性。

沙盒实践与验证方法

• 沙盒测试：金融机构在风险可控环境中测试生成式人工智能模型的适用性，如HKMA的沙盒项目。
• 提示词结构验证：测试模型在不同提示词输入下的输出行为，包括常规、连续追问和误导性提示。
• RAG与智能体架构验证：针对检索增强生成（RAG）和智能体系统，需评估检索机制、生成逻辑和系统交互的安全性。
• 对抗性红队测试：验证模型是否能够抵御恶意攻击，如越狱、提示词注入和数据泄露。

监管与伦理要求

• 风险导向型验证：验证深度应与用例的重要性和风险等级相匹配。
• 伦理与公平性评估：需测试模型是否存在偏见或伦理风险，确保其符合机构价值观。
• 国际标准与本地监管结合：例如，ISO 42001、OECD原则和中国香港的《应用人工智能的高层次原则》等。

验证框架与实施建议

毕马威提出的生成式人工智能模型验证框架，涵盖以下核心支柱：

• 人工监督和问责
• 公平性
• 透明度/披露
• 可解释性
• 数据质量
• 隐私
• 网络安全与稳健性
• 应用安全性与可持续性

三大关键举措

1. 将生成式人工智能模型验证纳入现有风险管理体系
   明确责任主体，进行风险分级，并根据重要性开展独立验证。
2. 动态调整验证频率和范围
   根据模型部署模式、业务场景和第三方变化，灵活调整验证策略。
3. 确保验证结论能服务于业务实操
   验证结果应直接用于定义模型使用边界、制定人工干预规则、设置监控阈值和异常上报机制。

总结

生成式人工智能的验证是银行治理和模型风险管理的重要组成部分。随着技术快速发展，银行需建立适应性强的验证体系，以确保模型在合规、安全和伦理层面可控。毕马威的框架强调结构化验证、风险导向和治理整合，为银行业提供了一条可行的路径，以在不牺牲安全性和合规性的前提下，推动生成式人工智能的负责任应用。