20200226-德勤-智海领航_洞悉人工智能在金融服务领域的战略及监管风险_20页_1mb

人工智能在金融服务领域的应用与挑战总结

核心内容

本报告由德勤与世界经济论坛联合发布，探讨了人工智能在金融服务领域的应用及其带来的挑战，包括可解释性、系统性风险、歧视与公平、算法受托、算法合谋等关键议题。报告旨在为金融机构提供应对人工智能相关风险的策略，同时挖掘其潜在价值。

主要观点

1. 人工智能的挑战

• 人工智能系统具有自我学习和决策能力，但其运作逻辑难以理解，导致潜在的系统不稳定性和歧视问题。
• 金融机构需具备合理部署人工智能系统、扩大其应用范围以及激发其潜力的能力，以应对人工智能带来的变革。

2. 人工智能的可解释性

• 人工智能系统复杂，决策过程难以追踪，从而形成“黑匣子”效应。
• 金融机构需建立透明度、场景对应性和必要管控机制，以增强用户对人工智能系统的信任。
• 提升可解释性不仅是满足监管要求，也是客户数据主权和机构差异化竞争力的重要体现。
• 可解释性需要持续评估，以适应人工智能技术的快速发展。

3. 系统性风险

• 人工智能可能加剧市场波动，导致从众效应和信息真空，从而影响金融系统的稳定性。
• 算法竞争可能引发市场失衡，增加系统性风险。
• 为应对这些风险，金融机构应引入熔断机制、多样化算法设计以及风险预警系统，并加强与监管机构的合作。

4. 歧视与公平

• 人工智能可能无意中强化歧视性金融决策，尤其在使用历史数据或不准确数据时。
• 歧视形式包括人为歧视、数据歧视、模型歧视和间接歧视，其中间接歧视最难控制。
• 金融机构需与监管机构共同定义“公平”的边界，以减少歧视风险。
• 可解释性和透明度是减少歧视的重要手段，但不能完全消除。

5. 其他不确定性

• 算法受托问题：人工智能需以客户最佳利益为前提，但其决策逻辑难以被完全理解。
• 算法合谋：人工智能可能通过实时数据整合，使机构间更容易达成隐性合谋，增加监管难度。
• 金融机构可通过限制人工智能系统的交互范围、确保决策的合法性和人工监督来降低这些风险。

关键信息

• 三大关注点：可解释性、系统性风险、歧视与公平。
• 应对策略：
  • 建立可解释型人工智能系统，以增强用户信任。
  • 设计熔断机制和多样化算法，以降低系统性风险。
  • 引入透明度和公平性标准，以减少歧视行为。
  • 加强与监管机构的合作与沟通，以制定合理的政策框架。
  • 采用人工监督和合规性检查，确保人工智能系统的决策符合道德、法律和商业要求。

对高管的重要启示

• 人工智能系统应具备自我解释能力，并满足风险管理与问责的要求。
• 知情信任是人工智能在金融领域广泛应用的前提，需根据不同场景提供相应的解释。
• 行业标准和治理框架的建立是推动人工智能负责任创新的关键。
• 金融机构需在技术、法律和伦理之间寻求平衡，以确保人工智能的使用不会损害客户利益或市场公平性。

未来方向

• 人工智能与云、物联网（IoT）、量子计算、5G等技术结合，将推动金融生态系统的深刻变革。
• 金融机构应积极与监管机构合作，以影响未来政策走向，确保自身在新技术变革中保持竞争力。
• 人工智能的道德标准不应是全新的，而应以公正性、稳定性、透明度和可操作性为衡量标准。

联系人

• Bob Contri – 德勤全球金融服务业领导合伙人
  邮箱：bcontri@deloitte.com
• Rob Galaski – 德勤管理咨询银行业及资本市场全球咨询领导合伙人
  邮箱：rgalaski@deloitte.ca
• 中国联系人：
  • 吴卫军 – 德勤中国副主席
    邮箱：davidwjwu@deloitte.com.cn
  • 张庆杰 – 德勤中国管理咨询分析与数据管理领导合伙人
    邮箱：qjzhang@deloitte.com.cn
  • 薛梓源 – 德勤中国风险咨询科技风险及网络安全领导合伙人
    邮箱：tonxue@deloitte.com.cn
  • 尤忠彬 – 德勤中国管理咨询分析与数据管理合伙人
    邮箱：zhyou@deloitte.com.cn

附录：相关资源

• 《智海领航：在金融服务领域使用AI进行负责任创新的路线图》（2019）
• 《The future of financial services》（2015）
• 《The future of financial infrastructure: An ambitious look at how blockchain can reshape financial services》（2016）
• 《Beyond Fintech: A pragmatic assessment of disruptive potential in financial services》（2017）
• 《The new physics of financial services: How artificial intelligence is transforming the financial ecosystem》（2018）
• 《The next generation of data-sharing in financial services: Using privacy enhancing techniques to unlock new value》（2019）

结论

人工智能在金融服务领域具有巨大潜力，但其应用也伴随着诸多挑战。为了实现负责任的创新，金融机构需在技术、治理和伦理之间取得平衡，加强与监管机构的合作，并持续提升系统的可解释性与公平性。未来，人工智能将深刻影响金融行业的运营模式和监管框架，推动行业向更加智能、透明和稳定的方向发展。