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如何看待人工智能对金融领域的影响和风险?

2024-06-13 09:44    360次

随着ChatGPT的问世,以大模型为主的AI(人工智能)发展成为金融科技发展的新热点。人工智能在金融领域的应用,被认为在市场、交易,监管等方面都有着广泛的前景。不过,包括监管机构、市场部门仍然担心AI的大范围应用会带来数据安全、风险集中等一些问题。这些问题和隐患也使得相关创新面临新的挑战。

近期,在AI应用在金融监管科技的影响方面,国际清算银行1月23日发布报告称,AI(人工智能)在央行信息收集、宏观经济分析、支付系统监测、金融监管等四个方面将发挥重要作用,但与此同时也会面临准确性、隐私、成本、依赖性等诸多挑战。另外,国内的CF40近期也发布智能金融发展报告称,以ChatGPT为代表的生成式人工智能(AIGC)的出现无疑对金融业具有深远的影响,一方面,可以通过快速准确的信息和自动化的任务处理推动金融业降本增效;另一方面,也进一步推动了金融行业的数智化转型,拓宽了金融行业AI应用的边界。人工智能不仅是金融监管所需要面对的市场挑战,也给金融监管自身带来各种不确定性。

在广泛的数据处理方面,人工智能的发展不仅给金融机构各种交易提供高效的数据分析,同样也为监管部门的决策提供支撑。国际清算银行称,各国央行在获取高质量数据时,需要清洗、抽样以及匹配新数据与旧数据,数据量和复杂性日益增加,亟需高效灵活的处理工具。而无论数据分布形态如何,AI在上述过程中都能够自动识别潜在异常值,经人工专家审核反馈后,可以完善算法,提高工作效率。在货币政策和宏观经济金融分析方面,国际清算银行称,AI可以从各种传统和非传统的数据源中有效地提取信息,还能够反映数据中复杂的非线性关系。支付系统的日常监测方面,央行能够通过AI更有效地识别异常支付、可疑交易,以及监测银行挤兑等非线性的动态情况,这些功能有助于及时防范潜在的银行倒闭、网络攻击或金融犯罪等问题。国际清算银行称,AI非常擅长处理非结构化数据,可以根据文本训练与专家指定关键词相结合,自动发现风险信号。例如,欧央行目前的Athena系统就使用自然语言技术来处理新闻报道、银行内部文件和监管评估等大量文件,来提高监管效率。监管效率、准确度和精确度的提升,意味着未来AI在金融监管领域有着十分广泛而实际的应用。

但与此同时,国际清算银行提醒,AI在央行的应用亦存在不少挑战。首先是准确性与可解释性的冲突。如果算法存在歧视或偏见,模型得出的答案就会不准确;复杂的机器学习模型涉及很多变量和非线性关系,因此很难解释不同变量对结果的影响程度。其次,非结构化数据(通常是个人数据)的使用在法律框架和数据隐私方面提出了新的挑战。与之前数据主要由公共机构提供不同,央行现在要使用的大量数据来自私营部门,或者从社交媒体网络抓取,这会引发对道德和隐私的担忧。在投入成本上,更多地使用AI可能让央行在IT和人力成本方面承压。AI技术在帮助央行提高监管效率的同时,也会引发人们对央行依赖少数外部供应商的担忧,技术中断可能给央行带来运营风险。除了市场集中度给创新和经济活力带来的一般风险外,资源的高度集中还可能造成重大的金融稳定、运营和声誉风险。在新的环境之下,作为监管部门而言,不仅需要面对跨部门、跨领域的数据协调问题,还需要面对模型本身各种缺陷所带来的尾部风险。这些都是过去金融监管所无法预见的。

在市场应用方面,CF40的报告指出,从现阶段应用实践看,智能金融的主要问题和风险点集中在几个方面:智能金融的伦理标准考量、人工智能技术风险与系统安全、金融数据安全与个人信息保护、市场行为与金融消费者权益保护、智能技术所引起的金融风险。这些风险,有些是大数据应用所固有的一些特性,比如数据的所有权、隐私、安全等问题,不仅对包括金融监管在内的金融领域具有影响,在人工智能的其他应用领域,这一问题同样存在。同样,有些风险则反映了金融领域的特殊性。包括外溢风险,尾部风险都是过去的金融实践中所没有遇到的新情况。

由于金融业务的即时性,以及风险的强烈外溢性,使得数据本身的风险对经济和金融市场的冲击更为严重。因此,对于数据应用制度体系的一些争议,更需要进行充分的论证和研究,作出妥善安排,而且这种安排在金融领域需要及时进行修订,避免监管跟不上技术变化带来的基础性风险。这种风险如果暴发,可能出现比P2P网贷、数字货币泛滥等各种挑战所带来的冲击更大。中国银行原行长李礼辉曾指出,人工智能技术迭代可能造成在算力、数据治理和安全等方面的冲击和挑战;而将尚不成熟的人工智能技术投入高风险的金融领域,可能放大现有风险并产生新的风险。这其实都意味着以人工智能为新方向的金融科技发展,需要有更为谨慎的监管。而这与鼓励创新的发展金融科技的初衷有差距。如何平衡监管和创新,可以说给未来对人工智能在金融领域的应用而言,带来越来越严重的挑战。

最终分析结论:国际清算银行称,AI(人工智能)在央行信息收集、宏观经济分析、支付系统监测、金融监管等四个方面将发挥重要作用,但同时也会面临准确性、隐私、成本、依赖性等诸多挑战。这意味着人工智能发展将对金融监管带来挑战。金融监管不仅需要解决数据应用等共性问题,还需要更为谨慎和即时的监管以避免风险外溢和扩散。

(来源:安邦咨询)

 

 

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