人工智能（AI）正在迅速改变商业格局，在金融服务领域尤其如此。尽管人工智能为创新和效率提供了前所未有的机会，但也引入了新的、复杂的、需要首席信息官（CIOs）和首席信息安全官（CISOs）应对的风险。本文将探讨人工智能与金融服务领域风险管理的交汇点，为技术领导者提供实践见解，帮助他们在利用人工智能潜力的同时降低相关风险。

人工智能在金融服务领域的革命：机遇与挑战

人工智能技术，包括机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）和计算机视觉，正广泛应用于金融行业的各个职能领域：

• 客户服务（聊天机器人和虚拟助手）

• 欺诈检测与预防

• 信贷风险建模与决策

• 算法交易

• 合规和监测

• 网络安全（威胁检测与响应）

这些应用程序有望带来显著的好处，包括提高效率、增强客户体验和更准确的风险评估。然而，它们也带来了新的风险因素：

1. 数据隐私和安全问题

2. 人工智能决策中的偏见与公平性问题

3. 复杂人工智能模型的可解释性缺失（“黑箱”问题）

4. 法律合规挑战

5. 对人工智能系统的依赖及其带来的运营风险

6. 现有偏见和歧视可能放大

金融服务中人工智能实施的风险管理策略

随着金融机构越来越多地采用人工智能（AI）增强运营、简化流程和改善客户体验，金融机构也必须应对与这一强大技术相关的复杂风险环境。实施强有力的风险管理策略对于在享受人工智能所带来的好处的同时，规避潜在的风险至关重要。

以下是金融服务公司在将人工智能融入业务模型时应考虑的关键方法。这些策略涵盖了，从治理和数据实践到法规合规和人才发展在内的风险管理的各个方面，为金融领域负责任地采用人工智能提供了全面的框架。

现在，我们来详细探讨这些重要的风险管理策略：

1. 建立健全的人工智能治理框架

   • 组建跨职能团队，包括IT、法律、合规、风险管理和业务部门

   • 明确人工智能监督的角色和责任

   • 制定人工智能开发、部署和持续监测的策略和指南

   • 确保董事会层面对人工智能项目的理解和监督

2. 执行全面的人工智能风险评估

   • 识别与每个人工智能应用相关的潜在风险

   • 评估这些风险的影响和可能性

   • 根据风险的商业影响按优先级排序

   • 随着人工智能系统的不断演变和学习，定期重新评估风险

3. 实施严格的数据治理实践 

   • 确保用于人工智能模型的数据质量、完整性和相关性

   • 实施严格的数据访问控制措施和加密措施

   • 定期审计数据使用情况，并遵守数据保护法规（如GDPR）

   • 解决训练数据中潜在的偏见问题

4. 解决人工智能偏见与公平性问题

   • 多样化人工智能开发团队，带来不同的视角

   • 使用多样化和具代表性的数据集来训练人工智能模型

   • 实施公平性指标，定期检测偏见

   • 开发检测和缓解算法偏见的流程

5. 增强人工智能的透明度和可解释性

   • 投资于可解释的人工智能技术

   • 记录人工智能决策过程

   • 向利益相关者（包括监管机构）提供人工智能输出的清晰解释

   • 确保“黑箱”系统经过彻底审查和检测

6. 确保法规合规

   • 了解金融领域人工智能法规的变化

   • 实施流程以证明合规性

   • 与监管机构和行业组织合作，推动人工智能治理的发展

   • 制定算法透明度和问责制的框架

7. 制定人工智能专项事故响应计划

   • 为人工智能系统故障或意外行为制定应急处理方案

   • 建立清晰的沟通渠道，报告与人工智能相关的事故

   • 定期进行演练，以测试和改进响应计划

   • 为可能由人工智能失败引发的声誉风险做好准备

8. 投资人工智能人才和培训

   • 制定人才战略，招聘和保留人工智能专家

   • 为现有员工提供持续的人工智能技术和风险培训

   • 促进技术团队与风险管理专业人员之间的协作

关键示例：金融风险管理中的 AI 应用

以下不是具体的案例研究，而是一些 AI 在金融风险管理中通用的的应用示例，以及每种应用对应的关键风险管理考量。

1. 信用风险评估

   AI 和机器学习算法正广泛用于提升信用风险评估流程。这些系统可以分析比传统模型更广泛的数据点，包括社交媒体活动、手机使用情况和在线购物行为等替代数据来源。

   关键风险管理考量：

   • 数据质量和偏差：确保用于模型训练的数据多样化、具有代表性并且没有历史偏差。

   • 模型透明性：实施可解释的 AI 技术，明确决策过程，尤其是满足监管合规需求。

   • 持续监测：定期评估模型性能，必要时重新训练，保持模型的准确性和相关性。

   • 伦理考量：评估不同人群间信用决策的公平性，防止歧视。

2. 金融交易中的欺诈检测

   AI 驱动的欺诈检测系统正成为金融行业的标准。这些系统利用机器学习算法实时分析交易模式，并标记可能的欺诈活动以供进一步调查。

   关键风险管理考量：

   • 误报管理：平衡系统敏感度，避免过多误报，同时保持有效的欺诈检测能力。

   • 自适应学习：确保系统能够快速适应新的欺诈模式和技术。

   • 数据隐私：实施强有力的数据保护措施，确保用于分析的客户敏感信息安全。

   • 人工监督：保持“人机协作”的方式，对 AI 标记的交易执行审核和验证。

3. 反洗钱（AML）合规

   金融机构正利用AI增强其反洗钱监控和报告能力。AI系统能够处理大量交易数据，识别复杂模式，比传统的基于规则的系统更高效地标注可疑活动。

   关键风险管理考量：

   • 监管合规：确保 AI 系统符合相关的 AML 法规，并能适应监管变化。

   • 警报优先级：实施高效的分类系统，管理 AI 系统生成的大量警报。

   • 模型可解释性：确保能够向监管机构和审计员解释 AI 系统如何标记潜在的可疑活动。

   • 持续学习：定期更新 AI 模型，应对新的洗钱手法和趋势。

风险策略需随技术演进而发展

随着 AI 不断发展并渗透到金融服务的各个领域，CIO 和 CISO 在平衡创新与风险管理方面扮演着关键角色。通过实施健全的治理框架、执行全面的风险评估以及提前满足监管要求，金融机构可以在利用 AI 力量的同时保持强大的安全态势和合规性。

AI 在金融服务领域的应用之旅仍在持续，风险管理策略必须随着技术进步不断演变。那些积极应对 AI 相关风险的 CIO 和 CISO 不仅能够保护他们的组织，还能使其充分利用 AI 在金融领域的变革潜力。

作者：Vaibhav Malik 是 Cloudflare 的全球合作伙伴解决方案架构师，拥有超过12年的网络和安全领域经验。

翻译：杨皓然（AdySec），CISSP，CISM，CISA，CDPSE，CRISC，CGEIT，PMP，CCSK，CZTP，CDSP，CCSSP，RHCA，CCNP，ISO27001 Auditor，ISACA微信公众号特邀通讯员，ISACA中国特邀专家，CSA大中华区专家，ISC2北京分会会员，致力于云安全、零信任、数据安全、安全运营等方向

校对：姚凯（Kevin Yao），CISA，CISM，CRISC，CGEIT，CDPSE，ISACA微信公众号特邀通讯员，拥有二十余年IT从业经验，近年来关注IT安全，隐私保护和数字化。