隨著ChatGPT的問世，以大模型為主的AI（人工智能）發(fā)展成為金融科技發(fā)展的新熱點。人工智能在金融領(lǐng)域的應用，被認為在市場、交易，監(jiān)管等方面都有著廣泛的前景。不過，包括監(jiān)管機構(gòu)、市場部門仍然擔心AI的大范圍應用會帶來數(shù)據(jù)安全、風險集中等一些問題。這些問題和隱患也使得相關(guān)創(chuàng)新面臨新的挑戰(zhàn)。
近期，在AI應用在金融監(jiān)管科技的影響方面，國際清算銀行1月23日發(fā)布報告稱，AI（人工智能）在央行信息收集、宏觀經(jīng)濟分析、支付系統(tǒng)監(jiān)測、金融監(jiān)管等四個方面將發(fā)揮重要作用，但與此同時也會面臨準確性、隱私、成本、依賴性等諸多挑戰(zhàn)。另外，國內(nèi)的CF40近期也發(fā)布智能金融發(fā)展報告稱，以ChatGPT為代表的生成式人工智能（AIGC）的出現(xiàn)無疑對金融業(yè)具有深遠的影響，一方面，可以通過快速準確的信息和自動化的任務處理推動金融業(yè)降本增效；另一方面，也進一步推動了金融行業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型，拓寬了金融行業(yè)AI應用的邊界。人工智能不僅是金融監(jiān)管所需要面對的市場挑戰(zhàn)，也給金融監(jiān)管自身帶來各種不確定性。
在廣泛的數(shù)據(jù)處理方面，人工智能的發(fā)展不僅給金融機構(gòu)各種交易提供高效的數(shù)據(jù)分析，同樣也為監(jiān)管部門的決策提供支撐。國際清算銀行稱，各國央行在獲取高質(zhì)量數(shù)據(jù)時，需要清洗、抽樣以及匹配新數(shù)據(jù)與舊數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量和復雜性日益增加，亟需高效靈活的處理工具。而無論數(shù)據(jù)分布形態(tài)如何，AI在上述過程中都能夠自動識別潛在異常值，經(jīng)人工專家審核反饋后，可以完善算法，提高工作效率。在貨幣政策和宏觀經(jīng)濟金融分析方面，國際清算銀行稱，AI可以從各種傳統(tǒng)和非傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)源中有效地提取信息，還能夠反映數(shù)據(jù)中復雜的非線性關(guān)系。支付系統(tǒng)的日常監(jiān)測方面，央行能夠通過AI更有效地識別異常支付、可疑交易，以及監(jiān)測銀行擠兌等非線性的動態(tài)情況，這些功能有助于及時防范潛在的銀行倒閉、網(wǎng)絡攻擊或金融犯罪等問題。國際清算銀行稱，AI非常擅長處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可以根據(jù)文本訓練與專家指定關(guān)鍵詞相結(jié)合，自動發(fā)現(xiàn)風險信號。例如，歐央行目前的Athena系統(tǒng)就使用自然語言技術(shù)來處理新聞報道、銀行內(nèi)部文件和監(jiān)管評估等大量文件，來提高監(jiān)管效率。監(jiān)管效率、準確度和精確度的提升，意味著未來AI在金融監(jiān)管領(lǐng)域有著十分廣泛而實際的應用。
但與此同時，國際清算銀行提醒，AI在央行的應用亦存在不少挑戰(zhàn)。首先是準確性與可解釋性的沖突。如果算法存在歧視或偏見，模型得出的答案就會不準確；復雜的機器學習模型涉及很多變量和非線性關(guān)系，因此很難解釋不同變量對結(jié)果的影響程度。其次，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（通常是個人數(shù)據(jù)）的使用在法律框架和數(shù)據(jù)隱私方面提出了新的挑戰(zhàn)。與之前數(shù)據(jù)主要由公共機構(gòu)提供不同，央行現(xiàn)在要使用的大量數(shù)據(jù)來自私營部門，或者從社交媒體網(wǎng)絡抓取，這會引發(fā)對道德和隱私的擔憂。在投入成本上，更多地使用AI可能讓央行在IT和人力成本方面承壓。AI技術(shù)在幫助央行提高監(jiān)管效率的同時，也會引發(fā)人們對央行依賴少數(shù)外部供應商的擔憂，技術(shù)中斷可能給央行帶來運營風險。除了市場集中度給創(chuàng)新和經(jīng)濟活力帶來的一般風險外，資源的高度集中還可能造成重大的金融穩(wěn)定、運營和聲譽風險。在新的環(huán)境之下，作為監(jiān)管部門而言，不僅需要面對跨部門、跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)問題，還需要面對模型本身各種缺陷所帶來的尾部風險。這些都是過去金融監(jiān)管所無法預見的。
在市場應用方面，CF40的報告指出，從現(xiàn)階段應用實踐看，智能金融的主要問題和風險點集中在幾個方面：智能金融的倫理標準考量、人工智能技術(shù)風險與系統(tǒng)安全、金融數(shù)據(jù)安全與個人信息保護、市場行為與金融消費者權(quán)益保護、智能技術(shù)所引起的金融風險。這些風險，有些是大數(shù)據(jù)應用所固有的一些特性，比如數(shù)據(jù)的所有權(quán)、隱私、安全等問題，不僅對包括金融監(jiān)管在內(nèi)的金融領(lǐng)域具有影響，在人工智能的其他應用領(lǐng)域，這一問題同樣存在。同樣，有些風險則反映了金融領(lǐng)域的特殊性。包括外溢風險，尾部風險都是過去的金融實踐中所沒有遇到的新情況。
由于金融業(yè)務的即時性，以及風險的強烈外溢性，使得數(shù)據(jù)本身的風險對經(jīng)濟和金融市場的沖擊更為嚴重。因此，對于數(shù)據(jù)應用制度體系的一些爭議，更需要進行充分的論證和研究，作出妥善安排，而且這種安排在金融領(lǐng)域需要及時進行修訂，避免監(jiān)管跟不上技術(shù)變化帶來的基礎(chǔ)性風險。這種風險如果暴發(fā)，可能出現(xiàn)比P2P網(wǎng)貸、數(shù)字貨幣泛濫等各種挑戰(zhàn)所帶來的沖擊更大。中國銀行原行長李禮輝曾指出，人工智能技術(shù)迭代可能造成在算力、數(shù)據(jù)治理和安全等方面的沖擊和挑戰(zhàn)；而將尚不成熟的人工智能技術(shù)投入高風險的金融領(lǐng)域，可能放大現(xiàn)有風險并產(chǎn)生新的風險。這其實都意味著以人工智能為新方向的金融科技發(fā)展，需要有更為謹慎的監(jiān)管。而這與鼓勵創(chuàng)新的發(fā)展金融科技的初衷有差距。如何平衡監(jiān)管和創(chuàng)新，可以說給未來對人工智能在金融領(lǐng)域的應用而言，帶來越來越嚴重的挑戰(zhàn)。
最終分析結(jié)論：國際清算銀行稱，AI（人工智能）在央行信息收集、宏觀經(jīng)濟分析、支付系統(tǒng)監(jiān)測、金融監(jiān)管等四個方面將發(fā)揮重要作用，但同時也會面臨準確性、隱私、成本、依賴性等諸多挑戰(zhàn)。這意味著人工智能發(fā)展將對金融監(jiān)管帶來挑戰(zhàn)。金融監(jiān)管不僅需要解決數(shù)據(jù)應用等共性問題，還需要更為謹慎和即時的監(jiān)管以避免風險外溢和擴散。
（來源：安邦咨詢）
