IMF | 赋能数字经济：人工智能在金融行业的机遇和风险
AI/ML（人工智能/机器学习）系统在过去十年间取得了重大进展，本文探讨了人工智能和机器学习在金融行业的应用以及由此产生的政策影响，并且提供了关于AI/ML系统的背景信息、在金融行业的应用案例、以及它们对金融行业决策者提出的新挑战。中国人民大学金融科技研究所（微信ID：ruc_fintech）对文章核心内容进行了编译。
来源 | IMF
作者 | Khaled AlAjmi, Jose Deodoro等
编译 | 张哲铭
引言
AI/ML（人工智能/机器学习）系统在过去十年间取得了重大进展，目前的人工智能系统可以很好地执行那些定义明确、通常需要人类智慧参与的任务。大多数人工智能系统的学习过程采用机器学习的形式，依赖于数学、统计学和决策理论。机器学习的发展，尤其是深度学习算法的发展，是近年来大部分人工智能成就（如自动驾驶汽车、数字助理、面部识别等）的内在原因。
在金融科技公司的引领下，金融行业正在迅速应用AI/ML系统。金融行业近年来采用的先进技术（如大数据与云计算），以及数字经济的发展，使得AI/ML系统的有效运用成为可能。近期对金融机构的调查（WEF 2020）结果显示，在全部受访者中有77%的人预测，人工智能将在近两年内将对其业务产生重要影响。麦肯锡（2020a）估测人工智能在银行业的潜在价值将达到1万亿美元。
AI/ML正在改变金融行业，AI/ML系统重塑了客户体验，具体场景包括其与金融服务提供商的沟通（如聊天机器人）、投资（如机器人顾问）、借款（如自动抵押贷款核保）和身份验证（如图像识别）等。它们也在改变着金融机构的运作方式，通过自动化流程大幅节约成本，利用预测分析提供更优质的产品，并能提供更有效的针对风险和欺诈的管理流程与监管合规。最后，对于中央银行和监管部门而言，AI/ML系统为其提供了能够改善系统性风险监控和加强审慎监管的新工具。
新冠疫情进一步增强了金融行业应用AI/ML的动机。BoE和麦肯锡调查发现，有相当多的金融机构预测AI/ML将在疫情后对客户关系和风险管理等业务发挥更大的作用。银行正在探索如何利用他们在疫情期间使用AI/ML处理大量贷款申请的经验，以改善他们的核保过程和欺诈检测。同样，在疫情期间依靠非现场强化监管活动的监管人员可以在后疫情时代进一步探索AI/ML所支持的工具和流程。
AI/ML的快速发展可能会扩大发达经济体与欠发达经济体之间的技术差距。AI/ML的部署以及由此带来的益处，主要集中体现在发达经济体和少数新兴市场中。这些技术也可以为欠发达经济体带来巨大的益处，如通过降低信用风险评估的成本以增加获得信贷的机会，这对于没有建立信用登记的国家而言尤为重要。然而，这些欠发达经济体缺乏必要的投资、研究机会和人力资本。为弥补这一差距，需要制定对于技术友好的政策框架，包括四大投资方向：
Ⅰ 基础设施；
Ⅱ 商业环境；
Ⅲ 科学技术；
Ⅳ 风险管理框架。
金融部门在应用AI/ML的同时也面临着其带来的风险和挑战，如网络风险和隐私问题。此外，AI/ML算法的稳健性问题也可能导致金融市场波动。因此，需要化解这些风险从而确保金融稳定。
金融行业的人工智能
Ⅰ 提高预测经济金融和风险事件的能力；Ⅱ 重塑金融市场；Ⅲ 改善风险管理和合规性；Ⅳ 加强审慎监督；Ⅴ 并为中央银行提供新工具以履行其货币和宏观审慎的任务。
风险和政策考虑
AI/ML系统在金融领域的应用将产生重大影响，需要强有力的政策回应，以确保金融系统的完整性和安全性。同时，仍存在一些问题有待考虑，比如：
Ⅰ AI/ML系统中的嵌入偏差；
Ⅱ 解释其决策理由的能力；
Ⅲ 算法的稳健性；
Ⅳ 网络安全与数据隐私；
Ⅴ 以及对金融稳定的潜在影响等。
结论
AI/ML系统将继续加速应用于金融行业，这一趋势是由计算能力、数据存储能力和大数据等多方面的重大进展所共同推动的。新冠疫情加速推动传统金融业务向无接触环境与数字金融服务方向转变，这将进一步提升AI/ML系统对金融服务提供者的吸引力。
应用AI/ML具有重要的益处，但同时也会对金融政策带来挑战。AI/ML系统为金融机构提供了大幅节省成本和提高效率的途径、新的市场和更高效的风险管理；为客户带来全新的体验和产品，以及更低的成本；并为监管合规和审慎监督提供了强有力的工具。然而，AI/ML系统也带来了道德问题，并对金融系统的完整性和安全性构成了新挑战。随着新技术的涌现，这些创新还在不断发展和变化，因此金融行业决策者所需面临的任务变得更加复杂。这些创新发展要求决策者改进监管框架，并与利益相关者积极接触，以确定潜在的风险和相应的监管措施。
巴厘岛金融科技议程呼吁国家当局拥抱金融科技革命，监管机构应积极迎接AI/ML在金融领域的发展，并做好充分准备以获取潜在利益并降低风险。这包括及时提升金融机构的技术能力、招聘相关专家并积累知识、改善与利益相关者的外部沟通、以及推进对消费者的教育等。事实证明，在金融行业应用AI/ML系统时，如果国家实行人工智能战略，并有大量相关的公共部门和私营机构参与其中，便会取得更大成效。
在区域和国际层面实行战略合作与知识共享的重要性正在逐渐提升，这将促使支持AI/ML系统的安全部署、分享相关经验和知识的协作行动。对于欠发达经济体而言，合作尤为重要，有助于其获取与技术方法、使用案例以及监管方式有关的知识。
最后，AI/ML技术及其在金融领域的应用不断发展，意味着用户、技术提供者和开发者以及监管者目前都未能了解该项技术的全部优势和劣势。因此，可能会存在一些尚未探明的意外陷阱，这需要各国加强对其的监测与监督。
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编辑/张哲铭
责编/李锦璇
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