最近几年,人工智能技术迅猛融入众多行业,金融领域亦不例外。众多金融机构正积极探索将人工智能技术引入风险控制领域,借助科技创新手段来抵御金融风险。
当前,我国在“人工智能+风控”领域展现出积极的探索和实践态度,与国际金融业的同行相比,我国在这一领域具备一定的先发优势。2023年7月,在举世瞩目的人工智能大会上,腾讯公司正式对外发布了其金融风控领域的全新大模型。同年11月,腾讯携手中国信息通信研究院、中国科学技术大学、新加坡南洋理工大学、中原消费金融以及微众银行等国内外知名科研院校及金融机构,共同制定了全球范围内首个金融风控领域的大模型国际标准,这不仅标志着我国在该领域的重大突破,也展现了我国在推动全球金融风控标准化进程中的积极作用。
人工智能技术会为金融风控带来什么?理论上,人工智能赋能风控,减少了人为失误和干扰,可以提升风险识别的效率和准确性。然而,考虑到人工智能技术是尚在发展的新事物,仍不成熟,在金融风控领域贸然推广可能带来新的风险。
最令人担忧的是数据泄露的风险。目前,许多金融机构会选择与具有人工智能技术的科技公司在风控领域展开合作,这些合作往往会涉及数据共享。人工智能大模型依靠大量的样本数据进行训练,数据的规模和质量对风控的准确性有着至关重要的影响。理论上,数据越丰富,大模型精准用户画像的能力越强,在信贷审批等方面识别风险的准确度就越高。然而,随着越来越多的数据被共享,隐私能否被有效保护就成了新的风险挑战。值得强调的是,金融数据不仅具备数据的一般特性,更包含了国民账户信息、企业资金流转等重要内容,这意味着金融数据一旦泄露,可能会带来比一般数据泄露更大的风险。
除了数据泄露外,法律风险同样不容忽视。从历史上看,法律法规的修订往往滞后于新技术的应用。目前,人工智能技术还存在因数据和算法失误生成虚假内容的可能,并在一定程度上造成用户歧视。一旦大模型生成不准确的金融风控报告,将很难分清是科技公司提供的技术不可靠,还是金融机构提供的数据不可信,这使得法律层面的责任难以被界定,容易出现金融机构和科技公司相互推诿扯皮的现象。在扯皮过程中,客户贷款审批等合理诉求就可能受到拖延,风险最终由客户买单。
在最近的中央金融工作会议上,明确提出要全面强化金融监管体系,切实有效地预防和化解金融风险。特别是针对人工智能技术在金融行业中的应用,会议强调了以下两点: 首先,必须完善相关法律法规,确保人民群众对人工智能技术生成结果拥有合理的质疑权利。同时,要建立健全责任追究机制,确保人工智能技术的应用受到透明、公平、安全的约束,符合法律法规的要求。 其次,对于金融数据信息的管理,必须做到稳健、谨慎。在推动人工智能技术在金融领域的应用过程中,要不断提升风险控制技术水平,不断优化风险管理和预测模型。通过这些措施,引导人工智能技术向好向善发展,有效预防其在金融领域应用过程中可能带来的潜在风险。
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