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银行治理领导网络（BGLN）近期召开了一场非现场会议 ， 讨论了银行在扩大人工智能（AI）和机器学习应用时所面临的机遇和风险 ， 以及针对该领域的监管和监督所产生的影响 。
银行正在探索人工智能和机器学习的广泛应用 摩根士丹利首席信息官凯瑟琳·威特默尔（Katherine Wetmur）最近表示：“人工智能对于整个行业来说蕴藏着巨大的潜力 ， 我们挖掘到的仅仅是冰山一角 。 ”摩根大通首席执行官杰米·戴蒙（Jamie Dimon）在给股东的年度致函中表示：“我们已经把人工智能技术广泛应用在舞弊和风险应对、市场营销、未来预测、创意策划、操作运营、交易等领域 ， 成效显著 ， 但前路漫漫 ， 仍有更多应用有待探索 。 ”据《经济学人》报道 ， 银行和保险公司预计 ， 到 2025 年 ， 人工智能相关技术投资将增长86% 。 1
与会者们针对金融机构采用人工智能确定信用质量的潜能进行了讨论 。 部分与会者预测 ， 在未来几年中 ， 人工智能将全面赋能信贷的各个环节 。 一些金融科技公司之所以能够飞速成长 ， 至少在一定程度上是由于其能够利用客户和企业数据来“预测信用风险、提供定制化服务” 。 这正是通过人工智能才得以实现的 。 此外 ， 一些与会者表示 ， 人工智能和机器学习在交易中的应用也在持续扩大 ， 尽管仍有相当大的发展空间 。
人工智能和机器学习持续吸引着行业内的大量关注和投资 ， 因此 ， 银行领导层和监管机构在设法了解其中所蕴含的潜力的同时 ， 也在了解应用这些技术带来的潜在特定风险和问题 ， 例如 ， 人工智能做出的决策是否能被合理解释 ， 使用机器学习技术获得的结果是否妥当等 。
监管和监督也在努力赶上 2021年3月 ， 包括美联储在内的五家美国联邦金融监管机构宣布了一项金融机构人工智能应用征集意见的活动 ， 他们指出：“更确切地说 ， 活动旨在征求意见 ， 从而更好地了解金融机构对人工智能（包括机器学习）的使用情况 ， 对人工智能的适当治理、风险管理和控制 ， 开发、采用和管理人工智能所面临的挑战 ， 以及是否有必要提供相关解释说明等 。 ”
2021年4月 ， 欧盟委员会提出了首个针对人工智能的法律框架 ， 他们表示：“在人工智能技术快速发展以及越来越多的国家将大规模投资人工智能领域的全球政策背景下 ， 欧盟必须团结一致 ， 充分把握众多机遇 ， 以一种前瞻性的方式来应对人工智能的挑战 。 ”
一位与会者断言 ， 要想有效管理人工智能应用 ， 监管机构必须迅速了解该技术的运作方式 ， 否则“就如同在没有针对手术室中的实际情况以及需要哪些工具做出讨论的前提下 ， 就盲目提出手术指南 。 ”
了解人工智能应用如何发展 ， 阐明新兴应用的新颖之处 同其他新兴技术一样 ， 人们对人工智能的了解远不及有关其潜力的夸张报道 。 机器学习的某些方面在多年前已经开始被行业采用 ， 而其他方面却仍处于早期试验阶段 。 在大量业务和内部应用程序方面 ， 人工智能和机器学习都蕴藏着巨大潜力 。
为了充分释放这一潜力 ， 银行领导者和监管机构需要看到银行正在对风险进行管理 ， 正在适当运用这些工具 。 传统企业不仅要竞相采用这项技术 ， 还可能会面临越来越大的源自新晋企业和大型科技公司的压力 。
金融机构仍处在人工智能探索之旅的开始阶段 ， 管理层甚至可能还没有向董事会提供一份全面的人工智能发展战略 。 就像在成功利用各项机遇时所做的一样 ， 董事们需要就如何缓释这些风险提出质疑 。