人工智能在金融服务业的可靠应用：亚太地区监管概述
金融服务业数字化的发展高度依赖优质的信息质量与分析技术，从而为客户提供高效安全的服务及运营管理。人工智能（AI）的发展改变了信息处理和数据分析方式，并为金融机构实现了诸如业务流程简化、降低成本、提高效率和增强客户参与度等多重益处，金融机构很早便开始应用人工智能服务。
在金融机构内部构建和运行一个可信赖人工智能框架需要花费很多时间和精力，但也会从中极大获益。虽然全球各地的监管机构都鼓励和支持金融服务行业进行创新，但人工智能是否可以符合道德规范并以可信赖的方式为客户及和社会所用，一直受到质疑。
在本报告中，我们分析了德勤高可信人工智能框架的关键要素，旨在为金融机构提供一个可减轻法律和监管风险，同时又能满足不断变化的客户需求，系统而全面的实施方案。
虽然许多金融机构已经部署了AI应用，但挑战依然存在。根据我们的观察，金融机构在AI应用方面面临两大问题：
- 如何实现准确和令人满意的结果，满足业务目标；
- 如何将AI应用风险纳入风险管理框架并进行妥善管理。
第一个问题的根源在于基于规则的分析（使用预定公式和算法进行分析）和AI分析（使用训练数据进行自学）之间的根本区别。基于规则的分析的预定性质使其更易被利益相关者理解、实施和修改。相比之下，AI分析可以提供更深刻的洞察和更广泛的覆盖范围，特别是在涉及大量变量的情况下。然而，AI应用十分复杂，难以解释，需要全面了解业务背景和人工智能技术才能取得满足业务需求的准确结果。
第二个问题源于缺乏对AI应用风险的认识以及适当的风险管理框架。例如，人工智能可能引发对金融服务业客户的性别、种族、年龄、身体状况或国籍歧视，从而带来法律和声誉风险。这些风险及其对客户保护的威胁已经成为各司法辖区金融监管机构和立法机构的关注重点。
在亚太地区，新加坡金融管理局（MAS）最早发布相关准则以促进金融服务业人工智能和数据分析方面的公平、道德、负责和透明（FEAT原则），随后在2021年针对选定银行和保险公司进行了专题审查。中国香港金融管理局（HKMA）和韩国金融服务委员会（FSC）等其他亚太地区监管机构近年来也发布了指引，协助金融机构了解、评估和缓解行业日益增加的AI应用相关风险。澳大利亚和中国大陆等司法管辖区也以政府或跨部门监管机构联合发布的形式发布了人工智能相关道德准则，专门针对金融服务业的法规也正在讨论之中。
