肖钢:智能金融需加强AI算法与模型治理
创始人
2024-12-24 10:01:34
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环球网科技报道记者林梦雪】近年来,随着科技的飞速发展,智能金融已成为金融行业的重要趋势。通过利用人工智能大数据等先进技术,智能金融不仅改变了传统金融的服务模式,还提高了金融服务的效率和便捷性。与此同时,智能金融也带来了一系列的风险和挑战。

12月22日,中国证监会原主席肖钢在国民财富发展研究合作平台“AI+金融”峰会期间指出,智能金融虽然改变了甚至颠覆了传统金融的模式,增加了新业态,但其风险性依然不容忽视。人工智能在引领新一轮科技革命和产业变革的同时,也带来了各种复杂的风险和挑战。

肖钢强调,算法并非中性,而是预设了价值立场,并且依赖的数据往往具有局限性,不可能是完美数据。此外,算法应用也具备不确定性和不透明性,这些都给金融AI算法模型带来了潜在的风险。

在金融领域,算法模型的问题已经开始显现。肖钢以美国Zillow公司的智能投资模型为例,该模型在2021年预测房屋价格时出现错误,导致公司投资失败,亏损高达5亿美元。而在我国,部分金融机构虽然利用算法进行信贷模型的风控,但一些黑灰产组织也利用大模型技术,通过模拟模型参数、灌输数据后进行信贷欺诈,给金融机构带来了巨大损失。特别是中小银行,由于其风控能力相对较弱,更容易成为这些欺诈行为的攻击目标。

针对这些问题,肖钢提出了加强金融AI算法与模型治理的迫切性和重要性。他认为,治理的首要目标是建立可信任、可依赖、负责任的人工智能系统,同时确保效能和安全。为此,需要从多个方面入手。

首先,需要完善相关法律法规,建立法律框架,为金融AI算法与模型的治理提供有力的法律保障。其次,大型金融机构应建立专门的算法模型管理委员会,负责算法模型的日常管理和监督。此外,金融机构还需要建立对模型效果的自主评估、审查机制,以及问责机制和救济机制,确保算法模型在应用中始终符合法律法规和道德规范。

肖钢还特别强调了算法模型的分级分类治理。他认为,风控模型应放在最优先的等级,金融机构体系内价值较高、影响较大的模型以及新模型也应放在高等级进行重点管理和监督。这有助于确保算法模型在应用中始终处于可控状态,降低潜在风险。

肖钢还介绍了一些金融机构在算法模型治理方面的成功案例。例如,某国内商业银行设有模型管理委员会,制定了算法模型开发应用的战略和政策规则,建立了模型管理规范,并设有模型风险管理平台,实现了实时展现模型参数的前景、跟进项目进展、自动监控预警等功能。这些举措不仅提高了算法模型的治理水平,也有效防范了潜在风险。

肖钢认为,随着智能金融的快速发展,加强金融AI算法与模型的治理已成为当务之急。只有通过完善的法律法规、专门的组织机构、科学的评估审查机制以及分级分类治理等措施,才能确保智能金融在推动金融创新和发展的同时,始终保持在安全、可控的轨道上运行。

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