为什么“Living Framework”是推动金融科技创新的核心

Imran Aftab，10Pearls 联合创始人兼首席执行官

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由摩根大通、Coinbase、Blackrock、Klarna 等高管阅读

金融一直是数字创新的倡导者，而近期的人工智能浪潮也证明了这一点。作为一个面临日益增长压力，需为客户提供更快、更个性化、更高效数字体验的行业，嵌入尖端技术已成为必不可少的选择。

随着金融科技公司从AI试验阶段迈向将其融入核心战略，问题不再是AI能带来什么价值，而是如何随着时间进行治理。如果没有在中央框架中嵌入明确的指导原则，金融科技公司将迅速面临声誉、监管和安全方面的风险。

一个动态的框架不仅涵盖所有方面，还能跟上不断变化的策略。它推动而非限制创新——在不牺牲金融科技公司利益的前提下实现。

在公平与准确之间取得平衡

金融服务的快速数字化也带来了更多潜在的欺诈和网络安全攻击的机会。然而，无治理的AI常常陷入幻觉和偏见——意味着账户持有人可能被错误地标记，系统本应保护他们。

金融科技公司必须确保AI系统稳定运行并达到性能标准。糟糕的数据管理是无治理AI的基石，可能导致灾难性后果。关键不在于实时行动，而在于准确和公平地行动。当支撑这些系统的数据未被妥善管理，部署必然失败。

想象一个AI系统被错误管理和偏差数据误导，错误地将一笔合法的大额交易标记为欺诈，原因仅仅是账户持有人的邮政编码。某些群体基于不准确的历史数据被单独标记，这只会加剧对个人或群体的偏见。歧视不仅损害信任和关系，还会对机构声誉产生长期影响，尤其是在直接违反消费者保护法的情况下。金融科技公司有法律义务在AI系统的整个生命周期中公平、安全地使用数据，出现违规时，问题不在工具，而在使用它们的团队。

后果还会进一步扩大。这些场景增加了团队的压力，团队不得不介入，浪费宝贵的人力和时间。关键的是，它们还暴露了现有基础的严重缺陷。未管理的数据是金融科技数字架构中的薄弱环节，使其易受实际欺诈和网络安全威胁。

一个动态的治理框架可以应对这些风险，因为它要求持续监控、测试和重新校准AI模型。这使金融提供者能够不断增强安全性，同时随着数据和风险的变化，定期评估和更新系统。同时，偏见得以根除，为公平和准确铺平道路。

确保可解释性和透明度

遵循动态框架的金融科技公司可以防止AI变成黑箱，即其内部工作机制对团队和用户来说都是未知的。账户持有人、员工和监管机构都需要对任何集成技术提供可解释性和透明度的保证。

消除偏见需要理解AI工具如何以及为何做出某个决策。如今，AI系统已被用于信用评分等流程，但遗憾的是，它们并非免疫偏见。这带来的后果严重：歧视，尤其是对少数群体的歧视，因为他们被不合理地拒绝贷款，原因是AI存在缺陷。像CFPB和公平贷款法这样的法规要求金融服务中使用的AI工具具有可解释性和可追溯性，还要求消除偏见。

在动态治理模型中，可解释性和可追溯性贯穿每个用例和工作流程：

*   数据源和目的地都被清晰记录。
*   所有模型变更、测试和观察都被记录。
*   决策逻辑被传达，使监管者、客户和操作人员都能理解AI系统如何以及为何做出某个建议或行动。

确保反洗钱（AML）合规

金融机构正通过自动化和AI监控可疑交易和活动，作为反洗钱系统的一部分。然而，当AI未被妥善监管或管理时，会出现两个问题：

*   误报：合法交易被错误标记，导致客户不满和宝贵人力浪费。
*   漏报：真实威胁被遗漏，危及整个数据集和数字系统，损害机构声誉，破坏信任。

采用治理作为护栏的方法，可以通过良好管理、透明且可审计的数据最大程度降低这些风险。还会集成明确的警报和即时可操作的洞察，确保在必要时迅速干预。

随着AI解决方案的不断发展，灵活的动态框架变得愈发必要。这些框架不仅保护机构和个人免受潜在风险，还为金融科技公司提供了显著的竞争优势。它们赋予企业责任治理、公平和透明的手段，提升信任度和声誉，同时确保系统的可靠性和性能。