文 | 蘇瑞淇

近年來，人工智能技術(shù)快速滲透各行各業(yè)，金融業(yè)也不例外。不少金融機(jī)構(gòu)開始嘗試將人工智能技術(shù)應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)防控領(lǐng)域，用科技創(chuàng)新來防范金融風(fēng)險(xiǎn)。

當(dāng)前，我國(guó)在“人工智能+風(fēng)控”領(lǐng)域進(jìn)行了積極的嘗試與探索，與國(guó)際金融業(yè)同行相比，具有一定的先發(fā)優(yōu)勢(shì)。在2023年7月的世界人工智能大會(huì)上，騰訊對(duì)外發(fā)布了金融風(fēng)控大模型。同年11月，騰訊與中國(guó)信息通信研究院、中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)、新加坡南洋理工大學(xué)、中原消費(fèi)金融、微眾銀行等科研院校及金融機(jī)構(gòu)聯(lián)合制定了全球范圍內(nèi)首個(gè)金融風(fēng)控領(lǐng)域的大模型國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)。

人工智能技術(shù)會(huì)為金融風(fēng)控帶來什么？理論上，人工智能賦能風(fēng)控，減少了人為失誤和干擾，可以提升風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的效率和準(zhǔn)確性。然而，考慮到人工智能技術(shù)是尚在發(fā)展的新事物，仍不成熟，在金融風(fēng)控領(lǐng)域貿(mào)然推廣可能帶來新的風(fēng)險(xiǎn)。

最令人擔(dān)憂的是數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)。目前，許多金融機(jī)構(gòu)會(huì)選擇與具有人工智能技術(shù)的科技公司在風(fēng)控領(lǐng)域展開合作，這些合作往往會(huì)涉及數(shù)據(jù)共享。人工智能大模型依靠大量的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，數(shù)據(jù)的規(guī)模和質(zhì)量對(duì)風(fēng)控的準(zhǔn)確性有著至關(guān)重要的影響。理論上，數(shù)據(jù)越豐富，大模型精準(zhǔn)用戶畫像的能力越強(qiáng)，在信貸審批等方面識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)確度就越高。然而，隨著越來越多的數(shù)據(jù)被共享，隱私能否被有效保護(hù)就成了新的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)。值得強(qiáng)調(diào)的是，金融數(shù)據(jù)不僅具備數(shù)據(jù)的一般特性，更包含了國(guó)民賬戶信息、企業(yè)資金流轉(zhuǎn)等重要內(nèi)容，這意味著金融數(shù)據(jù)一旦泄露，可能會(huì)帶來比一般數(shù)據(jù)泄露更大的風(fēng)險(xiǎn)。

除了數(shù)據(jù)泄露外，法律風(fēng)險(xiǎn)同樣不容忽視。從歷史上看，法律法規(guī)的修訂往往滯后于新技術(shù)的應(yīng)用。目前，人工智能技術(shù)還存在因數(shù)據(jù)和算法失誤生成虛假內(nèi)容的可能，并在一定程度上造成用戶歧視。一旦大模型生成不準(zhǔn)確的金融風(fēng)控報(bào)告，將很難分清是科技公司提供的技術(shù)不可靠，還是金融機(jī)構(gòu)提供的數(shù)據(jù)不可信，這使得法律層面的責(zé)任難以被界定，容易出現(xiàn)金融機(jī)構(gòu)和科技公司相互推諉扯皮的現(xiàn)象。在扯皮過程中，客戶貸款審批等合理訴求就可能受到拖延，風(fēng)險(xiǎn)最終由客戶買單。

中央金融工作會(huì)議提出，要全面加強(qiáng)金融監(jiān)管，有效防范化解金融風(fēng)險(xiǎn)。針對(duì)人工智能技術(shù)在金融業(yè)應(yīng)用可能帶來的新風(fēng)險(xiǎn)，一方面，要完善法律法規(guī)，保障人對(duì)人工智能技術(shù)生成結(jié)果合理質(zhì)疑的權(quán)利，確保人工智能技術(shù)受到責(zé)任追究機(jī)制和透明、公平、安全等原則的制約；另一方面，要有效管理金融數(shù)據(jù)信息，穩(wěn)健、謹(jǐn)慎地推動(dòng)人工智能技術(shù)應(yīng)用，不斷提高風(fēng)控技術(shù)，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)管理和預(yù)測(cè)模型改進(jìn)優(yōu)化，讓技術(shù)向好向善，預(yù)防人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域應(yīng)用帶來的潛在風(fēng)險(xiǎn)。