印度：负责任的人工智能（AI）——平衡创新与金融稳定

                       时间： 2025年10月7日                                                                        来源：印度储备银行

                      原文链接：https://www.bis.org/review/r251008h.pdf   

人工智能已从十年前的学术讨论，发展为如今金融和日常生活中不可或缺的一部分，全球及印度的金融体系都正在加速采用AI技术。AI虽带来变革性机遇，但若缺乏监管，也可能带来前所未有的风险。金融体系尤其需要谨慎，因为其建立在信任与稳定之上。

     人工智能在金融领域的应用

• 益处

普惠金融：通过替代数据（如水电缴费记录）进行信用评估，覆盖无银行账户人群。

欺诈检测：实时识别异常交易模式。

运营效率：优化KYC、贷款审批、后台流程等。

客户服务：通过聊天机器人提供24小时服务。

投资与交易：识别短期价格偏差、预测市场走势。

监管科技（RegTech）：提升合规效率，自动监测可疑交易。

低成本理财建议：使小额投资者也能获得智能投顾服务。

• 风险

偏见放大：AI可能学习并放大历史数据中的歧视，导致某些群体被系统性排除。

算法黑箱：缺乏可解释性，监管与审计难度大。

系统性风险：AI交易策略趋同可能加剧市场波动。

法律责任模糊：AI出错时难以追责。

伦理问题：滥用行为数据进行操控性销售。

就业替代：AI可能首次真正替代人类智能，带来结构性失业风险。

在创新与稳定之间取得平衡，监管既不能扼杀创新，也不能放任风险蔓延。应通过“监管沙盒”、开放基础设施、数据共享等方式，鼓励负责任创新。治理应被视为竞争优势，而非合规负担。负责任AI的指导原则包括：

信任：AI必须增强而非削弱金融体系的信任基础。

以人为本：技术应服务于人类福祉。

创新与问责并重：AI可辅助决策，但责任必须归于人类。

可解释性：AI决策应对监管者和消费者透明。

安全与韧性：从设计到部署，AI系统必须具备抗风险能力。

印度储备银行（RBI）坚持“在保障中创新”的理念。如MuleHunter.ai™，用于识别“骡子账户”的AI工具，已部署于约20家商业银行。推广数字支付智能平台（DPIP），实时为交易打风险评分。同时，强调“进步与审慎并行”。

设立防火墙与护栏机制，关键金融基础设施必须免受未经充分验证的AI系统影响。必要措施包括：多情景压力测试；红队演练（Red-teaming）识别漏洞；引入可解释性工具与标准；必须“从设计开始就保障安全”，而非事后补救。

AI在金融中的应用需持续研究、实验与跨部门合作。各机构应建立负责任的数据治理机制；推行“隐私优先”原则；制定统一标准与披露机制；实施独立审计与持续监测。

   未来之路

短期：加强认知、能力建设与初步风险框架。

中期：落实FREE-AI原则，推动行业自律与伦理规范。

长期：将印度打造为全球负责任金融AI的中心，吸引人才与投资。

    结语

AI必须成为“向善的力量”，增强个体能力、强化制度韧性。负责任AI不仅是监管要求，更是商业伦理的体现。五大行动指南（5Ts）为：

信任（Trust）：构建增强信任的AI系统。

透明（Transparency）：确保AI决策可理解、可审计、可质疑。

培训（Training）：投资AI人才与普及教育。

科技向善（Technology for Good）：每项AI应用都应促进包容与韧性。

协作（Togetherness）：监管者、行业、学界与全球伙伴携手共进。