法国：人工智能时代的财务主管

时间： 2024年6月5日                                来源：法国中央银行

原文链接：https://www.bis.org/review/r240621d.pdf

金融行业是数据驱动的，其分析至关重要，无论是评估信用风险、估计资产波动性还是保险风险成本，仅举几例。因此，旨在利用金融机构可用数据的人工智能技术自然应该部署在该领域。人工智能已经成为当前金融业数字化转型的主要驱动力之一，而 GenAI 的发展将进一步加速这一趋势。

从监管者的角度来看，人工智能的影响值得特别警惕，因为它具有潜在的矛盾性：人工智能是该行业（包括其监管者）的机遇之源，但也是一个新的风险载体。这种矛盾的影响在一定程度上解释了刚刚出台的监管框架。因此，在今天上午介绍你们会议的发言中，我将从监管者的角度讨论金融行业有效监管人工智能的机遇、风险和条件。  

我们过去几年的观察证实，金融机构在价值链的各个环节越来越多地使用人工智能。他们特别部署人工智能来改善“用户体验”（例如，用于客户支持的聊天机器人），以及自动化和优化许多内部流程。人工智能还用于监控和降低风险，正如其在打击欺诈、洗钱和资助恐怖主义（反洗钱/反恐怖融资）方面的成功案例所表明的那样。因此，如果得到适当利用，人工智能可能会提高金融机构的效率并有助于提高其盈利能力——这是其稳健性的关键因素——包括提供风险控制解决方案。  

生成式人工智能 (GenAI)的出现标志着这一创新过程进入了一个新阶段。首先想到的是现有工具的质量改进：举一个简单的例子，而“传统”辅助聊天机器人使用自然语言处理来提供一般性解释，而由 GenAI 驱动的聊天机器人能够提供更适合用户情况的个性化响应。因此，GenAI 有可能加速新技术的采用，从而加快创新和流程转型的步伐：例如，用自然语言进行计算机查询并根据命令生成代码的能力将引发“专业”程序员垄断的问题。更广泛地说，GenAI 可以提高生产力。到 2034 年，人工智能的部署可以为法国带来每年约 1% 的额外增长。     

监管者显然无意置身于这些重大变革之外，他们已经开始利用人工智能技术来提高其工作效率。ACPR 已经开发的其他项目包括机构报告中的早期异常检测，或我们的 LUCIA 工具，该工具可分析大量银行交易，使我们能够评估银行部署的反洗钱/反恐怖融资模型的性能。 最近，在我们的创新中心帮助下，ACPR 组织了一场活动，这是一场旨在探索 GenAI 能为各种监管活动带来什么的黑客马拉松。为期三天的活动展示了大型语言模型 (LLM) 在监管方面的潜力，外部数据科学家和 ACPR 员工共同开发了 8 个原型。作为我们战略计划的一部分，我们将进一步开发 4 个项目，我希望能够创建新的工具来帮助监管者开展许多活动。这次技术冲刺还使我们能够为长期审查我们希望开展监管活动的方式奠定基础：特别是，部分分析将始终必须由人类监管者进行，因为我们的主要挑战是保持流程的高度可靠性。

人工智能实际上可能会增加风险，不仅对个别机构而言，而且对整个金融部门而言。首先，在微观审慎层面，即对于每个机构而言，使用人工智能可能会对机构及其客户的稳健性产生风险。一个校准不良的定价模型可能会产生系统性损失，从而危及机构的长期生存能力。对于客户而言，使用人工智能可能存在不恰当甚至歧视性对待的风险，在处理个人数据时可能存在隐私风险，以及在客户关系中可能存在错误信息甚至操纵的风险。