人工智能为金融服务业带来风险和机遇金融服务业领导峰会2023年10月

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人工智能为金融服务业带来风险和机遇

自 OpenAI 于 2022 年下半年推出 ChatGPT 以来，许多知名人士就人工智能（AI）对社会的影响发表了看法。比尔·盖茨（Bill Gates）表示，ChatGPT 具有“革命性”，是“自图形用户界面以来最重要的技术进步” 。1 谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）认为，AI 的快速发展“将影响每家公司的每一款产品”，他表示“社会需要适应AI”。2

但并非所有人都看好 AI 前景。今年 3 月，包括特斯拉联合创始人埃隆·马斯克（Elon Musk）和苹果公司联合创始人斯蒂芬·沃兹尼亚克（Steve Wozniak）在内的一批技术专家、学者和商界领袖联名签署信函，呼吁在六个月内暂停训练世界上最先进的 AI 模型。签署者认为，先进 AI 技术开发必须基于审慎规划和协作。信中写道：“很遗憾，目前的规划和管理水平并不到位——尽管最近几个月，各人工智能实验室陷入了失控的角逐赛道，争相开发和部署更强大的数字思维，但没有人（即使是创造者）能理解、预测或可靠地控制这些数字思维。”3

“关于AI的讨论令人振奋，同时也会感到恐慌。 ”

与会董事

关于 AI 的讨论引起了金融服务业高层领导的关注，他们认为 AI 技术可能创造新的机遇，但也会给金融机构和社会带来新的风险。一位与会董事指出：于AI的讨论令人振奋，同时也会感到恐慌。 4

6 月 13 日至 14 日，多家大型银行、保险公司、资产管理公司和金融科技公司的董事和高管、监管人士以及其他行业专家聚首 2023 年金融服务业领导峰会。与会者讨论了 AI 的发展、应用及大型金融机构所面临的挑战。本期《视点》汇总了峰会讨论和相关对话，并重点关注以下主题：

AI 技术发展迅猛

• 金融服务业不断涌现新的AI应用

生成式 AI 带来额外风险

• 金融机构正处于调整治理和监督模式的早期阶段

AI发展迅猛

对于企业高层而言，不去理会围绕新兴技术的大肆炒作可能非常困难。但如果这项技术，如同 AI 一样，带来重大风险或机遇，那么这样做又是必需的。虽然大型银行和保险公司利用 AI 执行某些功能已有一段时间，但一些与会者认为，ChatGPT 和类似生成式 AI 工具的出现标志着 AI 取得了重大飞跃。他们指出，AI 可能会带来变革式影响。一位与会者表示： AI长，但人类很难掌控这一切…我们正处在AI发展的拐点，很显然，这将成为一个社会性的拐点。

“我们正经历爆发式增长，但人类很难掌控这一切。”

与会者

但也有与会者质疑AI是否有别于过去的技术发展。一位与会董事提出这样的问题：“自计算机诞生以来，人类可能会变得无关紧要，这项威胁一直存在。30年前，交易大厅有100名股票交易员，如今有99名算法程序员和一名交易员。这说明工作离不开人，只不过是从语言沟通转变为代码编写。那么，AI技术有何不同？”

金融服务机构开始尝试使用生成式 AI，初步成果令许多机构惊叹。一位与会高管表示：“生成式AI出现后，我们决定试试。我们一直在后台使用这些大型语言模型，并研究其功能。我们很快发现，这些功能表现惊艳，实现了巨大飞另一位与会者预测，AI 将继续快速发展知。”

随着 AI 的进步，整个社会对其前景感到乐观的同时，也存在深深的不安感。一位与会者表示：“AI技术将造福人类，广泛应用于多个领域，不仅关乎健康，还将长期提升我们的生活质量由于机器学习的出现，我们的知识水平将大AI 一位自称的与会者认为，有些恐惧是，但也强调 AI 技术可能带来诸多益处，停止 AI 发展并不可行，因此，不要暂停模型开发。该与会者建议，金融机构应继续尝试使用这些新工具，因为另一位与会高管表示赞同： AIAI的影响无处不在。AI留给我们适应的时间远少于互联网，它将加速发展，并产生变革性影响。

金融服务业不断涌现新的 AI 应用

大型金融服务机构过去已使用 AI 来提高运营效率、改善客户体验、缓释经营风险、推动组织创新。自 ChatGPT 问世以来，AI 模型越来越强大，部署速度也越来越快。 AI 一位与会者指出，发阶段。我们在世界各地部署，让所有人都可以使用AI界面。“金融机构仍在测试这些工具，以深入了解其功能，并且开始使用。一位与会高管表示：行目前正在进行试水摸索。我们都认可AI的价值，它可能节约成本”。

与会者指出，生成式AI 工具可以带来如下益处。

“AI发展势不可挡，趋势不可逆转，影响无处不在。

与会高管

提高客户服务质量。大型语言模型（LLM）有望增强客户服务数字化工具，利用客户信息提供更个性化、更高效的服务。一位与会高管指出： AI这些工具更加强大。现在的聊天机器人只能回答它们知道的问题，不多也不少。不久以后，它们将能够回答自己不知道的问题。“更强大的数字化辅助工具有助于缓解前台员工压力，同时提供更好的客户体验。证据表明，初步试验前景看好。帕兰提尔公司（Palantir）最近宣布，旗下有一款尚未正式上市的AI产品，其需求之大“前所未有”。一位保险行业客户在获准提前使用该产品的几天内，创建了一个“协作式AI代理”来自动处理理赔事宜。帕兰提尔公司表示，该客户认为这一工具比竞争对手的产品“领先数年”。5

"GPT将彻底改变软件行业，普通人也将具备编程能力。 ”

加快并改善文件复核和数据分析。银行和保险公司在正常业务过程中会生成大量文件和数据。要在各个保单、表格和数据库中搜索具体信息，可能既费时又繁琐。先进的大型语言模型（LLM）可以帮助加速这一过程，并生成新的信息。一位与会保险业高管解释道：含有大量专业知识和信息。LLM可帮助理解先前难懂的信息。“该与会者还表示：“我们注重语言能力和措辞。在承保和创建保单时，我们必须完成跨国家、语言、法律法规、保单、免责条款等的翻译。GPT-4能够出色地找出合同和保单中的措辞差异，并且可以识别多种不同语言。“更快地识别这些差异，有助于承保人员或数据科学家将时间投入到更有意义的工作上，并且预防，从而节省成本。另一位与会高管表示：“我们可以采用ChatGPT处理数据，搜索结果将更加出色；也可用于股票研究和其他业务领域。

与会者

简化软件开发，实现软件开发大众化。一位与会者预测道： GPT变软件行业，普通人也将具备编程能力。”一位与会高管称，这将通过“提来实现，即软件开发人员使用生成式 AI 助手 Copilot 协同工作，这一流程将大大减少工程师在软件开发上花费的时间。一位与会高管预测，效率将提高 40%。虽然对顶尖技术人才的需求在短期内不会得到缓解，但技术背景较弱的人员可以通过提示工程执行开发流程，从而缓解人才供应短缺。一位与会者预测或将再度成为热门"，因为需要有能力“表达细微差别从而指导和训练这些的人才。

管理原有平台。与会者认为，在最终迁移到更现代化的平台之前，可以利用生成式 AI 工具提高对老系统的管理效率。一位与会高管表示：行或保险公司都有处于运行状态的老旧系统。没有人了解这些系统。即使维持这些系统现状，生成式AI也会告诉你它们在做什么。生成式AI可以帮助你了解这些系统，为转型做好准备。

尽管与会者对生成式AI的初步应用场景抱有一定热忱，但他们表示，在生成式 AI 技术成熟周期的这个阶段，仍有一些领域是他们不愿探索的。例如，一些机构仅使用生成式 AI 处理自有数据。一名与会高管表示：不想接触任何外部数据。我们不接触外部世界，这确实限制了效率。"另一位与会者表示，他们只在内部使用这些工具，互动；这还不是我们的优先工作事项。 ”

生成式AI带来额外风险

“这是我第一次感受到，变革的速度超过了我们所能理解和管理变革的能力。

大型金融机构在考虑如何使用AI的同时，还需要降低这一技术带来的风险。一些风险并不陌生，但随着生成式AI的日益普及，其他风险也在不断出现。与会者指出了他们在部署这些工具时所关注的一些问题。

与会者

• 紧跟技术变革的步伐。AI 的飞速发展引发了深刻的问题，即使是具有技术背景的人才也不例外。一位与会资深行业人士承认：工作已有40多年...这是我第一次感受到，变革的速度超过了我们所能另一位与会者指出： GPT-1 GPT-2 GPT-3.5 GPT-4 AI 我们很难将 AI 的炒作与现实区分开来，并在此基础上处理发生的状况，做出及时且明智的决策。一位与会者认为：“我们将面临变革速度的挑战..培训一门新学科可能会成为一项艰巨的任务。”

“我们必将面临更多的欺诈和网络攻击，但防御应对措施也会越来越先进。

与会者

分清事实与虚构。众所皆知，生成式AI 工具生成的结果有时令人叹服，但有时毫无真实性。与会者认为这些“幻觉”是AI模型的特有现象。一位与会者指出：“ChatGPT是一个概率模型，它与人类认知非常不同。问题随之而来。例如，ChatGPT会产生幻觉，提出捏造、不真实的信息。"将概率结果解释为事实陈述可能会误导我们，就像同行给出的意见可能会有偏见。另一位与会者表示：“我们不应该轻信这些结果，就像出门在外不应该相信任何人一样。我们需要考虑AI给出答案的概率分布。"

• 监控可能存在的偏见和意外后果。AI 应用日趋复杂，可能产生偏见。一位与会者表示：“大多数算法反映了算法制定者的偏见。大多数算法制定者是美国西海岸的白人。我们已经发现快递应用程序加快了为上层白人的邮金融服务业也出现了类似的问题。一位与会董事表示，某银行测试使用 AI 处理信贷申请时，他们震惊地发现AI完全根据邮政编码发放贷款。它不能这么做。

出于避免偏见的考虑，许多高层领导不愿将 AI 应用于授信和审贷流程等领域，因为在这些领域，金融机构可能需要向客户和监管机构解释他们做出特定决策的原因。一位与会高管表示：息并将其呈现给投保人或经纪人与真实提出建议之间划界限，否则会违反大量规则。

加强网络和其他安全防御措施。一位与会董事表示：持的网络行动、网络威胁、欺诈、网络钓鱼。我们将会看到网络骗子如何AI 另一位与会者也有此类担忧： AI是生成新的文本、图片和音频，因此，欺诈和网络攻击也必然会增加。另一位与会者提醒：“通过操纵数据湖和破坏数据就可以操纵算法。"但是，一位与会者比较乐观：“是的，我们必将面临更多的欺诈和网络攻击，但防御应对措施也会越来越先进。那么，我们如何利用AI驱动工具加强防御呢？”

"OpenAl首席执行官山姆·阿尔特曼（Sam Altman）对其协助创造的技术感到不安。他正在申请由世界各地的监管机构和政策制定者对AI进行监管。 ”

与会者

“如果我们告诉客户，我们正在使用AI技术和相关信息作出与他们相关的决策，他们会有何反应？

与会者

金融机构在应对这些风险的同时，还需要关注不断变化的监管环境，因为这也可能给金融机构带来新的挑战。一位与会者指出： OpenAI官山姆·阿尔特曼（SamAItman）对其协助创造的技术感到不安。他正在申请由世界各地的监管机构和政策制定者对AI进行监管。“该与会者警告道：“随着社交媒体的发展，操纵选举、滥用儿童数据、心理健康问题等随之而来。这是一场在没有监管的情况下部署技术的社会实践。“金融机构的领导者希望政策制定者更加积极主动地监督 AI 的发展。一位与会者表示：“我们通常在出现问题且一发不可收拾的情况下才进行监管。”

但是，政策制定者正在采取行动。美国拜登政府已经宣布一系列倡议，以指导对 AI 技术的应用，欧洲可能率先监管 AI 技术。目前，欧盟议会正在审议《人工智能法案》，其中包括根据风险对 AI 系统进行分类、对风险较高的系统实施更严格的监管以及彻底禁止某些活动的拟议规则。6 如果该立法通过，大型金融机构有关信用评级、人力资源流程甚至电子表格的合规成本将增加。一位与会者表示：员工的事项制定。 ”

金融机构正处于调整治理和监督模式的早期阶段

大型银行和保险公司的高层领导仍在评估可能需要对治理和监督做出哪些调整，从而可靠部署这些更加强大的模型。AI 技术发展迅速，尚未制定标准和最佳实践。与会者初步提出了一些方法，后续将进一步探讨。

制定指导原则并组建多学科团队来监督 AI。邀请拥有不同背景和观点且经验丰富的领导者制定指南，审核潜在的AI应用程序。一位与会者说，金融机构组建团队和设定原则就。该团队由“来自不同学科的成员组成，共同探讨一项计划创造的收益是否超过其所”。但是，与任何小组一样，咨询小组和跨学科监督小组会受自身偏见影响。一位参与者表示： AI员会，因为一些成员的观点存在争议，其观点对某些人群存在明显的偏见。”

与会者提供了一些可能有所裨益的指导原则。例如，一位与会者建议从（即提供帮助，而非取代）的应用场景着手。另一位与会者表示，领导者应询问“如果我们告诉客户，我们正在使用AI技术和相关信息作出与他们相关的决策，他们会有何反应？”

制定保证框架。一位与会者介绍了思考和应对 AI 相关风险的框架：我们应该考虑哪些风险与技术本身密切相关？例如，可能存在偏见等。其次，我们应该考虑和AI工具使用者相关的风险有哪些？有哪些应用场景？这样，我们可以考虑所需的控制、问责机制和透明度问题。

“我们如何确保全社会拥有未来发展所需的各类技能？这个问题非常重要。

与会者

“我和其他董事会的每一位董事都有同感，认为我们还没有找到答案。 ”

与会董事

利用AI技术进行AI事实核查。金融机构需制定 AI的流程。与会者认为，可以使用这些工具来管理幻觉和意外后果等问题。一位与会者指出： AI题可通过架构解决，将基本原理与人类可以理解的分类算法相链接。"

与会者建议使用 AI 技术监测、控制和降低其他 AI 模型中的风险。一位高管解释道：“我们监测所有系统提示，从而能够跟踪和确定信息来源。"另一位高管表示，生成式 AI 工具具有概率性质，金融机构可以“估输出信息的可信度，并与其他分布式系统输出信息的可信度相比较”，或者“使用另一个（或者多个）模型来检查模型输出，如同一个人有同行检查工作一样。

投入培训。为高层领导以及普通员工提供潜在应用场景及相关风险培训至关重要。一位参与者表示：“首先从人员培训入手。询问他们在什么背景下使用这个模型。有人认为它是搜索引擎，有人认为它用于预测。你必须AI ”随着 AI 技术应用越来越广泛，一些参与者认为，应尽早介入培训体系。一位与会者表示： 10科学学习者中只有一名是女性。这就产生了偏见问题。如果我们不从早期就着手解决这个问题并提供系统性解决方案，我们就无法解决诸多此类问题。“另一位与会者表示：“我们如何确保全社会拥有未来发展所需的各类技能？这个问题非常重要。”

加强董事会对话。董事会和高管团队仍在为如何更深入了解AI 以及可能需要实施哪些治理变革而绞尽脑汁。许多董事会正在积极讨论 AI，一些董事会聘请了外部专家来提供指导和帮助。需要做的工作还有很多。一位董事承认：“由于AI议程在七八个月前才刚刚启动，我觉得与我讨论过的任何人都没有找到答案。我所在董事会的每一名成员以及同我探讨过的其他董事会的每一位董事都有同感，认为我们都没有找到答案。我们尚不了解治理模式的定义、定位和实现方式。

架构不断进化。一位高管表示：“”对于与会者，监督的第一步是提出正确的问题。我们不妨试探性地问：应用这一技术的，他们是否欣然接受？”

附录

以下为参与讨论的人员名单：

与会者	AndrewBailey，英格兰银行行长	Mark Hughes，瑞银集团风险委员会主席
主管		LauraBarlow，巴克莱银行可持续发展Daniel Hurl，英国金融行为监管局保险市场分析与政策主管
		Colin Bell，汇丰银行和汇丰欧洲首席执 Shonaid Jemmett-Page，英杰华集团及
行官		ClearBank非执行董事
		ZeldaBentham，英杰华集团可持续发JanetJohnstone，纽约梅隆银行国际首
展主管		席行政官
		Megan Butler，摩根士丹利审计委员会Matthew Jones，Cowbell 首席战略官
主席		AlanKeir，全英房屋抵押贷款协会风险委
	Matthew Brewis，英国金融行为监管局员会主席
	综合保险和行为专家	Phil Kenworthy，ClearBank 非执行董事
	Jan Carendi，伦巴第综合保险公司非	Jonathan Kewley，高伟绅律师事务所科
执行董事		技集团合伙人兼联席主管
	Michael Cole-Fontayn，摩根大通证券
非执行董事		Stuart Lewis，国民西敏寺银行集团非执行董事
	Diane Coté，法国兴业银行非执行董事
		Elisabeth Ling，Esure 保险非执行董事
事	Martha Cummings，Marqeta 非执行董	John Lister，英国耆卫保险公司、太平洋
		人寿保险公司及菲尼克斯人寿保险公司风
官	Ron Dembo，Riskthinking.Al首席执行险委员会主席
		JohnLiver，巴克莱银行非执行董事
主席	Terri Duhon，摩根士丹利风险委员会	Roger Marshall， Pension Insurance
	Tim Flynn，摩根大通审计委员会主席	Corporation 高级独立董事兼审计委员会主席

Charlotte Gerken，英格兰银行审慎监管局保险监管执行董事

Tom Glocer，摩根士丹利首席董事

Danuta Gray，Direct Line 董事会主席

Tobias Guldimann，埃德蒙罗斯柴尔德集团审计和风险委员会主席

Aaron Rosenberg，Radical Ventures合伙人

Sabahat Salahuddin，贝莱德集团投资管理总监

Simon Samuels，Veritum Partners 创始合伙人

Mohit Sarvaiya，纽约梅隆银行国际首席信息官

Nick Silitch，保德信金融集团前首席风险官

Gregor Stewart，Direct Line 审计委员会主席

Paul Taylor，摩根士丹利国际公司非执行董事

Simon Toms，世达国际律师事务所并购兼公司治理合伙人

Edward Ocampo，摩根大通证券风险委员会主席

Kevin Parry，皇家伦敦资产管理公司董事会主席兼提名委员会主席；全英房屋抵押贷款协会董事会主席

David Roberts，英格兰银行地方法庭常驻委员

Tim Tookey，皇家伦敦资产管理公司审计委员会主席

Nick Turner，NFU Mutual 集团首席执行官

Kevin Walsh，美国货币监理署市场风险副主计长

Lewis Webber，英格兰银行审慎监管局监管科技、数据和创新分部主管

Christian Westermann，苏黎世保险集团人工智能和数字化转型分部主管

James Wilde，菲尼克斯集团控股有限公司首席可持续发展官

安永	OmarAIi，EMEIA区金融服务主管合	PeterManchester，EMEIA区保险业主管合伙人兼全球保险业咨询主管合伙人
	伙人 Andy Baldwin，全球客户服务管理合
	伙人	Nigel Moden，EMEIA区银行及资本市场主管合伙人
	Jan Bellens，全球银行业和资本市场	Isabelle Santenac，全球保险服务主管合
	主管合伙人	伙人

	咨询总监	Alejandro Latorre，金融服务风险管理ChrisWoolard，EMEIA区金融服务咨询合伙人兼安永全球监管网络主席
Gillian Lofts，全球可持续金融主管合

伙人

Tapestry Networks

Dennis Andrade，合伙人

Eric Baldwin，总监

Tucker Nielsen，合伙人

Jonathan Day，首席执行官

Andre Senecal，副总监

关于本文

金融服务业领导峰会汇集了金融服务领域董事会成员、高管和利益关联方以及其他相关领域专家。《视点》对峰会讨论内容进行了汇总，旨在解决迫在眉睫的问题、提高金融市场公信力。此次峰会由Tapestry Networks 组织和牵头，安永提供支持，作为其对实现董事会效率及良好治理的持续承诺的一部分。

《视点》由 Tapestry Networks 编撰，有助于董事会针对审计委员会成员、管理层及其顾问分别对投资者履职履责时所面临的战略抉择展开及时的实质性讨论。《视点》的终极价值在于它能够帮助所有读者在这些重要问题上形成自己的观点。欢迎读者将《视点》与同行分享。参与这一对话的董事会成员、高管和咨询顾问越多，《视点》为读者创造的价值就越大。

关于 Tapestry Networks

Tapestry Networks 是一家私营专业服务公司。其使命旨在提高社会跨部门、地域和地区实施治理与领导的能力。为此，Tapestry 建立了由公共和私营部门及民间团体参与的多方利益关联方协作机制，这些行动的参与者均为各关键利益关联方组织的领导者，他们意识到当前的现状既无法满足需要，也无法实现可持续发展，因此正在寻找一个超越其自身利益而使所有人从中受益的目标。Tapestry 已采用这种方法来解决公司治理、金融服务及医疗保健方面严峻而复杂的挑战。

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安永是全球领先的审计、咨询、税务、战略与交易的专业服务机构之一。我们的深刻洞察和优质服务有助全球各地资本市场和经济体建立信任和信心。我们致力培养杰出领导人才，通过团队协作落实我们对所有利益关联方的坚定承诺。因此，我们在为员工、客户及社会各界建设更美好的商业世界的过程中担当重要角色。安永为金融服务业领导峰会提供支持，作为其对实现金融服务业董事会效率及良好治理的持续承诺的一部分。

尾注

1 Bill Gates，“人工智能时代已经开启（The Age of AI Has Begun）”，GatesNotes（博客），2023 年 3 月 21 日。

3 Samantha Murphy Kelly，“Elon Musk 和其他技术领袖呼吁暂停失控的人工智能角逐（Elon Musk and Other TechLeaders Call for Pause in ‘Out of Control’ AI Race）”，CNN Business，2023 年 3 月 29 日。

5 Jake Rudnitsky，“Palantir 新 AI 工具火爆，需求前所未有（Palantir Sees Record Demand for Its New AI Tool. Here’sWhat It Does）”，彭博，2023 年 5 月 9 日。

6 Ryan Browne，“欧洲或将出台西方第一部 AI 相关法律，ChatGPT 被‘盯上’（Europe Takes Aim at ChatGPT with WhatMight Soon Be the West’s First A.I. Law. Here’s What It Means）”，消费者新闻与商业频道，2023 年 5 月 15 日。

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