人工智能對全球金融將帶來什麼影響和風險？

隨着ChatGPT的問世，以大模型為主的AI（人工智能）發展成為金融科技發展的新熱點。人工智能在金融領域的應用，被認為在市場、交易，監管等方面都有着廣泛的前景。不過，包括監管機構、市場部門仍然擔心AI的大範圍應用會帶來數據安全、風險集中等一些問題。這些問題和隱患也使得相關創新面臨新的挑戰。

近期，在AI應用在金融監管科技的影響方面，國際清算銀行1月23日發布報告稱，AI（人工智能）在央行訊息收集、宏觀經濟分析、支付系統監測、金融監管等四個方面將發揮重要作用，但與此同時也會面臨準確性、隱私、成本、依賴性等諸多挑戰。另外，國內的CF40近期也發布智能金融發展報告稱，以ChatGPT為代表的生成式人工智能（AIGC）的出現無疑對金融業具有深遠的影響，一方面，可以通過快速準確的訊息和自動化的任務處理推動金融業降本增效；另一方面，也進一步推動了金融行業的數智化轉型，拓寬了金融行業AI應用的邊界。人工智能不僅是金融監管所需要面對的市場挑戰，也給金融監管自身帶來各種不確定性。

在廣泛的數據處理方面，人工智能的發展不僅給金融機構各種交易提供高效的數據分析，同樣也為監管部門的決策提供支撐。國際清算銀行稱，各國央行在獲取高質量數據時，需要清洗、抽樣以及匹配新數據與舊數據，數據量和複雜性日益增加，亟需高效靈活的處理工具。而無論數據分佈形態如何，AI在上述過程中都能夠自動識別潛在異常值，經人工專家審核反饋後，可以完善算法，提高工作效率。在貨幣政策和宏觀經濟金融分析方面，國際清算銀行稱，AI可以從各種傳統和非傳統的數據源中有效地提取訊息，還能夠反映數據中複雜的非線性關係。

支付系統的日常監測方面，央行能夠通過AI更有效地識別異常支付、可疑交易，以及監測銀行擠兑等非線性的動態情況，這些功能有助於及時防範潛在的銀行倒閉、網絡攻擊或金融犯罪等問題。國際清算銀行稱，AI非常擅長處理非結構化數據，可以根據文本訓練與專家指定關鍵詞相結合，自動發現風險信號。例如，歐央行目前的Athena系統就使用自然語言技術來處理新聞報道、銀行內部文件和監管評估等大量文件，來提高監管效率。監管效率、準確度和精確度的提升，意味着未來AI在金融監管領域有着十分廣泛而實際的應用。

但與此同時，國際清算銀行提醒，AI在央行的應用亦存在不少挑戰。首先是準確性與可解釋性的衝突。如果算法存在歧視或偏見，模型得出的答案就會不準確；複雜的機器學習模型涉及很多變量和非線性關係，因此很難解釋不同變量對結果的影響程度。其次，非結構化數據（通常是個人數據）的使用在法律框架和數據隱私方面提出了新的挑戰。與之前數據主要由公共機構提供不同，央行現在要使用的大量數據來自私營部門，或者從社交媒體網絡抓取，這會引發對道德和隱私的擔憂。

在投入成本上，更多地使用AI可能讓央行在IT和人力成本方面承壓。AI技術在幫助央行提高監管效率的同時，也會引發人們對央行依賴少數外部供應商的擔憂，技術中斷可能給央行帶來運營風險。除了市場集中度給創新和經濟活力帶來的一般風險外，資源的高度集中還可能造成重大的金融穩定、運營和聲譽風險。在新的環境之下，作為監管部門而言，不僅需要面對跨部門、跨領域的數據協調問題，還需要面對模型本身各種缺陷所帶來的尾部風險。這些都是過去金融監管所無法預見的。

在市場應用方面，CF40的報告指出，從現階段應用實踐看，智能金融的主要問題和風險點集中在幾個方面：智能金融的倫理標準考量、人工智能技術風險與系統安全、金融數據安全與個人訊息保護、市場行為與金融消費者權益保護、智能技術所引起的金融風險。這些風險，有些是大數據應用所固有的一些特性，比如數據的所有權、隱私、安全等問題，不僅對包括金融監管在內的金融領域具有影響，在人工智能的其他應用領域，這一問題同樣存在。同樣，有些風險則反映了金融領域的特殊性。包括外溢風險，尾部風險都是過去的金融實踐中所沒有遇到的新情況。

由於金融業務的即時性，以及風險的強烈外溢性，使得數據本身的風險對經濟和金融市場的衝擊更為嚴重。因此，對於數據應用制度體系的一些爭議，更需要進行充分的論證和研究，作出妥善安排，而且這種安排在金融領域需要及時進行修訂，避免監管跟不上技術變化帶來的基礎性風險。這種風險如果暴發，可能出現比P2P網貸、數字貨幣氾濫等各種挑戰所帶來的衝擊更大。

中國銀行原行長李禮輝曾指出，人工智能技術迭代可能造成在算力、數據治理和安全等方面的衝擊和挑戰；而將尚不成熟的人工智能技術投入高風險的金融領域，可能放大現有風險併產生新的風險。這其實都意味着以人工智能為新方向的金融科技發展，需要有更為謹慎的監管。而這與鼓勵創新的發展金融科技的初衷有差距。如何平衡監管和創新，可以說給未來對人工智能在金融領域的應用而言，帶來越來越嚴重的挑戰。

最終分析結論：

國際清算銀行稱，AI（人工智能）在央行訊息收集、宏觀經濟分析、支付系統監測、金融監管等四個方面將發揮重要作用，但同時也會面臨準確性、隱私、成本、依賴性等諸多挑戰。這意味着人工智能發展將對金融監管帶來挑戰。金融監管不僅需要解決數據應用等共性問題，還需要更為謹慎和即時的監管以避免風險外溢和擴散。

本文原載於2024年1月25日的安邦智庫每日金融欄目。