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易觀數(shù)字化：今年以來，政府層面、金融監(jiān)管層面在科技倫理治理的指導要求上持續(xù)加碼，《中共中央辦公廳 國務院辦公廳印發(fā)關于加強科技倫理治理的意見》中，點明人工智能作為重點領域應完善科技倫理治理的規(guī)范和標準；《中國銀保監(jiān)會辦公廳關于銀行業(yè)保險業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的指導意見》中指出，要防范模型和算法風險，定期評估模型預測能力及在不同場景下的局限性，確保模型的可解釋性和可審計性，防止算法歧視。人工智能治理的形勢日益迫切，在這當中，人工智能是否可信被視為一種重要的品質(zhì)，需要引起金融機構(gòu)的足夠重視。本文將從可信AI對于銀行的重要性、關鍵特征、評估與驗證方式、合作廠商選擇等維度進行專題分析。

可信AI在銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下的重要性日益凸顯

銀行業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型建設過程中，人工智能技術是構(gòu)建數(shù)智化能力的關鍵領域，在技術創(chuàng)新與應用的同時，銀行也面臨著來自人工智能的風險挑戰(zhàn)。

易觀分析認為，人工智能的倫理風險、模型與算法風險、數(shù)據(jù)風險、隱私風險是當前銀行需要應對的幾類主要AI風險，人工智能黑盒性、不確定性、脆弱易攻擊性造成的隱憂和不信任感，使銀行在應用層面難以對其委以重任，在研發(fā)層面也難以進行有突破性的探索。因此AI是否可信、可控在當前以數(shù)字化能力為依托的轉(zhuǎn)型背景下變得尤為關鍵，實現(xiàn)可信AI是銀行科技能力建設布局的重要內(nèi)容，是銀行實現(xiàn)業(yè)務穩(wěn)健發(fā)展的前提和有力保障。

可信AI的特征應結(jié)合銀行實際應用需求加以延展

可信AI的概念在國內(nèi)是由何積豐院士于2017年香山科學會議上首次提出，是指人工智能技術本身具備可信的品質(zhì)。目前學術界針對人工智能治理已經(jīng)發(fā)表了多篇研究論述，對其治理原則的普遍認識聚焦在透明、安全、公平、可問責、隱私保護幾項特性中。結(jié)合銀行業(yè)AI應用發(fā)展現(xiàn)狀，易觀分析認為，可信AI應當具備八大關鍵特征，即穩(wěn)定性、魯棒性、可解釋性、安全性、公平性、普惠性、客戶自治性以及可追溯性。

相應地，銀行對于AI是否具備可信品質(zhì)的考量應圍繞自主可控戰(zhàn)略要求，結(jié)合銀行實際應用需求，如識別欺詐、隱私泄露、系統(tǒng)攻擊、信貸風險、洗錢風險等風險場景，對可信AI的關鍵特征加以延展。例如，AI在進行智能決策分析、智能推薦、智能風控等活動時應做到透明可釋、記錄可溯，具備可解釋性、客戶自治性、可追溯性；在進行智能識別、智能問答等活動時應做到抗擾動、抗欺騙，且符合倫理道德與行業(yè)規(guī)范，具備魯棒性、公平性、普惠性。同時，人工智能應具備抗風險、抗攻擊和隱私保護的穩(wěn)定性、安全性特征。

可信AI本身作為技術能力的一種表現(xiàn)，是反映在算法和模型層面，而不是直接體現(xiàn)在業(yè)務流程或是客戶體驗中的。

易觀分析認為，銀行在推進人工智能相關項目時，應有的放矢地進行可信AI的評測。在銀行業(yè)對可信AI尚無統(tǒng)一評測標準的情況下，銀行應基于場景視角，選擇有需求、有痛點、頻次高、風險敏感等場景，以自主技術能力開展可信AI相關的評估與驗證，并將其作為銀行IT治理架構(gòu)下的關鍵任務進行統(tǒng)籌考慮。評估與驗證應以小規(guī)模驗證為主，通過風險點和樣本設置，重點驗證可信AI一個或多個特征在單一場景下的表現(xiàn)，經(jīng)小規(guī)模驗證后再規(guī)模化啟動。

對廠商的選擇應關注其人工智能的整體能力表現(xiàn)

從目前人工智能領域的市場來看，可信AI相關的參與者和產(chǎn)品提供者以大型互聯(lián)網(wǎng)公司、獨立創(chuàng)業(yè)公司、滲透行業(yè)的供應商、產(chǎn)業(yè)背景公司為主，這些廠商具備了不同程度的可信AI研發(fā)能力，但并不存在單一提供可信AI產(chǎn)品的廠商。

易觀分析認為，銀行應從整體能力出發(fā)對廠商進行選型評價，并且將可信能力需要作為AI產(chǎn)品及解決方案的重要評價標準之一，結(jié)合自身場景需求選擇合適的合作伙伴。

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       原文標題 : 銀行推進人工智能技術應用時需同步考量可信AI的評估與驗證