报告行业投资评级 报告未提及行业投资评级相关内容 报告的核心观点 - 人工智能发展迅速，有望变革金融行业监管与监督，为金融部门监管带来新功能和能力，提高监管效率和效果，但也伴随着风险和成本 [13][16] - 金融监管部门在实施基于风险的监管框架时面临诸多挑战，人工智能可帮助解决这些挑战，如提高人力资源效率、改善数据质量和粒度、增强数据分析能力等 [19][64] - 全球金融监管机构已开始采用人工智能技术提升监管能力，如澳大利亚证券和投资委员会、欧洲中央银行、新加坡金融管理局等，但也存在对人工智能风险和担忧，需建立有效治理框架平衡利弊 [93][113][128] - 实施人工智能面临数据可用性和质量、技能和专业知识、IT基础设施容量、法律和监管约束、建立信任等挑战，可通过加强数据治理、培养人才、利用云平台等方式克服 [130][143][145] - 金融监管部门应采取管理高层期望、应对文化和组织阻力、平衡采用速度和规模、制定混合采购策略等人工智能采用策略，以实现有效采用 [155][157][163] - 未来人工智能将对金融监管活动产生重大影响，包括实时监管、数据集成、前瞻性建模、部分流程全自动化、暗网集成、实时咨询/反馈等，监管人员与人工智能工具的共生关系将增强 [169][170][197] 根据相关目录分别进行总结 执行摘要 - 人工智能发展迅速，将对金融行业产生影响，基于风险的监管是金融部门监管的黄金标准，但全球实施进展不一，发达国家已建立健全框架，中低收入国家仍面临挑战 [12] - 人工智能可成为金融监管变革者，为监管流程带来新功能和能力，提高自动化和大数据处理能力，增加生产力，还能实现端到端自动化监管流程，使监管人员能够执行以前认为耗时或不可能的流程 [13][14][15] - 采用人工智能也伴随着风险和成本，监管部门需重新考虑流程，包括人力资源分配和委托给人工智能的程度，但人工智能不会取代人类，人类仍将是金融监管关键决策者，未来监管人员与人工智能将形成共生关系 [16][17] 金融部门监管机构面临的主要挑战 - 全球金融监管机构实施基于风险的监管框架面临困难，原因包括内部和外部因素，许多国家忽视或低估监管工具和技术的重要性，导致采用创新技术缓慢，影响有效监管制度的实施 [19][23][26] - 监管机构面临的具体挑战包括有限的人力资源、数据质量和粒度问题、分析能力不足、过时的流程和有限的专业知识等，人工智能可帮助解决这些问题，提高监管效率和效果 [28][39][43][48][52] 赋予金融监管机构人工智能能力 - 金融监管依赖数据，传统数据技术难以满足监管需求，人工智能是管理数据复杂性和多样性的最有能力的技术，具有机器学习、深度学习、自然语言处理等多种类型和子类型，适用于监管机构的特定任务 [56][57] - 人工智能可解决监管机构面临的挑战，包括提高人力资源效率、改善数据质量和粒度、增强数据分析能力、更新过时流程和弥补专业知识不足等，还具有增强数据处理和分析、预测分析和风险预测、自动化日常任务、增强知识获取、持续学习和适应等基础能力 [64][69][73][76][77][79] 人工智能在监管机构活动中的应用案例 - 全球金融监管机构正在采用人工智能技术提升监管能力，如澳大利亚证券和投资委员会的市场分析和情报系统、欧洲中央银行的数字战略和雅典娜工具、新加坡金融管理局的综合监控平台等，这些应用展示了人工智能在数据收集和处理、预测风险建模、报告和可视化、决策支持等方面的优势 [93][95][100][103] - 还有许多探索性举措正在进行中，如欧洲中央银行确定了40多个潜在人工智能应用并开发了概念验证，荷兰中央银行开发了生成式人工智能工具ChatDNB，这些应用有望提高监管效率和效果 [107][110] 人工智能相关风险和担忧 - 监管机构对采用人工智能存在犹豫，主要原因是人工智能相关的风险和担忧，包括偏见和刻板印象、鲁棒性和稳定性、可解释性、合规性、内部知识弱化等问题，以及数据隐私风险、知识产权风险、网络安全威胁、滥用人工智能、提示注入、数据中毒等潜在不利业务影响 [113][115][122] - 为平衡人工智能的好处和风险，监管机构需要进行仔细规划、透明沟通和建立强大的人工智能治理框架，遵循现有指南和标准，实施全面风险管理，应用“人在回路”原则，以促进人工智能的采用 [128] 人工智能实施挑战 - 监管机构实施人工智能面临数据可用性和质量、技能和专业知识、IT基础设施容量、法律和监管约束、建立信任等挑战，这些挑战的性质和严重程度因司法管辖区而异，但可以通过加强数据治理、培养人才、利用云平台、建立治理框架和提高透明度等方式克服 [130][131][143][145][148][151] 人工智能采用策略 - 监管机构采用人工智能需要管理多个方面，包括数据治理、基础设施准备、技能和专业知识发展、道德和监管合规、变革管理等，还需要建立支持性文化、管理各级期望和制定采购策略，以确保顺利和有效的采用过程 [155] - 具体策略包括管理高层期望、应对文化和组织阻力、平衡采用速度和规模、制定混合采购策略等，这些策略有助于监管机构充分利用人工智能技术的优势 [157][158][159][163] 展望未来 - 人工智能的发展将加速，为金融监管活动带来新机遇和应用，包括实时监管、数据集成、前瞻性建模、部分流程全自动化、暗网集成、实时咨询/反馈等，监管人员与人工智能工具的共生关系将增强 [169][170][197] - 虽然人工智能不会立即取代金融监管，但监管人员对人工智能解决方案的依赖将呈指数级增长，这将提高金融监管的效率和效果，为管理金融风险和确保经济稳定开辟创新途径 [195][198] 附件1 - 机器学习与人工智能企业参考架构 - 该架构包括外部人工智能框架和平台、特征存储和数据湖集成、机器学习模型集成和API访问、第三方机器学习与人工智能服务等关键流程，为监管机构集成人工智能到监管操作提供指导，确保即时和未来的可扩展性 [200][201][202][203][204]