报告行业投资评级 未提及相关内容 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] - 金融部门监管机构在实施基于风险的监管框架时面临诸多挑战，人工智能可帮助应对这些挑战，如解决人力资源、数据质量和分析能力等问题 [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，不同地区有不同应用案例，但人工智能应用也面临风险和挑战，需有效治理框架平衡利弊 [89][113] - 监管机构实施人工智能面临数据、技能、基础设施、法律和信任等挑战，可通过相应策略克服，实现人工智能的有效应用 [130] - 未来人工智能将在实时监管、数据集成、前瞻性建模、流程自动化、暗网集成和实时咨询反馈等方面对金融监管产生重大影响，人与人工智能将实现更紧密的共生关系 [169] 根据相关目录分别进行总结 执行摘要 - 人工智能将以前所未有的速度改变金融行业，基于风险的监管是金融部门监管的黄金标准，但全球实施进展不均衡，发达国家已建立健全框架，中低收入国家仍面临挑战 [12] - 人工智能的进步使其成为主流产品，可用于监管机构的大多数业务流程，能为金融部门监管带来诸多好处，如自动化手动活动、实现端到端自动化监管流程等 [13][15] - 人工智能应用也带来风险和成本，监管机构需重新考虑流程和资源分配，但人工智能不会完全取代人类，未来人与人工智能将实现共生，提高金融行业安全性和消费者保护水平 [16][17] 金融部门监管机构面临的主要挑战 - 有效实施基于风险的监管框架是全球金融部门监管机构的主要目标和挑战，尽管投入大量资源和技术援助，许多监管机构仍难以实现有效监管，原因包括内部和外部因素 [19] - 监管机构面临的挑战包括人力资源有限、数据质量和粒度问题、分析能力不足、流程过时和专业知识有限等，人工智能可帮助解决这些问题，提高监管效率和效果 [28][39][44] 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，人工智能是管理复杂多样数据的最有效技术，具有多种类型和子类型，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人力资源、数据质量和粒度、分析能力、流程过时和专业知识有限等挑战，其基础能力包括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、增强知识获取和持续学习与适应等 [64][79] 人工智能在监管机构活动中的应用案例 - 人工智能正在改变金融监管，全球金融监管机构利用人工智能提升数字化转型，其先进的数据收集和处理能力可分析大量数据，发现潜在趋势和异常，预测风险并提供决策支持 [89][90] - 不同地区的金融监管机构有不同的人工智能应用案例，如澳大利亚证券和投资委员会的市场分析和情报系统、欧洲央行的人工智能监管工具、新加坡金融管理局的综合监控平台等，同时还有许多探索性举措正在进行中 [95][100][103] 人工智能相关风险和担忧 - 人工智能在金融监管中的应用面临诸多风险和担忧，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、数据隐私、知识产权、网络安全、滥用和提示注入等问题 [115][117][118] - 监管机构对人工智能的采用持谨慎态度，需通过有效治理框架平衡利弊，现有指南和审计程序可促进风险知情的人工智能采用，随着控制加强和信任建立，人工智能采用有望加速 [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、法律和监管约束以及建立对人工智能系统的信任等挑战 [130][143][145] - 可通过加强数据治理、投资人才发展、利用云平台、建立治理框架和提高透明度等策略克服这些挑战，实现人工智能的有效应用 [136][144][147] 人工智能采用策略 - 监管机构采用人工智能需管理多个方面，包括数据治理、基础设施准备、技能和专业知识发展、道德和监管合规以及变革管理等，本章提供了针对人工智能采用的特定见解 [155] - 具体策略包括管理高层期望、解决文化和组织阻力、平衡人工智能采用的速度和规模、采用混合采购策略等，云服务使发达国家和发展中国家在人工智能采用上差距缩小 [157][158][163] 展望未来 - 人工智能的发展将加速，为金融监管带来新机遇和应用，未来人工智能将在实时监管、数据集成、前瞻性建模、流程自动化、暗网集成和实时咨询反馈等方面对金融监管产生重大影响 [169] - 尽管人工智能发展迅速，但不会立即取代金融部门监管，未来监管机构与人工智能工具将实现更紧密的共生关系，提高金融监管的效率和效果 [195][197] 附件1 - 机器学习与人工智能企业参考架构 - 组织可从外部人工智能框架和平台下载资源，包括预训练模型、工具包和数据集，也可直接在其云基础设施上使用 [199] - 特征存储与数据湖集成，为机器学习模型提供输入变量，支持版本控制和跟踪，可提供实时和批量数据 [200] - 机器学习模型作为微服务集成到组织应用架构中，通过API访问，可链多个模型提高性能，确保可扩展性和最佳性能 [201] - 第三方机器学习与人工智能服务可由供应商提供并托管在其云平台上，通过推理API访问，由外部网关管理以确保治理 [202]