AI在风险管理中的应用 - AI正在改变风险管理格局，使机构能够分析海量数据集、精准察觉新兴威胁，并能够主动采取应对措施[1] - 风险管理的未来在于将AI与传统方法无缝融合[3] - AI与传统风险管理框架结合，弥补传统方法在瞬息万变环境中的不足[4] AI的优势 - 实时威胁检测：AI系统持续监控数据流，尽早识别风险[5] - 优化决策：通过高级分析提供可操作的洞察，精准应对风险[6] - 提升运营效率：实现合规检查和风险评估流程自动化，降低人工投入与成本[7] - 主动管控风险：预测模型预判潜在威胁[8] - 增强韧性：AI的适应性有效应对不可预见的挑战[9] AI的实际应用场景 - 预防欺诈：分析交易模式并标记异常情况[10] - 合规监管：加强对合规要求的有效监控，降低受处罚风险[10] - 分析市场趋势：预测分析预判经济形势变化和市场波动[11] - 情景建模：模拟复杂情景，制定可靠的应急预案[12] AI面临的挑战 - 数据质量是关键考量因素，AI的有效性取决于准确且全面的数据[13] - AI系统可能延续历史数据中的算法偏见，引发伦理道德问题[14] - 高昂的实施成本，包括基础设施、培训及持续维护[14] - 监管合规问题，应对不断变化的AI技术法律环境复杂性[14] 人类监督的重要性 - AI部署必须确保安全，需要人类进行监督和管控[4] - 验证AI系统的发现结果，解释复杂的AI驱动流程，提高可靠性和可信度[15] 风险管理的未来 - 将AI与传统方法无缝融合，配备专家团队验证分析结果、优化模型[16] - 技术的强大力量与人类判断能力相结合，优化流程、控制成本[16] - 可解释人工智能（XAI）提升AI驱动决策的透明度和可信度[16] - 预测分析和情景建模的进步，预判系统性风险并灵活调整应对策略[16] LSEG World-Check解决方案 - 提供准确且结构化的信息，履行KYC和第三方尽职调查筛查义务[18] - 20多年来全球最大公司使用和信赖World-Check[18] - 帮助金融机构遵守KYC、反洗钱、打击恐怖主义融资等法规[18] - 全球数百名专业研究人员从可靠来源收集和整理信息[19] - 覆盖政治敏感人物、国有实体等特定数据集[21] - 提供超过400万条格式高度结构化的记录[22]