欧洲央行银行采用人工智能框架简介：作者：Prasenjit Das

出版物《人工智能的崛起：欧洲央行对金融稳定的好处和风险》
对最热门的明星——人工智能，提供了一些深刻的基本见解。它涉及概念方面，更重要的是承认对技术本身的科学理解不断发展的方面，以及未来产生的风险和收益的模糊性。简而言之——虽然人工智能在运营中发挥作用，但它也带来了运营风险。

概述

该出版物不想仓促下结论，正如“任何关于人工智能的好处、风险和系统性后果的讨论很大程度上基于猜测”所反映的那样。 它还进一步指出，人工智能的好处和风险取决于个人用例。它认为，如果当前的审慎框架被证明不够，可能需要采取监管举措。

随着它采取谨慎的步骤，它使企业采用人工智能来提高生产力的意愿成为最重要的，“64％的企业相信人工智能将提高他们的生产力”，对技术依赖的担忧也是如此。报告预测，由于生成式人工智能对经济的总体贡献在 2.6 万亿美元至 4.4 万亿美元之间，银行业预计将成为一大受益者。

概念框架

也澄清了人工智能的情况，我逐字引用“人工智能这个术语可能是一个用词不当，因为它暗示“智能”，但本质上它是一个随机过程的结果，该过程根据模型不包含的概率信息组合文本。从根本上理解文本的基本逻辑”。

它涉及“基础模型如何形成生成人工智能的知识库”
描述“这些模型以自我监督的方式对大量结构化（例如表格）和非结构化（图像、声音、文本）原始数据进行“训练”，只需最少的人为干预”。该模型以通用的方式学习“基本事实”，因为它可以识别人类语言、识别物体和图像以及数字输入。生成式人工智能模型可以利用基础模型的通用知识，也称为地面实况。生成式人工智能模型是法学硕士，因此不需要熟练的编码技能来修改或使用它们。通过对任务相关数据提供额外的训练可以提高基础模型的性能。

它详细介绍了“人工智能及其子领域的系统概述”，以方便理解和区分人工智能的不同子领域。现阶段人工智能及其子领域还没有明确的科学分类，但有一个可能的分类，它符合科学讨论和方法——时间点。它有效地重复了新兴技术的不断发展的本质。

对业务的功效、潜在的使用领域以及由此产生的风险

人工智能给金融系统带来了好处和风险，在提高运营效率的同时，也增加了运营风险。总体影响将取决于挑战如何与数据、模型开发和部署相关。一些供应商提供的非常相似的基础模型进一步强调了这一点。

该出版物的重点更多地关注系统性风险——技术渗透和供应商集中度等。当大多数金融机构使用少数供应商提供的相同或非常相似的基础模型时，可能会触发这种情况，在微观层面的决策时也会产生类似的偏差。除了使金融体系更加脆弱之外。对于较小的玩家来说，竞争环境并不公平，而大型玩家则获得了优势。就像技术的进步一样，我们无法预测这种供应商集中度的利弊。

为了进一步应对挑战，需要进一步探讨人工智能更广泛的宏观经济和气候相关影响以及人工智能（滥用）使用的道德和伦理方面。这是通用的，值得等待相关的具体法规。

结论

当从业者在潜在领域构建用例时，出版物中的指南可以成为一个框架。必须牢记技术的曲折性和动态性，并相应地遵循。可以采用大量且可能存在运营效率问题的用例。用例应针对由此产生的操作风险做好准备。运营效率是一个围绕反洗钱或欺诈等大量流程进行密集记录的问题。

参考

人工智能的崛起：金融稳定的好处和风险