可解释的AI合规性：加强AML防御：Alex Rees

人工智能正在改变金融机构如何管理合规性。机器学习模型越来越多地处理诸如入职，筛选和交易监视之类的任务，这些模型可提供更快，更一致的结果。但是，随着这种自动化，监管机构，审计师和客户的期望很明显：机构必须能够解释其AI系统的工作原理。这就是为什么解释性已成为金融犯罪合规性的核心要求。

解释性意味着什么

AI解释性是指明确描述模型如何得出其结论的能力。它允许合规团队了解为什么要标记交易或如何确定风险评分。这种可见性支持审计，争议解决和持续改进。

一项2024年的研究门研究发现，欺诈检测系统中可解释的AI可显着降低假阳性并提高分析师的效率。另外，Doshi-Velez和Kim广泛引用的论文认为，解释性对于满足法律和道德要求（例如GDPR 22条）至关重要，该要求保护个人免受仅由不透明的自动化系统做出的决定。

监管重点

在2022年联合讨论文件中，英格兰FCA和银行警告说，金融服务中使用的黑盒模型如果缺乏透明度，可能会破坏公平和问责制。该论文建议AI系统可以通过设计进行审核和解释。

金融行动工作组（FATF）还强调，AML中的数字转换必须包括对机器主导流程的人类理解和治理。同时，预计欧盟AI法案将需要任何被认为是“高风险”的AI系统，包括用于财务合规性的AI系统的解释性，文档和监督。

金融科技和付款提供商的好处

解释性对于金融科技，新机组和支付公司特别有用，该公司可以导航监管增长和运营规模。它启用：

• 透明的决策，增强客户信任

• 在合规，法律和工程团队中更好的内部对齐

• 更容易解决争议和标记的交易

• 在许可或审计期间，在监管机构和合作伙伴的定位更强

这些优势可以显着提高准备就绪和韧性。正如这项操作解释性的策略概述中所概述的那样，将透明度嵌入AI模型也提高了下游效率，并使合规性操作更快。

治理

传统银行还应用了解释性框架。 巴克莱在向英国数据伦理和创新中心提交时详细介绍了它如何确保AI模型的记录，审查偏见并受到人类的替代。这种分层的监督方法正在迅速成为行业标准。

如何整合解释性

机构无需重建其AI基础设施即可满足解释性期望。常见步骤包括：

• 为核心筛选功能选择可解释的模型类型

• 应用Shap或Lime等工具来解释复杂模型

• 在案例管理平台中的记录和可视化决策原理

• 记录阈值逻辑和模型验证结果

• 培训运营团队以了解模型输出

在对与不透明系统相关的风险的分析中详细介绍了不这样做的后果，包括监管风险和运营信心丧失，该风险研究了缺乏透明度如何削弱监督和绩效。

政策与研究

英国的数字法规合作论坛已发布了有关算法审核和问责制的指南。 OECD和BIS的国际框架继续将解释性确定为值得信赖的AI的核心原则。

学术发现支持这些框架。有关AML交易监控的IEEE最近的一篇论文发现，应用解释性工具改善了研究人员的信心，而无需降低模型性能。同样，一项ARXIV研究表明，基于Shap的解释性可以在近乎实时的用例中起作用，从而在高通量筛选环境中提供透明度。

结论

现在，解释性是在金融犯罪合规中部署AI的机构的要求。它支持更好的治理，降低风险，并提高客户，监管机构和内部团队的透明度。

将解释性视为核心合规性的一部分的公司，不仅是技术附加组件，还可以更好地满足监管期望并建立可信赖的未来就业平台。