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世界银行集团:在风险监管中使用AI
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本文探讨了人工智能(AI)在金融行业监管中的应用前景及其对基于风险的监管(RBS)的影响。AI的进步为金融监管带来了变革的潜力,尤其是在反洗钱、消费者保护和信用风险管理等领域。通过自动化和大数据处理,AI可以提高监管效率,使资源有限的国家也能实现主动监管。然而,AI的应用也伴随着风险和成本,监管机构需要重新评估流程,并准备应对AI带来的新挑战。报告重点关注监管视角和向AI支持的RBS制度的过渡。

🚀人工智能(AI)正在以前所未有的速度改变金融业,尤其是在监管领域,为解决资源不足问题提供了新思路。

💡AI在反洗钱(AML/CFT)、消费者保护、信用风险和压力测试等领域展现出巨大潜力,通过自动化和大数据处理显著提升效率。

⚠️向AI支持的RBS过渡需要监管者重新审视现有流程,包括人力资源分配和工作委托,同时警惕并应对AI带来的新风险。

199IT原创编译

无论我们对人工智能(AI)的个人观点如何,它都可能以前所未有的速度改变我们的个人和职业生活。它还将影响世界上监管最严格的行业之一——金融业。基于风险的监管(RBS)在过去二十年一直是金融业监管的黄金标准,帮助监管者在资源有限的情况下履行其广泛且不断增长的职责。遗憾的是,全球范围内有效实施RBS框架的进展并不均衡。正如近年来金融部门评估计划(FSAP)所表明的那样,大多数发达国家已经成功建立了强大的RBS框架。中低收入国家在有效实施RBS方面仍然面临困难。

近年来,AI在性能和可访问性方面的显著进步有望彻底改变包括金融业在内的众多行业。尽管几年前就开始了将AI用于监管目的的尝试,但这些尝试主要是实验性的,仅限于少数高能力的监管机构。最近,由于质量和可负担性的迅速提高,AI已开始被视为监管者可以用于大多数业务流程的主流产品。AI确实可能成为金融业监管领域的游戏规则改变者,引入可以重新设计监管流程的功能和能力,使其在人力资源有限的国家也能实现主动和预防性监管。

全球监管机构在利用AI实现各种监管目的的初步尝试已经取得了有希望的成果。传统上因资源不足而受到影响的行业,如反洗钱和打击恐怖主义融资(AML/CFT)、消费者保护、信用风险和压力测试等,现在可以从自动化和大数据处理的显著提升中受益。预计所有涉及非结构化数据处理或大量数据点操作的监管流程的生产力都将提高。

当然,所有这些好处并非没有风险和成本。基于AI能力的监管流程重新设计将需要努力,但更重要的是,它需要准备好应对使用AI功能所产生的新风险。为过渡到AI支持的RBS做准备,监管者需要重新考虑他们的流程,包括将人力资源分配到哪些活动以及监管者实际上可以将多少工作委托给AI。

报告探讨了AI对金融业的具体影响,特别关注监管视角和向有效RBS制度的过渡。


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