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人工智能正在改变银行满足复杂监管标准的方式，使合规变得更快、更准确，减少人工操作。以下是你需要知道的：
银行必须在创新与责任之间取得平衡，使用人工智能完成交易监控、风险评估和自动报告等任务，同时遵守不断变化的法规。保持合规不仅是法律上的必要条件，还是在瞬息万变的行业中保持竞争力的一种方式。
到2025年，随着新兴的人工智能框架增强了传统的合规规则，银行的监管格局变得越来越复杂。人工智能在金融服务领域的迅速采用已经超过了监管的进步，这使各机构不得不努力满足不断变化的法律标准。截至2024年9月，美国48个州和司法管辖区已开始起草监管人工智能的法案，这表明全国范围内都在努力建立针对金融机构的治理框架。这一转变凸显了银行必须解决的几个关键合规领域。
银行现在的任务是管理反洗钱（AML）、了解客户（KYC）和人工智能道德等领域的人工智能集成流程。这些领域要求机构确保其人工智能工具满足对准确性、公平性和透明度的严格要求。
新的人工智能伦理法规强调公平性、透明度和安全性。金融机构必须证明其人工智能模型没有偏见，能够向监管机构解释其决策过程。
数据保护法也在不断发展，以应对人工智能特定的挑战。的更新 Gramm-Leach-Bliley 法案 (GLBA) 和加利福尼亚的 CCPA/CPRA 现在对银行为人工智能目的收集、存储和使用客户数据的方式施加了更严格的限制。这些法律以及全球隐私法规极大地影响了金融机构处理数据的方式。
经济风险很高。 麦肯锡 估计，通过提高生产率，生成式人工智能每年可以为全球银行业贡献2000亿至3400亿美元。同时，据称，人工智能合规和实施方面的支出预计将激增——从2024年的60亿美元激增至2025年的90亿美元，到2030年可能达到850亿美元 Statista。这些数字突显了遵守严格法规的财务影响。
对于跨境运营的银行来说，国际人工智能标准又增加了一层复杂性。合规不仅限于国内法规；机构还必须遵守其运营所在的每个司法管辖区的法律，这带来了多方面的挑战。
Gartner 报告称，现在世界上有一半的政府要求企业遵守各种法律、法规和数据隐私标准，以确保负责任地使用人工智能。对于跨国银行而言，这意味着开发适应性强的人工智能系统，该系统要符合不同的监管框架，同时保持稳定的绩效。
透明度和可解释性也仍然是关键优先事项。高风险的人工智能系统面临严格的上市前评估，银行必须澄清其传统不透明的算法是如何做出决策的。
对合规性的推动也在推动创新。现在，实时监控人工智能资产、风险和监管要求至关重要，这促进了监管技术（RegTech）解决方案的广泛采用。目前，90％的金融机构使用这些工具来管理合规性。
展望未来，监管机构预计将施加更严格的要求，特别是在数据保护和网络安全等领域。为了跟上步伐，银行必须制定可持续的模式，以解决数据源可追溯性、业务问责制以及强有力的隐私和安全措施等关键问题。
银行越来越多地转向人工智能来应对监管要求的迷宫。与去年相比，网络犯罪每年给全球经济造成6000亿美元的损失（约占全球GDP的0.8％），2021年第一季度的欺诈企图激增了149％，风险比以往任何时候都高。2022年，超过一半的金融机构采用了人工智能驱动的欺诈检测系统，这有助于将误报减少多达70％。这些人工智能解决方案还正在改变交易监控、自动报告和风险评估等关键合规领域。
人工智能驱动的交易监控系统正在取代过时的基于规则的方法。这些系统实时分析海量数据集，识别人工分析师可能遗漏的可疑模式，同时遵守反洗钱（AML）和反恐融资（CTF）法。例如， 美国运通 使用先进的 LSTM 模型将欺诈检测率提高了 6%，而 贝宝 使用 AI 系统将实时欺诈检测提高了 10%。
基于风险的方法对于有效的交易监控至关重要。这意味着定制监控规则和警报阈值以匹配银行的特定风险状况。机器学习和行为分析进一步增强了这些系统，发现了传统方法经常忽视的异常现象。2021年， 霍尔维 联手 合规优势 实现人工智能驱动的风险检测。这种伙伴关系允许 霍尔维 对高风险警报进行优先级排序，显著提高团队效率。
“智能警报的实施是我们有史以来最顺利的技术实施。我们没有遇到任何停机或业务运营中断的情况，甚至一秒钟都没有。” — Holvi 反洗钱和亚足联运营主管瓦伦蒂娜·布特拉
人工智能还通过自动准备文件、减少错误和加快提交速度，彻底改变了合规性报告。这些系统旨在生成基于文本的报告，精确定位关键部分，并解决与合规相关的查询。例如，渣打银行使用人工智能来增强交易监控，以便更快地发现可疑活动，而 瑞银（UBS） 使用人工智能聊天机器人来帮助合规官员随时了解程序。
格兰特·桑顿 咨询服务开发了一种针对特定风险定义和合规需求量身定制的生成式人工智能工具。该工具可识别风险和控制框架中的差距，并提供有针对性的改进建议。
“人工智能工具在创建和测试合规管理系统（CMS）计划方面非常有用，因为它们可以快速将监管机构提供的最新指导与银行的CMS计划和监控程序相匹配，并确保它们与任何新的或更新的法规保持一致。” ——Grant Thornton Advisors LLC董事总经理兼监管合规能力负责人莱斯利·沃森-斯特拉森纳
人工智能在合规性报告中的作用不仅限于文件创建。它通过识别例外情况和自动输入数据，协助对HMDA、TILA和洪水灾害保护法等法规进行交易测试。但是，银行必须验证数据并保持董事会对人工智能实践的强有力监督，以确保监管的一致性。除了报告外，人工智能在评估整体合规风险方面也起着至关重要的作用。
人工智能驱动的风险评估系统实时分析大型数据集，以检测可能表明合规风险的模式和异常。这些系统还可以实现部分控制设计和评估过程的自动化，从而提高运营效率并增强对合规措施的信心。这些进步共同增强了银行的风险评估框架。
目前，有44％的金融机构认识到人工智能具有加强风险管理的潜力，因此优先考虑在欺诈检测和安全等领域进行人工智能投资。但是，一个 BioCatch 调查显示，由于与人工智能相关的欺诈和网络安全威胁，有51％的金融机构在2023年遭受了500万至2500万美元的损失。虽然73％的机构认为人工智能可以改善数字体验，但有54％的机构对人工智能的影响表示担忧，不到一半的消费者对人工智能处理财务数据感到满意。
为了确保有效的人工智能风险评估，银行需要强大的治理框架，以保持人工智能模型的透明、可解释并与不断变化的法规保持一致。有关数据安全、合规和第三方监督的政策同样重要。生成式 AI 工具可以通过识别异常情况和根据现行监管指南自动输入数据来提供帮助。整合审查和重审机制（必要时可由人工专家介入）可确保采用平衡的、人性化的风险管理方法。
对于希望简化合规工作流程的银行，例如平台 prompts.ai (https://prompts.ai) 提供实时协作、自动报告和多模式 AI 功能，以简化监管合规性。
随着银行采用人工智能来简化合规流程，以合乎道德的方式实施人工智能同样重要。道德人工智能可确保公平性、透明度和问责制，这对于在满足监管标准的同时保持客户信任至关重要。2023年，金融机构在人工智能技术上投资了350亿美元，预计到2027年，这一数字将增加到970亿美元。
但是，道德挑战以及成本和技术技能限制往往会阻碍生成式人工智能的采用。根据 毕马威会计师事务所，50家银行中只有16家制定了负责任的人工智能（RAI）原则，这凸显了人工智能的使用与道德框架之间的差距。这种差距给银行及其客户都带来了风险。
银行业的人工智能偏见可能导致严重的后果，尤其是在贷款和信贷决策中。2021年美联储的一项研究显示，抵押贷款承保中使用的某些算法系统以高于非少数族裔的利率拒绝了少数族裔借款人的申请。消费者金融保护局局长罗希特·乔普拉将其称为 “数字红线” 和 “机器人歧视”。
银行人工智能系统容易受到几种偏见的影响：
在 2023 年， ITUTOR集团 面临美国平等就业机会委员会的诉讼，此前该委员会的人工智能系统仅根据年龄将数千名求职者排除在外，这说明了偏见的法律和运营风险。
为了解决偏见，银行应采取策略，例如在数据科学、业务、人力资源和法律部门建立多元化团队。定期审计 AI 模型、透明的算法开发和监控数据漂移也至关重要。此外，使用不同的数据集并整合治理结构可以帮助有效缓解偏见。
透明度是建立对银行人工智能信任的关键。正如美联储理事莱尔·布雷纳德指出的那样，一些算法非常复杂，以至于即使是它们的创建者也可能难以解释他们的决定。为了确保可信度，金融机构必须使人工智能输出可解释、公平并符合不断变化的法规。
“诸如可解释的人工智能、负责任的人工智能和道德人工智能等可以抵御计划外偏见等事件的东西已不再被视为可选项，而是利用机器学习/人工智能，尤其是托管客户个人数据的公司所必需的。”
- 布莱恩·马赫，人工智能和机器学习平台产品主管 摩根大通
银行应详尽记录人工智能决策，详细说明监管机构和客户的数据源、算法和绩效指标 [40、44]。德勤关于 “数字道德与银行业务” 的报告发现，当客户了解数据的用途、使用方式以及数据如何使他们受益时，他们更愿意共享数据。实际步骤包括采用可解释的人工智能技术，定期进行审计，以及保持决策过程的清晰记录。决策可追溯性日志、置信度分数和用户友好的绩效指标等工具也可以帮助弥合技术和非技术利益相关者之间的差距。
结构化监督进一步加强了这些透明度措施，确保了每个阶段的问责制。
有效的监督对于负责任地管理人工智能至关重要。尽管人工智能的使用越来越多，但仍有55％的组织缺乏人工智能治理框架，近70％的组织计划在未来两年内增加对治理的投资 [40、41]。麦肯锡指出，采用集中式人工智能治理的公司负责任和有效地扩展人工智能的可能性是其两倍。
治理应从高级领导层开始，包括专门的人工智能伦理委员会。正如杰克·亨利的查理·赖特所强调的那样，“在人工智能方面，合规和问责制不仅仅是监管义务——它们是对账户持有人信任和金融机构诚信的承诺”。
成功的治理框架的关键要素包括提交、审查和批准人工智能计划的集中流程，以及用于识别和降低风险的自动化工作流程。人为监督仍然至关重要，银行需要提供人工智能培训计划、跨职能教育和关于人工智能风险的公开讨论 [33、45]。
2019年的苹果卡争议是一个警示故事。苹果和 高盛 据称，该卡的算法为女性分配的信用额度低于财务状况相似的男性，这引起了强烈反对，这促使纽约金融服务部进行了调查。为了防止此类事件，银行应使用工具来检测和量化偏差，使用均衡赔率等指标来衡量公平性，并举报有问题的训练数据或模型特征。
prompts.ai 等平台提供自动报告和多模式 AI 工作流程，帮助银行在整个 AI 生命周期中保持透明度和问责制。通过优先考虑道德因素，银行可以使创新与监管合规性和客户信任保持一致。
制定前瞻性的人工智能合规方法不仅是一个好主意，而且对于长期成功至关重要。银行业人工智能的监管环境正在迅速变化，金融机构必须领先于这些变化。饰演首席合规官丹尼斯·欧文 阿尔卡米，说的是：
合规官员应评估降低当前风险的方法，同时为未来几年的法规变化做准备。
由于机器学习占银行业整个市场的18％，因此积极制定监管计划不仅仅是合规性——还要保持竞争力。
想要在这种不断变化的格局中蓬勃发展的银行需要从小规模的人工智能试点项目转向全面的企业级战略。这种转变使他们能够在不牺牲效率的情况下适应新法规。重点应放在创建可以发展的系统上，确保合规性，同时保持卓越运营。
跟上监管变化需要深思熟虑和有组织的方法。例如， 欧盟人工智能法案即将生效，预计将形成全球监管标准。对于跨境运营的银行而言，及时了解可能影响其人工智能计划的国内和国际法规至关重要。
为此，银行应成立专门跟踪监管最新情况的团队。这些团队应监督美联储等主要监管机构的公告， 货币审计长办公室，消费者金融保护局以及国际组织和数据隐私机构。需要密切关注的领域包括治理框架、专业知识要求、模型风险管理和对第三方人工智能提供商的监督。实施根据潜在影响、时间表和所需的组织调整对监管变更进行分类的系统将有助于机构保持领先地位。
人工智能时代监管合规的最大障碍之一是过时的技术。传统系统可能会限制银行扩展 AI 项目的能力，使现代化成为当务之急。过渡到基于云的基础设施和升级数据系统可以为提高合规性铺平道路。
对数据平台进行现代化改造可确保银行能够提供监管机构所需的实时监控、审计跟踪和文件。这个过程不仅涉及新技术，还涉及使人工智能计划与业务目标保持一致。应单独评估每个 AI 应用程序，以评估其风险和回报，跨职能团队应参与整个 AI 模型生命周期。
prompts.ai 等平台提供了简化这些工作的工具，包括自动报告和多模式 AI 工作流程。其即用即付基础设施以及与大型语言模型的互操作性使银行无需彻底改革系统即可适应监管变化。
在监管不确定的世界中，灵活性是关键。Laura Kornhauser，联合创始人兼首席执行官 战略，解释：
制定灵活的合规框架并不是要预测每一次规则的变化。这是关于随时了解情况、利用模块化政策、进行基于情景的评估以及积极与监管机构合作。
银行应采用能够适应新法规的模块化政策，进行基于情景的评估以准备各种结果，并保留详细的审计记录以证明积极的风险管理。记录合规变更对于透明度和问责制至关重要。
直接与监管机构合作是另一个关键步骤。通过让监管机构尽早参与人工智能项目的部署，银行可以收集反馈，使其举措与监管预期保持一致，并建立信任。
Grant Thornton Advisors LLC董事总经理莱斯利·沃森-斯特雷森也强调了董事会监督的重要性：
务必确保您的董事会监督您的 AI 实践。并测试您的结果。即使人工智能工具可能要完成分析数据或比较信息的繁重工作，您仍应在流程中纳入采样和异常检查功能。
归根结底，灵活的合规程序不仅仅是为了满足法规，还要保持竞争力。正如 Kornhauser 所说：
驾驭监管变革不仅仅是保持合规，还要保持竞争力。
将人工智能融入银行业需要在拥抱创新和保持责任之间取得谨慎的平衡。由于机器学习现在占银行业市场的18％，因此将合规性视为事后考虑根本不是一种选择。银行对遵守监管负有最终责任，即使在利用第三方人工智能模型时也是如此。关于模型风险管理的机构间声明强调了这一点：
“银行最终有责任遵守BSA/AML的要求，即使它们选择使用第三方模式”。
在采用人工智能的过程中，道德挑战也隐约可见。根据毕马威的一份报告，道德、成本和技术专业知识等问题是最大的障碍之一。尽管认识不断提高，但在接受调查的50家银行中，只有16家实施了负责任的人工智能原则，这表明承认与行动之间存在差距。为了弥合这种鸿沟，银行必须将关键合规措施（例如培训、测试、监控和审计）纳入其人工智能战略。行业领导者强调了可解释、负责任和合乎道德的人工智能实践的重要性，尤其是在处理敏感的客户数据时。这些道德优先事项清楚地表明，强有力、适应性强的治理不再是可选的。
建立坚实的治理框架至关重要。董事会必须积极监督人工智能举措，以确保问责制并与监管预期保持一致。随着监管的发展，银行将需要保持灵活性，同时保持严格的监督。
查理·赖特抓住了这项责任的本质：
“在人工智能方面，合规和问责制不仅仅是监管义务——它们是对账户持有人信任和金融机构诚信的承诺”。
为了确保人工智能决策保持公平和公正，银行需要实施 负责任的人工智能框架。这种方法优先考虑公平、透明和隐私等原则。它还强调使用不同的数据集来降低与性别、种族或社会经济背景等因素相关的意外歧视的风险。
此外，银行应制定明确的治理政策，组建多学科团队，定期对其人工智能系统进行审计。这些审计对于发现和解决潜在偏见，确保遵守监管要求和道德标准至关重要。通过致力于问责制和持续改进，银行可以增强对其人工智能系统的信任，并确保公平对待所有客户。
为了有效遵守国际监管，银行需要制定明确的人工智能系统管理计划。首先建一个 强大的 AI 治理框架。该框架应指导合规工作，并确保与当地和国际标准保持一致。成立专门的团队或委员会来处理监管要求和监督人工智能相关活动是个好主意。
常规 风险评估 是另一个关键步骤。这些有助于识别潜在的监管障碍，并评估人工智能系统如何影响不同地区的运营。将此与正在进行配对 监控和审计 使用人工智能模型，以确认它们按预期运行并符合不断变化的规则。保持决策过程的透明度并保留详尽的文件也有助于向监管机构证明合规性。
采取这些措施不仅可以降低风险，还可以加强与监管机构的关系，支持跨境顺利运营。
银行可以通过设置来挖掘人工智能的潜力 强大的数据治理框架 并确保 透明度 在其应用程序中。这意味着要遵守监管要求——不仅是为了避开法律纠纷，也是为了赢得客户的信任。制定明确的数据收集和使用规则，同时优先考虑客户的同意，在保护敏感信息方面起着关键作用。
拿一个 隐私至上的方法 还可以为银行提供竞争优势，帮助提高其在市场上的声誉。通过承诺 人工智能的道德实践 并定期监控人工智能系统，金融机构可以在创新和保护客户数据的责任之间取得适当的平衡。这种方法将信任置于他们人工智能驱动的努力的核心。
