按需付费 - AI Model Orchestration and Workflows Platform
人工智能正在改变银行满足复杂监管标准的方式，使合规更快、更准确，并减少人工操作。以下是您需要了解的内容：
银行必须平衡创新与责任，利用人工智能执行交易监控、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，也是在快速变化的行业中保持竞争力的一种方式。
到 2025 年，银行的监管环境将变得越来越复杂，因为新兴的人工智能框架增强了传统的合规规则。人工智能在金融服务领域的快速采用已经超过了监管的进步，使得各机构都在努力解决如何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，标志着全国范围内努力建立适合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）、了解你的客户（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准确性、公平性和透明度的严格要求。
新的人工智能道德法规强调公平、透明和安全。金融机构必须证明他们的人工智能模型没有偏见，并且能够向监管机构解释他们的决策过程。
Data protection laws have also evolved to address AI-specific challenges. Updates to the Gramm-Leach-Bliley Act (GLBA) and California’s CCPA/CPRA now impose stricter limits on how banks collect, store, and use customer data for AI purposes. These laws, along with global privacy regulations, significantly shape how financial institutions handle data.
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。与此同时，根据 Statista 的数据，人工智能合规和实施方面的支出预计将大幅增加，从 2024 年的 60 亿美元增加到 2025 年的 90 亿美元，到 2030 年可能达到 850 亿美元。这些数字强调了遵守严格法规的财务影响。
For banks operating across borders, international AI standards add another layer of complexity. Compliance isn’t limited to domestic regulations; institutions must also navigate the laws of every jurisdiction where they operate, creating a multifaceted challenge.
Gartner reports that half of the world’s governments now require enterprises to adhere to a variety of laws, regulations, and data privacy standards to ensure AI is used responsibly. For multinational banks, this means developing adaptable AI systems that comply with diverse regulatory frameworks while maintaining consistent performance.
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，银行被要求澄清其传统上不透明的算法如何做出决策。
推动合规性也在推动创新。现在，实时监控人工智能资产、风险和监管要求至关重要，这促使监管技术（RegTech）解决方案得到广泛采用。目前，90%的金融机构使用这些工具来管理合规性。
展望未来，监管机构预计将提出更严格的要求，特别是在数据保护和网络安全等领域。为了跟上步伐，银行必须开发可持续的模型来解决数据源可追溯性、业务责任以及强大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复杂的监管要求。由于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%），而且 2021 年第一季度的欺诈企图比上一年猛增 149%，因此风险比以往任何时候都高。到 2022 年，超过一半的金融机构采用人工智能驱动的欺诈检测系统，这有助于减少多达 70% 的误报。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。这些系统实时分析大量数据集，识别人类分析师可能会错过的可疑模式，同时遵守反洗钱 (AML) 和反恐融资 (CTF) 法律。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 PayPal 使用人工智能系统将实时欺诈检测率提高了 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，发现传统方法经常忽视的异常情况。 2021年，Holvi与ComplyAdvantage合作实施人工智能驱动的风险检测。这种合作关系使 Holvi 能够优先处理高风险警报，从而显着提高团队效率。
"The implementation of Smart Alerts was the smoothest implementation of tech that we have ever experienced. We did not experience any downtime or any interruption of business operations – not even for a second." – Valentina Butera, Head of AML & AFC Operations, Holvi
"The implementation of Smart Alerts was the smoothest implementation of tech that we have ever experienced. We did not experience any downtime or any interruption of business operations – not even for a second." – Valentina Butera, Head of AML & AFC Operations, Holvi
人工智能还通过自动化文档准备、减少错误和加快提交速度，彻底改变了合规报告。这些系统旨在生成基于文本的报告、查明关键部分并解决与合规性相关的查询。例如，渣打银行使用人工智能来增强交易监控，以更快地检测可疑活动，而瑞银则使用人工智能聊天机器人来帮助合规官员了解程序。
致同咨询服务公司开发了一款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。该工具可以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。
"AI tools are useful in creating and testing Compliance Management System (CMS) programs because they can quickly match the most recent guidance provided by regulators to the bank's CMS plan and monitoring routines and ensure they align with any new or updated regulations." – Leslie Watson-Stracener, Managing Director and Regulatory Compliance Capability Leader, Grant Thornton Advisors LLC
"AI tools are useful in creating and testing Compliance Management System (CMS) programs because they can quickly match the most recent guidance provided by regulators to the bank's CMS plan and monitoring routines and ensure they align with any new or updated regulations." – Leslie Watson-Stracener, Managing Director and Regulatory Compliance Capability Leader, Grant Thornton Advisors LLC
AI’s role in compliance reporting goes beyond document creation. It assists with transactional testing for regulations like HMDA, TILA, and the Flood Disaster Protection Act by identifying exceptions and automating data entry. However, banks must validate data and maintain strong board oversight of AI practices to ensure regulatory alignment. Beyond reporting, AI plays a critical role in assessing overall compliance risk.
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情况。这些系统还实现了部分控制设计和评估过程的自动化，提高了运营效率并增强了对合规措施的信心。这些进步共同增强了银行的风险评估框架。
目前，44% 的金融机构认识到人工智能在加强风险管理方面的潜力，优先考虑在欺诈检测和安全等领域进行人工智能投资。然而，BioCatch 的一项调查显示，2023 年，51% 的金融机构因人工智能相关欺诈和网络安全威胁而遭受了 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 54% 的机构对其影响表示担忧，不到一半的消费者对人工智能处理其财务数据感到放心。
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来保持人工智能模型透明、可解释并符合不断发展的法规。关于数据安全、合规性和第三方监督的政策同样重要。生成式人工智能工具可以根据当前的监管指南识别异常情况并自动输入数据，从而提供帮助。纳入审查和覆盖机制（人类专家可以在必要时介入）确保采用平衡的、人机交互的风险管理方法。
对于希望简化合规工作流程的银行来说，prompts.ai (https://prompts.ai) 等平台提供实时协作、自动报告和多模式人工智能功能，以简化监管遵守情况。
随着银行采用人工智能来简化合规性，以道德方式实施它也同样重要。道德人工智能可确保公平、透明和问责，这对于维持客户信任并满足监管标准至关重要。 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 年这一数字将增至 970 亿美元。
然而，道德挑战以及成本和技术技能限制往往阻碍生成式人工智能的采用。毕马威 (KPMG) 表示，50 家银行中只有 16 家制定了负责任的人工智能 (RAI) 原则，凸显了人工智能使用与道德框架之间的差距。这种差距给银行及其客户带来了风险。
银行业中的人工智能偏见可能会导致严重后果，尤其是在贷款和信贷决策方面。美联储 2021 年的一项研究显示，一些用于抵押贷款承销的算法系统拒绝少数族裔借款人申请的利率高于非少数族裔借款人。消费者金融保护局局长罗希特·乔普拉（Rohit Chopra）将此称为“数字红线”和“机器人歧视”。
银行人工智能系统容易受到几种类型的偏见的影响：
2023年，iTutorGroup面临美国平等就业机会委员会的诉讼，因为其人工智能系统仅根据年龄排除了数千名求职者，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。对人工智能模型的定期审核、透明的算法开发以及数据漂移监控也至关重要。此外，使用多样化的数据集并纳入治理结构可以帮助有效减少偏见。
透明度是建立银行人工智能信任的关键。正如美联储理事莱尔·布雷纳德 (Lael Brainard) 指出的那样，一些算法非常复杂，甚至它们的创建者也可能很难解释它们的决定。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。
__XLATE_25__
Brian Maher，摩根大通人工智能和机器学习平台产品主管
“可解释的人工智能、负责任的人工智能和有道德的人工智能等能够抵御意外偏见等事件的技术，不再被视为可选的，而是利用机器学习/人工智能的公司所必需的，特别是在托管客户个人数据的地方。”
银行应彻底记录人工智能决策，为监管机构和客户详细说明数据源、算法和性能指标 [40, 44]。德勤关于“数字道德与银行业”的一份报告发现，当客户了解数据的目的、如何使用数据以及数据如何使他们受益时，他们更愿意分享数据。实际步骤包括采用可解释的人工智能技术、进行定期审计以及维护决策过程的清晰记录。决策可追溯性日志、置信度评分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 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治理投资 [40, 41]。麦肯锡指出，采用集中式人工智能治理的公司负责任且有效地扩展人工智能的可能性是其两倍。
Governance should start with senior leadership and include a dedicated AI ethics committee. As Charlie Wright from Jack Henry emphasized, "When it comes to AI, compliance and accountability are more than regulatory obligations – they are commitments to your accountholders' trust and the integrity of your financial institution".
成功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，以及识别和降低风险的自动化工作流程。人类监督仍然至关重要，银行需要提供人工智能培训计划、跨职能教育以及有关人工智能风险的公开讨论[33, 45]。
The Apple Card controversy in 2019 serves as a cautionary tale. Apple and Goldman Sachs faced backlash when the card’s algorithm allegedly assigned lower credit limits to women compared to men with similar financial profiles, prompting an investigation by New York’s Department of Financial Services. To prevent such incidents, banks should implement tools to detect and quantify bias, measure fairness using metrics like equalized odds, and flag problematic training data or model features.
Prompts.ai 等平台提供自动化报告和多模式人工智能工作流程，帮助银行在整个人工智能生命周期中保持透明度和问责制。通过优先考虑道德因素，银行可以将创新与监管合规性和客户信任结合起来。
制定具有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发展，金融机构必须走在这些变化的前面。正如 Alkami 首席合规官 Dennis Irwin 所说：
__XLATE_34__
合规官员应评估减轻当前风险的方法，同时为未来几年的法规变化做好准备。
机器学习占银行业总市场的 18%，积极主动地制定监管规划不仅仅是为了合规性，更是为了保持竞争力。
想要在这种不断变化的环境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范围战略。这种转变使他们能够在不牺牲效率的情况下适应新法规。重点应该是创建可以发展的系统，确保合规性，同时保持卓越运营。
跟上监管变化需要采取深思熟虑和有组织的方法。例如，即将生效的欧盟人工智能法案预计将塑造全球监管标准。对于跨境运营的银行来说，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，银行应建立专门跟踪监管更新的团队。这些团队应关注美联储、货币监理署、消费者金融保护局等主要监管机构以及国际组织和数据隐私机构的公告。需要密切关注的领域包括治理框架、专业知识要求、模型风险管理以及对第三方人工智能提供商的监督。实施按潜在影响、时间表和所需组织调整对监管变化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。遗留系统可能会限制银行扩展人工智能项目的能力，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。
现代化数据平台可确保银行能够提供监管机构所需的实时监控、审计跟踪和文档。这个过程不仅仅涉及新技术，还涉及将人工智能计划与业务目标结合起来。每个人工智能应用程序都应单独评估，以评估其风险和回报，跨职能团队应参与整个人工智能模型生命周期。
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人工智能工作流程。其即用即付的基础设施以及与大型语言模型的互操作性使银行能够适应监管变化，而无需彻底改造其系统。
在监管不确定的世界中，灵活性是关键。 Stratyfy 联合创始人兼首席执行官 Laura Kornhauser 解释道：
__XLATE_44__
开发灵活的合规框架并不是要预测每一个规则变化。它涉及随时了解情况、利用模块化政策、进行基于场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，为各种结果做好准备，并维护详细的审计跟踪，以展示主动的风险管理。记录合规性变更对于透明度和问责制至关重要。
直接与监管机构接触是另一个关键步骤。通过让监管机构尽早参与人工智能项目部署，银行可以收集反馈，将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 Leslie Watson-Stracener 也强调了董事会监督的重要性：
__XLATE_49__
始终确保您的董事会对您的人工智能实践进行监督。并测试你的结果。即使人工智能工具可能正在承担分析数据或比较信息的繁重工作，您仍然应该在流程中构建采样和异常检查。
最终，灵活的合规程序不仅仅是为了满足法规，而是为了保持竞争力。正如科恩豪瑟所说：
__XLATE_52__
应对监管变革不仅仅是为了保持合规性，更是为了保持竞争力。
将人工智能融入银行业需要在拥抱创新和维护责任之间取得谨慎的平衡。随着机器学习目前占据银行市场 18% 的份额，将合规视为事后的想法根本不是一种选择。银行负有遵守法规的最终责任——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：
__XLATE_55__
“银行最终有责任遵守 BSA/AML 要求，即使他们选择使用第三方模型”。
在人工智能的采用过程中，道德挑战也很突出。根据毕马威的一份报告，道德、成本和技术专长等问题是最大的障碍。尽管人们的意识不断增强，但接受调查的 50 家银行中只有 16 家实施了负责任的人工智能原则，这揭示了认识与行动之间的差距。为了弥合这一鸿沟，银行必须将培训、测试、监控和审计等关键合规措施纳入其人工智能战略中。行业领导者强调可解释、负责任和道德的人工智能实践的重要性，特别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，强有力的、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，以确保问责制并符合监管期望。随着监管的发展，银行需要保持灵活性，同时保持严格的监管。
查理·赖特 (Charlie Wright) 抓住了这一责任的本质：
"When it comes to AI, compliance and accountability are more than regulatory obligations – they are commitments to your accountholders' trust and the integrity of your financial institution".
"When it comes to AI, compliance and accountability are more than regulatory obligations – they are commitments to your accountholders' trust and the integrity of your financial institution".
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。它还强调使用多样化的数据集来减少与性别、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，并组建多学科团队对其人工智能系统进行定期审计。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，并确保所有客户得到公平对待。
To navigate international regulations effectively, banks need a clear plan for managing AI systems. Start by building a strong AI governance framework. This framework should guide compliance efforts and ensure alignment with both local and international standards. It’s a good idea to set up specialized teams or committees to handle regulatory requirements and oversee AI-related activities.
Regular risk assessments are another key step. These help identify potential regulatory hurdles and assess how AI systems influence operations in different regions. Pair this with ongoing monitoring and auditing of AI models to confirm they’re working as intended and staying compliant with evolving rules. Keeping decision-making processes transparent and maintaining thorough documentation can also help demonstrate compliance to regulators.
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并支持跨境运营的顺利进行。
银行可以通过建立强大的数据治理框架并确保其应用的透明度来挖掘人工智能的潜力。这意味着遵守监管要求——不仅是为了避免法律麻烦，也是为了赢得客户的信任。建立明确的数据收集和使用规则，同时优先考虑客户同意，在保护敏感信息方面发挥着关键作用。
采用隐私优先的方法还可以为银行带来竞争优势，有助于增强其在市场上的声誉。通过致力于道德人工智能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。这种方法将信任作为人工智能驱动工作的核心。
