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隨著人工智慧(AI)技術的快速發展,銀行業的風險管理正經歷一場前所未有的轉型。AI以及生成式AI以其強大的數據分析、模式識別以及語言圖片處理能力,逐漸被整合到風險管理的核心領域,如風險評估、欺詐偵測和信用分析等。這場智慧革命不僅提升了銀行風險管理的效率,未來更可能改變整個金融生態系統的運作模式。
AI在銀行風險管理中的四大核心運用
1 信用分析和預測:AI能深入分析客戶財務歷史和信用歷史,並能分析傳統信用評估所未包含的非結構化數據,例如社群媒體資訊、網絡行為和市場趨勢,提供客戶更全面的信用評估,幫助銀行更準確地評估借款人的信用風險,透過AI自動化風險評估,更能在問題發生前發出預警通知,從而降低壞帳和違約風險。
2 詐欺偵測與預防:AI 利用機器學習和深度學習模型,可以即時分析大量交易數據,識別出其中的異常行為和潛在的詐欺活動。即時發出警告訊息,提高偵測準確性並降低誤報率,幫助銀行及時採取適當措施保護客戶資產。
3 合規管理與監控:AI 的自然語言處理技術可以分析大量的非結構化文本數據,例如法律文件、新聞報導和社群媒體內容,識別潛在的合規風險問題,生成式AI更可以自動化重複性的合規相關任務,從監控識別可疑交易到生成合規報告,大幅減輕合規的作業成本。
4 市場風險預測與壓力測試:AI能通過歷史數據分析預測市場趨勢,透過生成式 AI 更能模擬各種假設的市場情境進行壓力測試,幫助銀行更好地應對市場波動,並及時調整其風險管理策略。
銀行導入AI須關注的五大面向
1 外部監管合規:目前國內銀行對人工智慧的使用有相關規範,包括金管會於2024年6月20日正式發布的「金融業運用AI指引」、銀行公會於2024年3月14日公告的「金融機構運用人工智慧技術作業規範」以及國科會於2024年9月13日結束意見徵詢期的「人工智慧基本法草案」。銀行需要持續關注此類監管機構對AI規範進展以避免合規風險,鑒於生成式AI技術的快速演變,對銀行更重要的是通過自身AI治理舉措來落實風險管理機制,確保應用AI風險被有效控制。
2 數據基礎建設的建立:AI模型的準確性與有效性高度依賴於使用的數據品質,銀行應於早期投資先建立完善的數據基礎建設,包括數據收集、存儲、處理和分析的流程管理,並導入現代數據治理工具和方法。高品質的數據不僅提高AI模型的準確性,更是銀行發展AI技術的重要基石。
3 數據隱私保護與網路安全:銀行處理大量敏感的客戶數據,任何數據洩漏都可能導致嚴重的法律風險和業務損失。建立健全的數據管理流程,包括數據加密、匿名化處理和嚴格的存取控制機制,確保AI模型使用的數據安全、透明且符合個資保護相關法規。此外隨著AI系統的應用擴大。銀行須透過完善的網絡安全策略,保護AI模型和數據免受網路攻擊,並定期進行安全稽核和漏洞評估。
4 AI模型的訓練、監控與持續改進:銀行應建立全面的模型管理流程,包括從開發到驗證、部署和更新,以確保AI模型的準確性和可靠性需要持續的訓練及監控。在模型開發階段即需納入公平性評估,以防止信用評估、貸款審批及風險評估過程中出現歧視結果,確保決策符合公平待客的原則。同時要保持模型決策過程透明化並具解釋性,與關係人進行有效溝通,以增強對AI使用的信任。此外應定期監控模型表現,檢測潛在的偏差並及時調整。最終實施全面的風險評估,並制定應急預備方案,以控制模型失效或決策錯誤所帶來的風險。只有持續監控和優化AI模型生命週期中的各個環節,才能保障AI系統的高效、可靠及受信任。
5 培養AI驅動的組織文化:優秀的人才是成功推展AI應用的關鍵。除直接從市場上吸引具有專業知識和經驗的AI專才,銀行應積極培養現有員工,提高他們對AI技術的理解和實際操作能力,並建立一個跨領域的團隊,將金融專業知識與AI技術緊密結合。此外培養員工對AI的接受度和支持力度,營造一個鼓勵創新和持續學習的環境,確保員工具備應對未來挑戰的能力,從而提升銀行整體競爭力。
綜上所述,AI在銀行風險管理中的應用前景廣闊,但也伴隨著挑戰,所有新技術導入需謹慎,以在技術創新和風險控制間取得平衡,確保負責任開發與部署。銀行需要在遵守監管要求的前提下,建立紮實的數據基礎,保護客戶隱私和權益,加強AI管理確保倫理與公平性,並培養專業人才。只有全面考慮這些關鍵面向,才能充分發揮AI的優勢,提高風險管理的效率和效果,保持銀行在國際金融市場的競爭力。(本文由KPMG安侯建業風險顧問服務執行副總經理陳世雄、協理林逸然/提供)
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