原標題：謹防人工智能“風(fēng)控”成風(fēng)險

　　近年來(lái)，人工智能技術(shù)快速滲透各行各業(yè)，金融業(yè)也不例外。不少金融機構開(kāi)始嘗試將人工智能技術(shù)應用于風(fēng)險防控領(lǐng)域，用科技創(chuàng )新來(lái)防范金融風(fēng)險。

　　當前，我國在“人工智能+風(fēng)控”領(lǐng)域進(jìn)行了積極的嘗試與探索，與國際金融業(yè)同行相比，具有一定的先發(fā)優(yōu)勢。在2023年7月的世界人工智能大會(huì )上，騰訊對外發(fā)布了金融風(fēng)控大模型。同年11月，騰訊與中國信息通信研究院、中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)、新加坡南洋理工大學(xué)、中原消費金融、微眾銀行等科研院校及金融機構聯(lián)合制定了全球范圍內首個(gè)金融風(fēng)控領(lǐng)域的大模型國際標準。

　　人工智能技術(shù)會(huì )為金融風(fēng)控帶來(lái)什么？理論上，人工智能賦能風(fēng)控，減少了人為失誤和干擾，可以提升風(fēng)險識別的效率和準確性。然而，考慮到人工智能技術(shù)是尚在發(fā)展的新事物，仍不成熟，在金融風(fēng)控領(lǐng)域貿然推廣可能帶來(lái)新的風(fēng)險。

　　最令人擔憂(yōu)的是數據泄露的風(fēng)險。目前，許多金融機構會(huì )選擇與具有人工智能技術(shù)的科技公司在風(fēng)控領(lǐng)域展開(kāi)合作，這些合作往往會(huì )涉及數據共享。人工智能大模型依靠大量的樣本數據進(jìn)行訓練，數據的規模和質(zhì)量對風(fēng)控的準確性有著(zhù)至關(guān)重要的影響。理論上，數據越豐富，大模型精準用戶(hù)畫(huà)像的能力越強，在信貸審批等方面識別風(fēng)險的準確度就越高。然而，隨著(zhù)越來(lái)越多的數據被共享，隱私能否被有效保護就成了新的風(fēng)險挑戰。值得強調的是，金融數據不僅具備數據的一般特性，更包含了國民賬戶(hù)信息、企業(yè)資金流轉等重要內容，這意味著(zhù)金融數據一旦泄露，可能會(huì )帶來(lái)比一般數據泄露更大的風(fēng)險。

　　除了數據泄露外，法律風(fēng)險同樣不容忽視。從歷史上看，法律法規的修訂往往滯后于新技術(shù)的應用。目前，人工智能技術(shù)還存在因數據和算法失誤生成虛假內容的可能，并在一定程度上造成用戶(hù)歧視。一旦大模型生成不準確的金融風(fēng)控報告，將很難分清是科技公司提供的技術(shù)不可靠，還是金融機構提供的數據不可信，這使得法律層面的責任難以被界定，容易出現金融機構和科技公司相互推諉扯皮的現象。在扯皮過(guò)程中，客戶(hù)貸款審批等合理訴求就可能受到拖延，風(fēng)險最終由客戶(hù)買(mǎi)單。

　　中央金融工作會(huì )議提出，要全面加強金融監管，有效防范化解金融風(fēng)險。針對人工智能技術(shù)在金融業(yè)應用可能帶來(lái)的新風(fēng)險，一方面，要完善法律法規，保障人對人工智能技術(shù)生成結果合理質(zhì)疑的權利，確保人工智能技術(shù)受到責任追究機制和透明、公平、安全等原則的制約；另一方面，要有效管理金融數據信息，穩健、謹慎地推動(dòng)人工智能技術(shù)應用，不斷提高風(fēng)控技術(shù)，對風(fēng)險管理和預測模型改進(jìn)優(yōu)化，讓技術(shù)向好向善，預防人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域應用帶來(lái)的潛在風(fēng)險。（蘇瑞淇）