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监管审视下的人工智能:可解释性、模型风险管理与可审计的决策。

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人工智能在哪里划算

  • 信贷与风险决策,其中每一项输出都必须能向监管机构解释清楚。
  • 客户开户与KYC审查,成本主要来自处理文件而非判断本身。
  • 跨渠道的行为监控与金融犯罪侦测,而这些渠道目前分散在不同系统中。
  • 针对申报文件、政策与市场数据的内部研究辅助,这些数据分析师本已付费获取。

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常见用例

  • 在贷款文档之间提取并核对条款,仅将例外情况标记给人工处理。
  • 依据内部数据起草初稿授信备忘录,每一个数字都可追溯到来源。
  • 对交易监控告警分级,让调查人员先从最可能属实的入手。
  • 为一线员工解答政策与流程问题,并引用具有约束力的文件。

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什么在制约它

  • 模型风险管理:范围内的每个模型都需要文档、验证与定期复核。
  • 可解释性并非可选项。影响客户的决策必须能够被还原。
  • 数据驻留,以及不同法人实体与法域之间的隔离。
  • DORA与欧盟《人工智能法案》是叠加在既有监管期望之上,而非取而代之。

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