人工智能在金融领域存在风险，如何治理金融AI算法模型？

人工智能与金融的关系

智能金融的本质

智能金融的本质依然是金融，尽管它改变了传统金融模式，增添了新业态，然而其宗旨仍然是服务实体经济与人民生活。人工智能借助智能方法达成这一目的，像助力实体经济发展、推动科技创新以及服务民众生活等方面。这表明，虽然金融模式发生了变革，但金融的核心内涵并未改变。

人工智能的出现，极大提高了金融机构识别、预警和控制风险的能力。不过，这并不意味着金融风险被分散或者消除。金融风险依旧存在，因为人工智能的发展并没有改变金融发展的本质规律。例如，在复杂的金融市场环境下，市场波动、信用风险等依然是不可忽视的因素。

人工智能的构成元素

人工智能由数据、算力、算法以及多元应用场景等主要元素构成。其中，算法是极为重要的部分。算法这一概念源于拉丁文，它的命名与波斯科学家穆罕默德・花拉子密有关，最初指的是阿拉伯数字运算法则。随着时间推移，到20世纪30年代，美国数学家香农将二进制计算数字与布尔代数结合，产生了智能算法编写的计算机语言，这才使得算法逐步发展成如今的形式。

算法的特性与争议

算法与模型的关系

算法和模型紧密相连。简单来讲，算法是计算的方法，是输入数据得出输出结果的过程。建立模型离不开算法，它是建立模型的流程，但不是模型的全部。模型是一系列算法的结果，是算法的数学表达。在建立模型时，需要对事物进行规律性的抽象概括，这体现了算法与模型之间不可分割的关系。

算法的非中性

关于算法是否中性存在诸多争论，而实际上算法并非中性。形成算法必须预设价值立场。算法依赖的数据存在局限性。虽然算法多样性和结果看似中立，但不同算法选择会产生不同结果，并且算法应用具有不确定性和不透明性。从美团、滴滴等例子可以看到算法的残酷性，其精确计算时间，让外卖员面临超时被差评风险，缺乏以人为本的考量。还存在算法歧视、算法博弈、算法霸权等问题。

算法模型在金融领域的问题

投资中的算法失误

在金融投资领域，算法模型存在不少问题。美国Zillow公司依靠算法进行智能投资，2021年因算法预测模型失误亏损5亿美元。在中国，一些金融机构的信贷风控模型也遭遇挑战。黑灰产组织利用大模型模拟金融机构信贷风控模型参数，依据客户画像灌输数据进行信贷欺诈，由于大银行和中小银行抵御科技风险能力不同，中小银行更易被攻破。

量化投资的算法问题

在量化投资方面，我国相关机构的算法模型问题明显。2023年某量化投资平台被处罚，算法权力在市场具有优势地位时会产生算法黑箱，推荐服务信息不对称加剧这一情况。算法还存在歧视，输出数据与性别、年龄等相关时会因客定价产生歧视。算法模型的策略一致性容易加大市场波动性，高频交易影响市场公平性，我国高频交易占量化收益的60%，且我国投资者以散户为主，这一影响更为突出。

金融AI算法模型的治理措施

法律法规与顶层设计

治理金融AI算法模型首先要设立相关法律法规，构建治理的顶层设计。目标是建立信任、效能和安全。这就像构建一座大厦，法律法规是坚实的地基，明确治理的方向和框架，为后续的治理工作提供基本依据。

专门组织与管控平台

成立专门组织是治理的重要环节。大型金融机构应建立算法模型管理委员会，这个委员会不是形式上的组织，而是要构建模型管控平台。它承担着重要的任务，如数据治理、算法模型解释、自主评估以及对模型效果评估的审查，还有问责和救济等工作。

治理生态的构建

建立模型算法的治理生态体系至关重要，需要金融机构、科技公司、消费者、监管者、自律组织等共同参与。各方在这个生态体系中发挥不同的作用，共同维护金融AI算法模型的健康发展。例如，金融机构提供数据和应用场景，科技公司提供技术支持，消费者反馈使用体验，监管者进行监督管理，自律组织进行行业自律等。

实例与规范

以国内某商业银行的实例来看，模型管理委员会制定算法模型开发应用的战略和政策规则，有零售模型的需求、设计、开发、验证等规范，还有模型管理的风险管理平台实时监控预警。人民银行发布的人工智能算法金融应用评价规范和AI模型的信息披露指南也具有重要意义，前者从模型精准性和性能方面规定，后者便于大众监督等，未来应贯彻好这些规范促进智能金融发展。

相关问答

人工智能对金融风险有哪些影响？

人工智能虽提高金融机构风险识别预警和控制能力，但没有分散或消除金融风险，金融风险依然受市场波动、信用等因素影响。

为什么说算法不是中性的？

形成算法需预设价值立场，依赖数据有局限，不同算法结果不同，且应用有不确定性和不透明性，这些体现算法非中性。

黑灰产组织如何利用算法对金融机构进行信贷欺诈？

黑灰产组织模拟金融机构信贷风控模型参数，依据客户画像灌输数据，利用金融机构信贷风控模型漏洞进行信贷欺诈。

量化投资中算法存在哪些问题？

存在算法黑箱、算法歧视，算法输出与个人特征相关时因客定价产生歧视，算法策略一致性加大市场波动，高频交易影响公平性。

如何构建金融AI算法模型的治理生态？

由金融机构、科技公司、消费者、监管者、自律组织等共同参与，各方发挥不同作用，如金融机构提供数据等，共同维护其健康发展。

人民银行发布的规范对金融AI算法模型有何意义？

人工智能算法金融应用评价规范从模型精准性等规定，信息披露指南便于大众监督，这些规范有助于促进智能金融健康发展。