利用 AI 和机器学习转变风险策略：与 Abhishek Nagesh 的对话
快速阅读: 《所有技术杂志》消息，资深金融专家阿比吉特·纳格什指出，人工智能和机器学习正重塑金融机构的信用和市场风险管理方式。尽管AI提高了风险评估的准确性和效率，但过度依赖可能导致偏见和盲点。银行需平衡自动化与人工监督，同时为未来的跨学科风险做好准备，如气候变化和网络安全。
阿比吉特·纳格什是一位资深的金融专业人士，拥有超过15年的财务会计、监管合规和企业风险管理经验。凭借对巴塞尔委员会（BCBS）、审慎监管局（PRA）和美国三机构法规的深厚专业知识，他在信贷风险和交易对手信贷风险方面被广泛认为是专家。
随着人工智能和机器学习继续重塑金融行业，阿比吉特处于机构重新思考传统风险框架的前沿，从手动、被动的模型转向主动、以人工智能驱动的系统，这些系统能够分析海量数据集、检测模式并为实时决策提供信息。在这次采访中，他讨论了先进技术如何改变信用和市场风险管理，自动化可能存在的盲点，以及金融机构如何在创新和监督之间找到正确的平衡。
### 人工智能和机器学习如何重塑金融机构处理信用和市场风险的方式？
人工智能和机器学习从根本上改变了银行目前处理信用和市场风险的方式。银行正在从手动和主观的定性评估转向即时的数据驱动的自动信用风险评估。例如，机器学习模型现在通过分析指数倍更多的数据来协助义务人风险评级（信用评分），不仅仅是财务报表，还包括交易记录、互联网搜索历史、消费模式、市场趋势，甚至新闻和社会媒体互动。这意味着像贷款批准这样的信用决策可以更快地完成。
多个AI工具如自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）和机器人流程自动化（RPA）越来越多地被要求协同工作，为潜在的贷款风险提供简单的“可行”或“不可行”建议。银行已经使用ML进行欺诈检测和反洗钱监控，因此它们可以越来越发现传统方法通常忽略的可疑模式。这为银行建立了一个早期预警系统，其中AI可以检测客户行为或更广泛的经济信号中的细微变化，表明风险上升，从而允许银行实时采取行动。
### 今天哪些算法或模型最有效地预测和管理金融风险？
当今的风险管理利用了各种先进的算法和模型，每个都适合特定类型的金融风险。以下是一些最有效的：
银行越来越多地使用监督学习算法如决策树、随机森林和神经网络来预测贷款和信用投资组合违约的可能性。这些模型通常通过考虑非线性交互和更广泛的数据，优于传统的基于回归的风险评分卡。例如，梯度提升LLM分析数百个借款人的属性（收入、消费模式，甚至是允许的社会数据）来生成更精确的信用风险评分。使用ML模型，银行可以更自信地批准信贷，并及早识别出风险贷款。
金融欺诈和洗钱是AI模型今天表现突出的领域。技术如聚类、异常值检测和神经网络（特别是自动编码器）被用来标记指示洗钱或非法活动的不寻常交易模式。这些算法不一定预测特定的结果；相反，它们监控行为并在与基线相比看起来异常时发出警报。模型可以预测个人信用卡的常规消费模式，并立即发现一系列交易不符合该模式的情况（可能表明被盗卡或账户接管）。同样，银行使用网络分析算法来检测暗示洗钱的交易环。这些由AI驱动的系统比静态规则更高效，因为它们可以通过识别数据中的变化来适应新出现的欺诈手段。
### AI驱动的工具如何提高风险评估的准确性和效率，与传统方法相比？
AI驱动的工具在准确性和效率上往往优于传统风险管理方法。AI可以筛选成千上万关于实体或交易对手的公开披露，并发现隐藏的趋势，表明信用画像中的低效或不平衡，这是信用战略的基础。传统方法依赖于采样数据或简单的统计模型，可能会忽视这些细微差别，因为人类专家无法复制无缝机器逻辑的速度和数量。
通过捕捉这些细节，AI提供了更准确的风险图景，因为盲点和意外情况减少了。简而言之，基于AI分析的决策基于大量经过验证的数据，提高了其准确性。曾经需要几周时间的任务，如创建宏观经济因素模拟，现在通过无缝数据集成和算法过程嵌入可以在几分钟内完成。许多银行现在已经试点使用机器人流程自动化（RPA）来自动生成监管报告表格并从不同平台收集数据。这种自动化加快了报告速度并减少了人为错误。
同样，AI驱动的风险模型可以即时重新计算敞口或模拟市场冲击，为风险经理提供最新见解，而不是等待日终报告。这种效率让银行能更快响应不断变化的条件，当市场以闪电般的速度移动时，这是一个竞争优势。AI工具擅长持续监控。例如，银行利用AI全天候监控交易和通信，并立即标记异常情况。传统的基于规则的系统可能会产生过多误报或遗漏新型欺诈手段。然而，增强型机器学习可以学习什么是“正常”行为并更准确地检测出模式外事件。
越来越多地，AI通过监控交易员的聊天和通话来防范内部市场操纵和滥用。
### 在依赖AI进行监管合规时，可能存在哪些潜在危险或盲点？
过度依赖仅靠AI进行监管合规而缺乏平衡的人类判断会引入新的风险和盲点，银行需要谨慎管理这些。一个显著的危险是，随着时间推移，AI模型可能演变为黑箱并开始给出矛盾的结果。假设机器学习模型拒绝贷款或标记交易没有详细清晰的解释。合规不仅仅是做出正确决定的问题，即银行必须证明其遵循了规定并作出了审慎的决定。
AI模型通过对数据的学习、遗忘和重新学习，历史数据集可能存在偏差或不完整。如果过去放贷存在无意的偏见，信用风险AI可能会延续甚至放大这些偏见。例如，基于种族对借款人不利会导致合规和道德问题。相反，数据中可能存在盲点：如果某种风险在过去从未发生过，AI将不知道如何在未来识别它。这特别令人担忧监管合规，因为新规则可能针对之前不普遍存在的问题。然而，AI模型可能不会识别合规问题，因为它在其训练数据中没有先例。这就是为什么监管者经常强调检查AI模型的偏见和完整性，这也是为什么需要人类监督来捕捉AI可能遗漏的东西。
### 金融机构在风险相关决策中应如何平衡自动化与人类监督？
银行应追求人机协作，其中AI处理繁重的数据任务，人类提供战略指导和判断。想法是让AI做它最擅长的事情，即处理大量信息和识别模式等。相比之下，人类必须做他们最擅长的事情，即理解背景、做出细致的决策并确保符合伦理标准。
因此，成功采用AI意味着结合专家的人类判断与AI分析。实践中，平衡自动化和监督可能看起来像这样：AI系统筛选数千份联系或衍生品协议，并根据其发现的复杂模式标记少数为高风险。与其自动提高保证金追加支付的警报，人类信贷官员审查AI的发现并检查模型可能未完全理解的任何因素，然后做出最终决定。
### 随着技术的发展，未来五到十年内金融机构应该如何准备调整其风险策略？
技术的快速发展和新兴风险的演变迫使金融机构使风险管理策略具有前瞻性和灵活性。银行的风险策略应明确采用AI工具，不仅作为试验项目，而是整合到核心风险框架中。在未来5-10年内，我们可以预期进一步的巴塞尔监管修订、新的市场冲击、交叉资本要求等，这些都将需要处理更多数据和复杂性。
通过现在构建机器学习、大数据分析和自动化的技能，银行为应对未来的挑战奠定了基础。具体来说，这可能意味着在风险管理中设立专门的AI MRM团队，投资现代数据基础设施，并不断用最新技术升级模型。那些将AI和高级分析视为风险战略资产的机构将在韧性和适应性方面占据显著优势。
风险管理的下一个前沿超越了传统的信贷或市场风险。银行应提前准备应对跨学科风险，如投资组合的气候变化影响、金融系统的网络安全威胁、金融科技创新带来的风险以及加密资产的波动性。这些领域正逐渐成为主流风险监管的一部分。例如，监管者已经在谈论对银行进行气候压力测试。在此保持主动性——例如运行内部气候风险评估或监测加密货币敞口，即使尚未强制要求——将使机构为这些风险正式进入监管领域做好准备。
(以上内容均由Ai生成)
