为什么“Living Framework”是推动金融科技创新的核心

Imran Aftab，10Pearls 联合创始人兼首席执行官。

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由 JP Morgan、Coinbase、Blackrock、Klarna 等的高管阅读

金融行业一直是数字创新的推动者，而最近的 AI 浪潮证明了这一点同样无可例外。作为一个正面临日益增长压力、必须为客户提供更快、更个性化、以及更高效的数字体验的行业，嵌入前沿技术是不可谈判的要求。

当金融科技公司从 AI 试验阶段走向将其嵌入核心战略时，问题就不在于 AI 所带来的价值，而在于它如何在时间中被治理。没有嵌入到中央框架中的清晰指导原则，金融科技公司将很快从声誉、监管与安全等方面遭遇风险。

一个“活的”框架不仅能够覆盖所有方面，而且还能跟上不断演进的策略节奏。它推动创新，而不是抑制创新——在这一过程中不牺牲金融科技公司的利益。

在公平与准确之间取得平衡

金融服务的快速数字化也带来了更多潜在欺诈与网络安全攻击的机会。然而，如果没有治理的 AI 往往会陷入幻觉与偏见——这意味着，账户持有人可能会被那些本应保护他们的系统错误标记。

金融科技公司必须确保 AI 系统稳定运行，并达到性能标准。糟糕的数据管理是无治理 AI 的基石，并会滚雪球式地演变为灾难性的后果。这并非只是需要做到实时响应的问题，而是要做到准确且公平。当为这些系统提供依据的数据没有被妥善管理时，部署注定会失败。

想象一个 AI 系统被误导：其数据被错误管理并发生偏斜，却错误地根据账户持有人的邮编，将一笔真实且金额较大的交易误判为欺诈。某些群体会基于不准确的历史数据被点名，这只会进一步强化对个人或群体的偏见。歧视不仅会损害信任与关系，而且还会带来长期的声誉后果，尤其是它直接触犯消费者保护法律。金融科技公司有法律义务在 AI 系统的全生命周期中以公平且安全的方式使用数据，而当违规发生时，受到质疑的并不是被引入的工具本身，而是使用这些工具的团队。

这些后果还会进一步叠加。这些情形会对团队造成额外压力，进而需要他们介入，浪费宝贵的人力与时间。更关键的是，它们也会暴露现有基础中的重大漏洞。无治理数据是金融科技数字化“织物”中的薄弱环节，使其容易遭受真实的欺诈与网络安全威胁。

“活的”治理框架能够抵消这些风险，因为它要求对 AI 模型进行持续监控、测试与重新校准。这使得金融服务提供方能够在恒定基础上最大化其安全稳健性，同时在数据与风险演进时定期评估并更新系统。与此同时，偏见也会被根除，从而在整个过程中实现公平与准确。

确保可解释性与透明度

遵循“活的”框架的金融科技公司，可以防止 AI 像黑盒一样运行，让团队与用户都无法了解其内部运作机制。账户持有人、员工以及监管机构都需要通过可解释性与透明度来获得保证，特别是针对任何已集成的技术。

消除偏见需要理解：一个 AI 工具是如何以及为何做出决策的。如今，AI 系统被用于信用评分等流程，但不幸的是，它们并不会免疫偏见。这带来的后果非常严重：歧视，尤其是对少数群体的歧视——由于故障 AI 的影响，这些群体往往会被不成比例地拒绝贷款。像 CFPB 以及《公平放贷法》这样的法规要求对用于金融服务的 AI 工具提供可解释性与可追溯性。它们也要求从等式中移除偏见。

在“活的”治理模型中，可解释性与可追溯性被嵌入到每一个使用场景与工作流程中：

*   数据来源与去向会被清晰记录。
*   所有模型变更、测试与观察结果都会被记录下来。
*   会沟通决策逻辑，使监管者与客户——而不仅仅是操作者——理解并知道 AI 系统是如何以及为何做出推荐或采取行动的。

确保满足反洗钱（AML）合规

金融机构正在借助自动化与 AI 来监控可疑交易与活动，作为反洗钱系统的一部分。然而，当 AI 没有被恰当监督或管理时，会出现两个问题：

*   误报（False positives）：合法交易会被错误标记，导致客户感到沮丧，并浪费宝贵的人力。
*   漏报（False negatives）：真实威胁会被错过，危及整个数据集与数字系统，将组织的声誉置于风险之中，并摧毁信任。

采用“治理作为护栏（guardrails）”的方法，这些风险会通过被良好管理、透明且可审计的数据而被降到最低。清晰的告警也会与可立即执行的洞察相集成，以确保在需要时能够迅速介入。

随着 AI 解决方案持续演进，“适应性强的、活的”框架将变得愈发必要。这些框架不仅能够保护机构与个人免受 AI 介入所带来的潜在风险，还能为金融科技公司提供显著的竞争优势。这些框架让它们具备增强信任的手段，并通过提供可问责的治理、公平与透明，以及确保可靠性与性能，从而提升自身声誉。