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金融一直是数字创新的推动者，而最近的AI浪潮也再次证明了这一点不会有例外。作为一个正承受越来越大压力的行业——需要为客户提供更快、更个性化、且更高效的数字体验——将前沿技术融入其中已经是不可协商的必要条件。
当金融科技公司从AI的试验阶段走向将AI嵌入其核心战略时，问题不在于AI能带来什么价值，而在于它如何在时间推移中被治理。没有在中央框架中嵌入清晰的指导原则，金融科技公司将很快在声誉、监管和安全方面遭遇风险。
一个“活的”框架不仅覆盖所有要点，而且能在策略不断演进的同时保持同步。它推动创新，而非抑制创新——同时不牺牲金融科技公司的利益。
金融服务的快速数字化也带来了更多机会，使潜在欺诈与网络安全攻击成为可能。然而，缺乏治理的AI往往会陷入“幻觉”和偏见——这意味着，持有账户的人可能会被本应保护他们的系统错误地标记。
金融科技公司必须确保AI系统能够稳定一致地运行，并满足性能标准。糟糕的数据管理是缺乏治理的AI的基石，并会滚雪球般引发灾难性后果。这并不是简单地做到“实时行动”那么容易，而是要做到准确且公平。当用于支撑这些系统的数据没有得到妥善管理时，部署注定会失败。
想象一个AI系统因管理不善且被扭曲的数据而产生误导：它错误地基于账户持有人的邮编（zip code），将一笔本应是合法的、大额交易标记为欺诈。某些人群会根据不准确的历史数据被单独点名，而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，还会对机构声誉产生长期影响，尤其是当它直接触犯消费者保护法时。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；当违规发生时，被质疑的并不是引入的工具，而是使用这些工具的团队。
这些后果还会进一步叠加。上述情形会给团队带来额外压力——随后团队不得不介入，从而浪费宝贵的人力和时间。更关键的是，它们还会暴露出现有基础架构中的重大缺口。未被治理的数据是金融科技数字化“织物”中的薄弱环节，使其容易受到真正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、测试与再校准。这使金融服务提供方能够在持续的基础上最大化其安全韧性，同时在数据与风险演变时定期评估并更新系统。与此同时，偏见得以被清除，为贯穿其中的公平与准确铺平道路。
遵循“活的”框架的金融科技公司，能够防止AI像黑箱一样运行——无论对团队还是用户而言，其内部运作都是个谜。账户持有人、员工以及监管机构都需要得到保证：对任何已集成的技术，都应具备可解释性和透明度。
要消除偏见，必须理解并掌握：一个AI工具是如何以及为何做出某项决策的。如今，AI系统被用于诸如信用评分（credit scoring）之类的流程，但遗憾的是，它们并非对偏见免疫。这带来的后果十分严重：歧视，尤其是对少数群体——由于故障或不当的AI，他们会被更不成比例地拒绝贷款。类似CFPB（消费者金融保护局）以及《公平放贷法》（Fair Lending laws）等法规，要求金融服务中使用的AI工具具备可解释性与可追溯性。同时也要求将偏见从等式中移除。
在“活的”治理模型中，可解释性与可追溯性被嵌入到每一个用例和工作流程中：
* 数据源与数据去向会被清晰记录。 * 所有模型变更、测试与观察结果都会被记录。 * 决策逻辑会被传达清楚，使监管者与客户——不仅仅是操作人员——能够理解：一个AI系统如何以及为何做出建议或采取行动。
金融机构正借助自动化和AI来监控可疑交易与活动，以作为反洗钱（anti-money laundering）系统的一部分。然而，当AI没有得到恰当的监督或管理时，会出现两个问题：
* 误报（False positives）：合法交易被错误地标记，导致客户沮丧，并浪费宝贵的人力。 * 漏报（False negatives）：真实威胁被遗漏，危及整个数据集与数字系统，使组织声誉面临风险，并摧毁信任。
通过“治理即护栏”（governance-as-guardrails）的方法，这些风险可以借助管理良好、透明且可审计的数据被降到最低。同时，明确的告警也会与可立即执行的洞察相集成，以便在需要时能够迅速干预。
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。这些框架不仅能保护机构与个人免受AI参与所带来的潜在风险，还能为金融科技公司提供显著的竞争优势。这些框架为其提供实现以下目标的手段：通过可问责的治理、公平与透明来增强信任并提升声誉，并确保可靠性与性能。
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为什么“活的框架”是推动金融科技创新的核心
Imran Aftab，10Pearls的联合创始人兼首席执行官。
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由摩根大通（JP Morgan）、Coinbase、Blackrock、Klarna等高管阅读
金融一直是数字创新的推动者，而最近的AI浪潮也再次证明了这一点不会有例外。作为一个正承受越来越大压力的行业——需要为客户提供更快、更个性化、且更高效的数字体验——将前沿技术融入其中已经是不可协商的必要条件。
当金融科技公司从AI的试验阶段走向将AI嵌入其核心战略时，问题不在于AI能带来什么价值，而在于它如何在时间推移中被治理。没有在中央框架中嵌入清晰的指导原则，金融科技公司将很快在声誉、监管和安全方面遭遇风险。
一个“活的”框架不仅覆盖所有要点，而且能在策略不断演进的同时保持同步。它推动创新，而非抑制创新——同时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机会，使潜在欺诈与网络安全攻击成为可能。然而，缺乏治理的AI往往会陷入“幻觉”和偏见——这意味着，持有账户的人可能会被本应保护他们的系统错误地标记。
金融科技公司必须确保AI系统能够稳定一致地运行，并满足性能标准。糟糕的数据管理是缺乏治理的AI的基石，并会滚雪球般引发灾难性后果。这并不是简单地做到“实时行动”那么容易，而是要做到准确且公平。当用于支撑这些系统的数据没有得到妥善管理时，部署注定会失败。
想象一个AI系统因管理不善且被扭曲的数据而产生误导：它错误地基于账户持有人的邮编（zip code），将一笔本应是合法的、大额交易标记为欺诈。某些人群会根据不准确的历史数据被单独点名，而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，还会对机构声誉产生长期影响，尤其是当它直接触犯消费者保护法时。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；当违规发生时，被质疑的并不是引入的工具，而是使用这些工具的团队。
这些后果还会进一步叠加。上述情形会给团队带来额外压力——随后团队不得不介入，从而浪费宝贵的人力和时间。更关键的是，它们还会暴露出现有基础架构中的重大缺口。未被治理的数据是金融科技数字化“织物”中的薄弱环节，使其容易受到真正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、测试与再校准。这使金融服务提供方能够在持续的基础上最大化其安全韧性，同时在数据与风险演变时定期评估并更新系统。与此同时，偏见得以被清除，为贯穿其中的公平与准确铺平道路。
确保可解释性与透明度
遵循“活的”框架的金融科技公司，能够防止AI像黑箱一样运行——无论对团队还是用户而言，其内部运作都是个谜。账户持有人、员工以及监管机构都需要得到保证：对任何已集成的技术，都应具备可解释性和透明度。
要消除偏见，必须理解并掌握：一个AI工具是如何以及为何做出某项决策的。如今，AI系统被用于诸如信用评分（credit scoring）之类的流程，但遗憾的是，它们并非对偏见免疫。这带来的后果十分严重：歧视，尤其是对少数群体——由于故障或不当的AI，他们会被更不成比例地拒绝贷款。类似CFPB（消费者金融保护局）以及《公平放贷法》（Fair Lending laws）等法规，要求金融服务中使用的AI工具具备可解释性与可追溯性。同时也要求将偏见从等式中移除。
在“活的”治理模型中，可解释性与可追溯性被嵌入到每一个用例和工作流程中：
确保反洗钱（AML）合规
金融机构正借助自动化和AI来监控可疑交易与活动，以作为反洗钱（anti-money laundering）系统的一部分。然而，当AI没有得到恰当的监督或管理时，会出现两个问题：
通过“治理即护栏”（governance-as-guardrails）的方法，这些风险可以借助管理良好、透明且可审计的数据被降到最低。同时，明确的告警也会与可立即执行的洞察相集成，以便在需要时能够迅速干预。
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。这些框架不仅能保护机构与个人免受AI参与所带来的潜在风险，还能为金融科技公司提供显著的竞争优势。这些框架为其提供实现以下目标的手段：通过可问责的治理、公平与透明来增强信任并提升声誉，并确保可靠性与性能。