银行业AI治理框架与风险平衡

图：人工智能应用可能带来的风险

图：毕马威人工智能目标运营模型

图：毕马威AI治理框架的基本结构

建立指导性的原则作为银行AI治理框架的基础。这些原则应反映银行对道德、负责任和可信赖的人工智能实践的承诺，例如尊重人类自主、防止伤害、公平、问责或可解释性等。

核心原则作为道德指南，确保银行人工智能相关举措与社会价值观、组织使命相一致。这项基础将有助于在利益相关者之间建立信任，并为人工智能相关决策奠定基调。

组织一个跨职能团队，包括首席合规官、法律专家、技术负责人等，在考虑透明度、公平性、问责之和隐私等价值观的基础上起草一套适用于银行的人工智能原则。

制定人工智能战略计划明确人工智能如何与组织运营有效衔接，并进一步明确战略目标、风险、资源和利益相关方等要素。

一套清晰的人工智能战略有助于确保组织的人工智能行动与业务目标保持一致，并为此有效配置资源。它还为解决潜在风险和充分利用人工智能的潜力提供了路线图。

全面深入诊断机构内部人工智能的当前应用状况，定位差距的基础上设定目标和配置资源，并从战略落地角度明确各部门、各级机构在人工智能战略中的角色和责任，以落实责任并简化决策流程，同时应细化战略成功的衡量标准、战略实施的时间表，并与现有的公司流程和公认的标准保持一致。

创建并实施一套管理政策和制度，以管理组织内人工智能技术的开发、部署和使用。

人工智能政策和制度将高度概括的核心原则转化为可操作性的指南，确保与道德、法律和行业标准的一致性和遵循性。这些政策和制度有助于金融机构降低风险，保护机构免受潜在责任的影响。

银行应至少起草和发布涵盖数据治理、模型验证、透明度和缓解偏见等关键领域的政策和制度，并保证这些政策与现有的流程和公认的标准相符合，并定期评估和更新，以持续契合不断变化的法规要求和优化的实践，确保人工智能管理体系仍然适应新的挑战和技术发展。

制定一个标准框架，为人工智能相关流程、系统和操作建立更好的实践、要求和规范。

标准有助于确保人工智能应用的持续开发和部署在质量、安全和合规性方面持续达到预期结果。它们是评估人工智能技术的有效性和可靠性的基准。

与行业机构和标准组织合作，采用或调整现有的人工智能标准。在所有人工智能项目中实施这些标准，确保从最初的设计阶段到部署和监控都遵守这些标准。

在风险识别的基础上建立健全控制措施，以转移、规避、缓释与人工智能相关的风险，确保组织在内部建立保障安全和道德的人工智能环境，同时遵循法律法规和监管政策要求。

人工智能技术具有固有的风险，包括数据隐私问题、算法偏见和安全漏洞，有效的控制措施对于防范这些风险至关重要。

开展一次全面的风险评估，以识别当前人工智能开发和部署中的潜在风险和威胁，制定具备针对性的控制措施，如访问控制、审计机制和持续监控，并将这些控制措施集成到整体AI治理框架中，定期对相关控制措施的有效性进行评估。

制定结构化的培训计划，使员工具备负责任地管理和使用人工智能技术所需的知识、技能和意识。

AI治理的成功实施取决于组织赋予员工必要技能的能力。从高管到一线员工都必须接受培训，以深入理解他们在支持可信赖的人工智能技术开发和应用方面的作用。

设计一个分层培训计划，以满足组织内不同角色的需求。对于高管而言，重点关注战略决策和风险管理；对于技术团队，强调人工智能的道德开发和合规性。此外，应保证培训和教育的持续性，以跟上快速发展的人工智能环境。

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