知識(shí)點(diǎn)8.2人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)

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八金融科技風(fēng)險(xiǎn)科技改變金融知識(shí)點(diǎn)8.2

人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域

的應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)FINTECH主講人：李毅

2隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)目錄3責(zé)任主體難以認(rèn)定4放大市場順周期性5監(jiān)管套利風(fēng)險(xiǎn)1技術(shù)安全風(fēng)險(xiǎn)1CHAPTER人工智能技術(shù)本身仍處于發(fā)展演進(jìn)過程中，存在算法“不可解釋性”、對(duì)數(shù)據(jù)依賴度高等問題，加之算法模型設(shè)計(jì)缺陷等人為因素，可能導(dǎo)致結(jié)果偏離預(yù)期、算法歧視、系統(tǒng)異常等風(fēng)險(xiǎn)。此外，人工智能技術(shù)被不當(dāng)使用甚至惡意使用，可能導(dǎo)致擴(kuò)大違法違規(guī)行為危害的風(fēng)險(xiǎn)技術(shù)安全風(fēng)險(xiǎn)2CHAPTER一方面，逆向攻擊等威脅可能導(dǎo)致人工智能模型內(nèi)部數(shù)據(jù)泄露，而金融領(lǐng)域數(shù)據(jù)可能涉及大量個(gè)人隱私，此類數(shù)據(jù)的泄露可能給客戶帶來難以估量的損失。另一方面，人工智能技術(shù)應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘方面，可通過對(duì)看似不相干數(shù)據(jù)的挖掘分析得到與客戶隱私相關(guān)的信息，降低數(shù)據(jù)脫敏等隱私保護(hù)手段的效果，加大隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)。隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)3CHAPTER人工智能技術(shù)產(chǎn)品和應(yīng)用本身不具備責(zé)任承擔(dān)能力及法律主體資格，而其在金融領(lǐng)域的應(yīng)用可能涉及技術(shù)提供方、技術(shù)使用方以及金融服務(wù)使用方等多個(gè)利益相關(guān)方，往往難以厘清責(zé)任歸屬，算法“不可解釋性”則更增加了責(zé)任劃分的難度。責(zé)任主體難認(rèn)定4CHAPTER隨著人工智能技術(shù)大規(guī)模應(yīng)用于金融交易中，可能因算法的同質(zhì)性等因素導(dǎo)致市場交易行為一致化，加大市場周期性波動(dòng)幅度。此外，當(dāng)出現(xiàn)極端事件或程序出現(xiàn)故障時(shí)，可能帶來巨大損失甚至對(duì)金融穩(wěn)定造成負(fù)面影響。放大市場順周期性5CHAPTER人工智能技術(shù)應(yīng)用和發(fā)展速度較快，而監(jiān)管部門在了解技術(shù)情況、制定規(guī)范政策等方面一般存在時(shí)滯，且監(jiān)管部門與被監(jiān)管機(jī)構(gòu)之間可能存在信息上的不對(duì)稱，進(jìn)