活动概览
人工智能在金融领域的迅速崛起使负责任的治理不仅是一个监管问题，而且成为该行业的决定性挑战。在我们最近的小组讨论中， 为金融领域负责任的人工智能描绘未来，来自全球银行、人工智能机构和金融科技公司的演讲者齐聚一堂，探讨一个关键问题： 金融机构如何在维持创新的同时实施负责任的人工智能？
会议强调了紧迫性和机遇性：从一开始就嵌入治理，使人工智能举措与战略优先事项保持一致，并将新加坡定位为大规模采用负责任的人工智能的试验台。
演讲者和主持人
- 王志强博士 （主持人） — 人工智能国际研究所 （AIII） 创始人 |全球金融科技研究所人工智能小组委员会主席
- David Hardoon 博士 — 渣打银行人工智能支持全球主管
- Brindha Jeyaraman 博士 — 大华银行高级总监兼生成式人工智能治理主管 |全球金融科技研究所行业研究员
- Aaron Hallmark — FAIT AI 创始人兼首席执行官
小组讨论亮点
负责任的人工智能设计
- 治理必须在 AI 生命周期的每个阶段进行集成，而不是在部署后添加。该小组呼吁将编纂的测试、监测和情境风险管理作为负责任使用的基线。
从志向到实践
- 原则只有在转化为生产时才重要。机构需要持续的监控框架、概率测试方法和清晰的工作流程——将确定性系统与概率性人工智能组件区分开来。
战略重点和投资回报率
- 随着许多并行举措的进行，优先级是关键。该小组敦促公司将用例与投资回报率视野保持一致，考虑对劳动力的影响，并随着时间的推移建立复合价值。
人类增强，而不是替代
- 人工智能应该加强人类决策，特别是在需要同理心和细致入微的客户参与的领域。透明度对于支持初级员工发展和保护职业道路也至关重要。
全行业协作
- 共享测试套件、护栏即代码和跨行业工作组可以加速采用，并帮助各种规模的公司从负责任的框架中受益。
新加坡作为试验场
- 凭借其规模、协调性和人才密度，新加坡在孵化负责任的人工智能实践并将其出口到全球方面具有独特的优势。维持风险偏好将是保持这种优势的关键。
著名名言 📌
- “治理加速创新。”
- “如果你还在问哪种人工智能模型最好，那么你的治理和架构已经落后了。”
- “从一开始就建立信任，创新就会随之而来。”
- “完美是善的敌人;有意图和刻意设计。
见解和要点
- 尽早嵌入治理可以减少摩擦并大规模建立信任。
- 人工智能测试必须转向具有阈值和监控的概率框架。
- 工作流程分段——确定性、概率性、人际关系——确保将正确的技术应用于正确的任务。
- 机构必须预测劳动力的发展，设计支持透明度、初级培训和新管理模式的系统。
- 共享框架和工件可以减少重复工作，并提高负责任的采用基线。
挑战和辩论
- 政策与实践的差距：高层次的伦理框架往往无法转化为可解释、可复制的生产系统。
- 创新与监管：有效的治理可以加速采用，但执行不力的监督可能会造成拖累。
- 分散的全球框架：不同的标准（欧盟人工智能法案、NIST RMF、新加坡的模型）使合规性变得复杂。
- 风险偏好：新加坡的领导地位取决于持续的实验意愿。
- 包容性和道德：筛选和选择中的人工智能引发了公平问题，需要背景保障和主权理由。
结论
讨论集中在一个务实的蓝图上：从一开始就将治理设计为人工智能，采用概率测试，智能地细分工作流程，并使计划与投资回报率和劳动力发展目标保持一致。
跨行业合作至关重要，新加坡完全有能力作为国家规模的孵化器处于领先地位——前提是它能保持风险偏好并将试点转化为适应性强的全球模式。
小组讨论的核心是提醒人们， 金融领域负责任的人工智能必须保持以人为本，增强人员、加深信任并推进负责任的创新。
免責聲明： 本摘要仅反映活动讨论的内容。它不是法律建议，也不代表全球金融科技研究所的官方观点。