活动概述
人工智能在金融领域的快速崛起使负责任治理不仅是监管问题，更是行业面临的重大挑战。在我们最近的专题讨论会“ 为金融领域开辟负责任人工智能的未来”中，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，探讨了一个关键问题： 金融机构如何在可持续创新的同时，运营责任人工智能？
会议强调了紧迫性与机遇：从一开始就将治理纳入体系，将人工智能举措与战略优先事项对齐，并将新加坡定位为大规模负责任人工智能采用的试验场。
演讲者与主持人
- James Ong 博士（主持人）——人工智能国际研究所（AIII）创始人 |全球金融科技研究院人工智能小组委员会主席
- David Hardoon 博士 — 渣打银行人工智能赋能全球负责人
- 布林达·杰亚拉曼博士 — 联合海外银行高级总监、生成式人工智能治理主管 |全球金融科技学院产业研究员
- Aaron Hallmark — FAIT AI 创始人兼首席执行官
专题讨论亮点
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整合，而非部署后才添加。该小组呼吁将检测、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、概率性测试方法以及对工作流程的清晰性——以区分确定性系统与概率性人工智能组件。
战略重点与投资回报率
- 在众多平行举措进行中，优先排序至关重要。小组敦促企业将用例与投资回报率视野对齐，考虑劳动力影响，并随着时间积累复利价值。
人体增强，不是替代
- 人工智能应加强人类决策能力，尤其是在需要同理心和细致客户互动的领域。透明度对于支持初级员工发展和维护职业发展也至关重要。
行业范围内的协作
- 共享检测套件、护栏即代码以及跨行业工作组可以加速采用，帮助各类企业受益于负责任的框架。
新加坡作为试验场
- 凭借其规模、协调能力和人才密度，新加坡具备孵化负责任人工智能实践并向全球出口的独特优势。保持风险偏好将是保持优势的关键。
著名语录 📌
- “治理加速创新。”
- “如果你还在问哪个AI模型最好，那你的治理和架构已经落后了。”
- “从一开始建立信任，创新自然会跟随而来。”
- “完美是善良的敌人;有意识地进行设计和意图。”
见解与收获
- 及早嵌入治理可以减少摩擦，并在大规模中建立信任。
- 人工智能测试必须转向带有阈值和监控的概率框架。
- 工作流细分——确定性、概率性、人际关系——确保正确技术应用于正确的任务。
- 机构必须预见劳动力演变，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，提高负责任采纳的基准。
挑战与辩论
- 政策与实践的差距：高层伦理框架往往无法转化为可解释、可重复的生产系统。
- 创新与监管：有效的治理加速采纳，但监管不善可能带来拖累。
- 分散的全球框架：不同标准（欧盟人工智能法案、NIST RMF、新加坡模型）使合规变得复杂。
- 风险偏好：新加坡的领导层依赖于持续尝试的意愿。
- 包容与伦理：人工智能在筛选和选拔中的应用引发公平问题，要求提供情境保障和主权正当性。
结论
讨论最终汇聚在一个务实的蓝图上：从一开始就将治理设计进人工智能，采用概率性测试，智能地细分工作流程，并将举措与投资回报率和劳动力发展目标相结合。
跨行业的合作至关重要，新加坡具备作为国家级孵化器引领地位的条件——前提是它能保持风险偏好并将试点项目转化为可适应的全球模式。
小组讨论的核心提醒我们， 负责任的人工智能在金融领域必须保持以人为本，增强人力，深化信任，推动负责任的创新。
免责声明： 本摘要仅反映了活动讨论的内容。本文不构成法律建议，也不代表全球金融科技研究所的官方观点。