生成式人工智能是金融服务和投资行业的强大工具。
金融服务需要更快、更明智地做出决策并提高运营效率的能力。
仅在 2020 年，全球就进行了超过 7260 亿次数字支付。其中 25% 的交易由人工审核，造成了延误、错误和欺诈。
其好处远不止于决策。
生成式人工智能在金融服务领域的实际应用案例包括
- 聊天机器人
- 欺诈检测
- 协助经纪人选择投资
- 个性化计算信用度
- 数字钱包之间的点对点支付
- 帮助消费者减少贷款或债务
- 用于生物识别身份验证的面部或语音识别
其应用是无限的--这就提出了一个关键问题：
如何确保在金融服务业实施生成式人工智能的信任度？
我们将在本文中对此进行探讨。
人工智能在金融服务中的局限性
虽然生成式人工智能是一种强大的工具，但它也有局限性，尤其是在金融服务业。
也就是说，人工智能模型缺乏透明度和可见性。
- 为什么模型会选择这样的回答？
- 该模型是否可以做出其他回答？
- 模型的答案有多确定？
- 模型是否使用了敏感数据或不准确数据？
- 是如何开发、培训、监控或调整的？
- 它是否会受到先前存在的社会偏见的影响？
这些限制因素都会影响模型的可信度。
生成式人工智能的风险
生成式人工智能的风险包括
- 数据来源： 模型训练和更新中使用的数据可能包括版权材料、来自持有不同观点的国家或组织的信息、机密信息、PHI（受保护健康信息）、CUI（受控非机密信息）或其他敏感数据源，这些数据源不打算纳入生成式人工智能模型。
- 模型管理：包括 OpenAI 在内的商业机构提供的生成式人工智能模型并不能让人们深入了解模型是如何开发、训练、监控或调整的。如果不了解这些过程，模型的目标和输出可能会被最终用户误解。
- 模型透明：生成式人工智能模型在向最终用户提供输出结果之前会评估大量数据点。 在许多情况下，模型在向用户提供输出之前必须评估多个选项。商业产品无法提供模型不确定性的可见性，也无法提供解释、围绕响应的上下文或模型可能提供的替代响应。
- 模型偏差：生成式人工智能系统可能会受到其训练数据集和算法结构中社会和人口变异的影响而出现偏差。如果处理不当，这些模型有可能吸收并放大源数据中蕴含的与种族、性别、年龄和民族等因素相关的原有社会偏见。
交易监控中的生成式人工智能
我们来看一个具体的例子，看看这些限制是如何体现的：交易监控。
想象一下，你在一家采用生成式人工智能监控交易的银行工作。
在开发人工智能模型时，会使用匿名和汇总的历史数据对其进行训练，使其能够根据历史模式预测事件并对交易进行评分。
一旦模型投入生产，它就会收到数以百万计的数据点，这些数据点以数十亿种方式相互作用，产生输出的速度比任何人类团队都要快。
这种人工智能模型可以帮助减少数据收集中的 "噪音"，从而减少误报，并帮助交易监控人员识别风险交易--这是一项巨大的优势！
这就是风险所在。
人工智能模型可能会在一个封闭的环境中生成这些输出，只有最初建立模型的团队才能理解。
不仅如此，数据集还可能在模型中引入了无意的偏见，导致特定种族群体的假阳性发生率更高。
这就是为什么模型的透明度如此重要。
什么是可解释的人工智能？
可解释的人工智能为人类用户提供了人工智能模型各个方面的透明度和可见性。这让他们能够理解并信任与人工智能模型的交互，尤其是模型的输出。
下面简单介绍一下它的工作原理：
- 为模型用户可见的输出分配原因代码
- 用户可以查看这些代码，以解释和验证结果
回到我们的例子：
客户经理或欺诈调查员怀疑有几项输出表现出类似的偏差。
他们可以查看原因代码，以确定是否存在偏差。然后，开发人员可以更改模型以消除偏差，从而帮助确保类似的输出不会再次发生。
可解释的人工智能在金融服务中的力量
可解释的人工智能为金融服务业带来了巨大的好处。
对模型的可视性以及对其产生特定输出的原因的理解，有助于促进信任、问责和合规。
以下是可解释的人工智能对金融服务业产生影响的几种方式。
风险评估与缓解
可解释的人工智能为风险模型中考虑的因素和变量提供了透明度，使用户能够理解和验证风险评估。
用户不再相信输出结果，而是深入了解分析数据以及模型选择特定输出结果的原因。
回到我们的例子：
银行可以使用可解释的人工智能来评估信用度。
在对各种数据点（信用记录、收入、人口信息、信用评分等）进行分析后，可解释人工智能模型可以解释其输出的信贷决策。
这将有助于确保公平性，降低贷款中出现歧视性做法的风险。
合规与监管要求
可解释的人工智能还通过提供可审计和透明的决策过程，帮助金融机构遵守监管框架。
这些流程都记录在案，便于理解人工智能模型做出的决定并证明其合理性。
回到我们的例子：
银行可以利用 "可解释的人工智能 "分析海量金融数据，标记可疑交易，并为检测欺诈活动提供解释。
这种透明度有助于合规官员确保监管准则得到遵守。
投资组合管理和投资决策
可解释的人工智能可以帮助投资组合经理和投资者进行资产配置、投资组合优化和投资策略制定。
它的具体做法是
- 分析历史市场数据
- 确定模式
- 对建议进行解释
最后一点是关键。
了解了人工智能模型输出结果背后的原理，投资组合经理和投资者就可以评估他们可以接受的风险和收益，并做出明智的决策。
客户信任与教育
可解释的人工智能帮助金融机构与客户建立信任。
以机器人咨询平台为例。
大多数最大的投资公司都提供某种形式的机器人顾问：
现在试想一下，如果这些机器人顾问能对其投资建议做出解释。
客户将能够理解为什么会提出这些建议，从而有理由相信这些建议。
他们还将学到更多关于财务决策以及如何使这些选择与他们的目标相一致的知识。
防止金融领域的偏见
可解释的人工智能还有助于防止金融决策中的偏见和成见。
由于生成式人工智能模型的数据集有限，并且能够吸收和放大源数据中预先存在的社会偏见，因此容易产生偏差。
如果没有 "可解释的人工智能"，该模型生成的结果可能会基于与种族、性别、年龄和民族有关的受保护特征而歧视申请人。
有了可解释人工智能，客户经理、欺诈调查员、投资组合经理等都可以查看导致决策的数据，帮助确保模型的输出不带偏见。
利用可解释的人工智能实现智能理财
可解释的人工智能是金融机构拥抱人工智能模型的明智之举。
通过消除生成式人工智能的黑箱，让用户透明地了解数据和模型选择输出的原因，用户可以绕过风险，放心地在金融服务行业使用人工智能模型。
在 Ulap，我们为金融服务业开发、训练、监控和调整模型，并整合可解释的人工智能概念。
了解我们如何让您的人工智能模型栩栩如生。
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