人工智能对金融稳定的启示——执行摘要

　　金融机构日益广泛地使用人工智能（AI）正吸引着更严格的监管审查，包括从金融稳定的角度。这一扩张是由供给侧因素驱动的，例如大型语言模型（LLMs）、深度学习技术的进步、对更多非结构化数据源的访问以及计算能力的提升，以及需求侧因素，如降低成本的机会和保持竞争力的愿望。在此背景下，金融稳定委员会（FSB）报告人工智能对金融稳定的影响,于2024年11月发布，提供了行业和监管/监督人工智能用例的盘点，并确定了其对金融稳定的潜在影响。

　　金融领域人工智能应用用例的驱动因素

　　报告确定了供给侧和需求侧因素（总结在下方的图表中），并指出由于近期技术进步，前者目前起的作用更大。

　　AI应用场景

　　金融机构主要利用人工智能来提升内部运营效率和加强合规管理。目前，用于创收的应用场景有限，但各公司正谨慎地试验生成式人工智能（genAI）。本报告采用基于活动的框架来对人工智能应用场景进行分类，按行业和监管/官方部门进行细分，如下所示：

　　人工智能对金融稳定的启示

　　在金融服务中使用人工智能，如果没有适当的控制和监督，可能会放大某些金融风险，对金融稳定产生潜在影响。可能对金融稳定产生影响的关键人工智能相关发展包括：

　　金融服务业中AI的更广泛集成，在核心业务运营中应用日益增多

　　在大型语言模型和生成式人工智能领域的科技突破，使新的应用得以实现，但也带来了新的风险

　　对专业硬件和基础设施服务的依赖日益增长，主要集中在少数几个领域提供者

　　越来越多地使用非结构化和不透明的训练数据源，使数据质量评估和模型验证变得复杂

　　金融机构在评估人工智能对金融稳定的影响时面临两大关键挑战，阻碍了有效的漏洞监控：快速创新带来的巨大不确定性以及人工智能应用数据有限。监控可能出现的金融稳定影响至关重要，这些影响可能源于：

　　依赖少数主导第三方依赖和供应商集中

　　人工智能硬件和云服务提供商

　　降低网络犯罪分子的门槛，使复杂攻击得以实施，例如网络漏洞模型中毒和信息虚假运动

　　例如缺乏人工智能模型的可解释性以及不透明的训练模型风险，数据质量和治理数据，使验证和监控复杂化

　　人工智能生成内容促进欺诈，例如深度伪造、合成身份和虚假信息其他因素能够引发闪崩或银行挤兑的营销活动

　　政策建议

　　FSB建议采取以下措施，以应对人工智能在金融领域应用可能带来的潜在金融稳定影响：

　　通过定期调查、监管报告改进人工智能采用的监测关闭数据差距

　　公共信息披露与私营部门利益相关者的参与

　　评估现有的监管指南审查监管框架

　　有效应对人工智能应用场景带来的金融稳定风险

　　促进国际合作和跨-增强监管和监督能力

　　行业信息共享和良好实践，并利用人工智能工具增强监管和监督职能

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