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美国银行监管报告中的 AI/ML 应用
在银行的后台程序中。同样，在 2018 年的一份报告中，巴塞尔银行监管委员会 (BCBS) 敦促银行利用人工智能等新兴技术来增强对金融科技相关风险的响应能力。此外，印度储备银行 (RBI) 成立了一个跨监管工作组，以解决与印度金融技术和数字银行相关的问题。报告强调，银行和金融业的数字化转型将依赖三大支柱：人工智能、区块链和物联网 (IoT)。报告的一项重要发现是，随着各种设备互联互通，通过人工智能实现自我学习，银行业将超越网站、应用程序和实体分支机构。在金融业务流程中应用人工智能的回报和好处作者试图从三个类别（1）客户（2）业务（3）员工）了解人工智能在银行业的应用风险与挑战：网络安全漏洞：人工智能 (AI) 为网络攻击带来了新的机会，对网络安全构成了重大挑战。由于人工智能系统严重依赖数据，因此它们容易受到偏见或不准确数据的影响。满足监管和法律合规要求：人工智能技术的普及促使人们需要建立强有力的监管框架，以确保遵守道德和法律标准。不遵守规定可能会导致严重后果，例如声誉受损和财务损失。道德偏见管理：人工智能的决策过程基于其学习的数据，这可能会引入偏见和道德困境。管理人工智能系统中的偏见对于防止歧视性结果至关重要，特别是在招聘和决策等领域。规划和执行结果问责制和责任制：确定人工智能驱动决策的问责制和责任制是一项重大挑战。与人类员工不同，人工智能缺乏问责制结构，因此很难对错误或不当行为追究责任。将问责机制纳入人工智能系统对于确保决策过程的透明度和可信度至关重要。失业：关于人工智能最常见的担忧之一是潜在的失业，特别是在银行业等可以自动化重复任务和基于逻辑的决策过程的行业。虽然人工智能可以提高公司效率和节省成本，但它可能会使某些角色变得多余。然而，人工智能系统的开发、监控、修改和管理将创造新的就业机会。流程不透明：
2022 年金融稳定报告 - 索引 /
图表和表格是根据以下数据源编制的：图 1.1 – 国际货币基金组织、图 1.2 – 路透社、欧洲央行、图 1.3 – 欧洲央行、欧洲银行管理局、图 1.4 和 1.5 – 欧洲央行、图 1.6 – 欧洲央行、欧盟统计局，Latvijas Banka 的估计，图表 1.7 和 1.8 – CSB，Latvijas Banka 的估计，图表1.9 和 1.10 – 拉脱维亚银行，图 1.11 – 财政部、CSB 和拉脱维亚银行的估计，图 1.12 – AS Attīstības finanšu institucija Altum、SRS 和 CSB，图 1.13 – 拉脱维亚银行，图 1.14–1.17 – CSB，图 1.18 - 这拉脱维亚开放数据门户，图表 1.19 – CSB，图表 1.20 – CSB，由拉脱维亚银行评估，图表 1.21–1.24 – CSB，信用登记册，图表 1.25 – 国家统一计算机化土地登记册，图表 1.26 – CSB，图表 1.27 – CSB，立陶宛中央统计局，中央统计爱沙尼亚局，图表 1.28 - CSB、SIA LATIO、SIA Ober Haus Real Estate Latvia、SIA ARCO REAL ESTATE，图表 1.29 - CSB，图表 1.30 - 国家统一计算机土地登记册、立陶宛土地登记册、爱沙尼亚土地登记册，图表1.31 – 拉脱维亚开放数据门户，图表 1.32 – CSB，图表 1.33 和 1.34 – SIA Colliers International Advisors，图表 2.1 和 2.2 –拉脱维亚银行，图 2.3 – 拉脱维亚银行，图 2.4 – 欧洲央行，图 2.5–2.9 – 拉脱维亚银行估计，图 2.10 – 欧洲央行，拉脱维亚银行估计，图 2.11 – 拉脱维亚银行估计，图 2.12 – 拉脱维亚银行，图 2.13 –2.15 –拉脱维亚银行的估计，图表 2.16 – FCMC，