2024亞太地區(qū)生成式人工智能應用與監(jiān)管

3一傳能 4關險 6施 7高框用 亞太地區(qū)生成式人工智能應用與監(jiān)管LLAOpenAIBingAIChatBardAI等。AIAI。AI、。3亞太地區(qū)生成式人工智能應用與監(jiān)管亞太地區(qū)生成式人工智能應用與監(jiān)管與生成式人工智能傳統(tǒng)AI此類AI系統(tǒng)能夠從訓練數(shù)據(jù)中獲取知識并利用這些知識做出決策或預測傳統(tǒng)AI此類AI系統(tǒng)能夠從訓練數(shù)據(jù)中獲取知識并利用這些知識做出決策或預測AI傳統(tǒng)AI。憑借內部搭建的知識庫。生成式AI其水甚至超越人類生成式AI和圖像等內容的LLM生成式AI模型具有生成連貫文本和超逼真。傳統(tǒng)AI和生成式AI的不同功能驅動了不同用例就金融服傳統(tǒng)AI，而生成式AI告為合規(guī)職能提供關鍵支持等任務本報告將對此作進一。4傳統(tǒng)AI生成式AI傳統(tǒng)A傳統(tǒng)AI生成式AI傳統(tǒng)AI是指根據(jù)預定義指令或策略執(zhí)行特定任務的系統(tǒng)。

生成式AI是一種能夠根據(jù)用戶提示創(chuàng)建新內容的人工智能。亞太地區(qū)生成式人工智能應用與監(jiān)管亞太地區(qū)生成式人工智能應用與監(jiān)管預設規(guī)則訓練算法預測和模型分析預設規(guī)則訓練算法預測和模型分析特點文本生成圖像生成計算機代碼生成示例5在2022《?缺乏準確性和產(chǎn)生錯誤觀念生成式AI可能會利用不完AI此類風險和擔憂依然存在而生成式AI的興起又給市場帶來了：缺乏透明度考慮到生成式AI模型的復雜性及其所涉信息人們普遍認為生成式AI缺乏透明度在衡量或評估生成式AI，。歧視和偏見生成式AI。

不準確或有偏見的數(shù)據(jù)生成不準確或有誤導性內容或者干脆生成虛構事實生成式AI“客觀真理ce。知識產(chǎn)權和版權問題生成式AI材料為基礎進行訓練從而生成與受版權保護的材料非常相生成式AI侵。生成式AI。亞太地區(qū)生成式人工智能應用與監(jiān)管亞太地區(qū)生成式人工智能應用與監(jiān)管相關風險6生成式AI估之前實施的AI框架是否同樣適用于降低新興技術風險某些監(jiān)管機構已經(jīng)實施AI為企業(yè)和行業(yè)提供最佳實踐建議圖AI監(jiān)管或為AI風險管理提供建議方面所采取的措施包括制定AI原則提供指AI：AIAAI歐盟以AIAI值AIAI原則舉例而言中國大陸在對AI應用進行《新——AIVeritasFE

FEATeritasoolkit2.0版.02.02022年5AI——A.I.erif觀AI的企業(yè)。立法AI。AI。亞太地區(qū)生成式人工智能應用與監(jiān)管亞太地區(qū)生成式人工智能應用與監(jiān)管7PAGEPAGE10PAGEPAGE11亞太地區(qū)生成式人工智能應用與監(jiān)管AIAIAI原則指導和工具立法國家戰(zhàn)略《倫理框架（ArtificialIntelligencethicsFrameworAI

管理局領導的Veritas聯(lián)闡述

2023《生成式人

《（NationalStraegyforA0以政4.0”確保AI

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kga計及AI系統(tǒng)負責人對系統(tǒng)的影響負責?！兜?86《并。日本——《能原則的治理指南（GovernanceGuidelinesforAIPrincipleA應3（SocialPrinciplesofHumanentricA相關原則。中國臺灣——2023年臺灣金融AI行動計劃2.0和全球AI《AI持續(xù)發(fā)展4

了VeritasToolkit2.0版與.2.。

。AIAI技術。韓國——2023年（ActonFosteringtheAIIndustryandEstablishingaFnrrstryA這是韓國首部全面規(guī)范AI應用的立AI以及對“高風進行分類。年LwneBusines9。

AI。馬來西亞——科技創(chuàng)新部發(fā)布《2021-2025年國家人工智能路線圖》2022025NationalAIRoadma進AI發(fā)展的六項戰(zhàn)略以及負責任AI。AI不過泰國政府正在積極制定國家AIAI監(jiān)管規(guī)定。AI的快速發(fā)展《人工智能法案（ArtificialIntelligenceAIAIAI監(jiān)管措施較為分散AI科。亞太地區(qū)生成式人工智能應用與監(jiān)管??圖AI??《《2023《AI，AI。AI：禁用AI系統(tǒng)“侵犯基本權利而被明確禁用的系統(tǒng)例如公共場所的實時生物識別系統(tǒng)人工智能法案嚴禁任何蓄意利用成人或兒童的弱點造成。高風險AI系統(tǒng)用于或屬于受歐盟產(chǎn)品安全立法約束《人工智能法案附件III所列產(chǎn)品的系統(tǒng)高AI《。有限風險AIAI。AIAIAI視頻游戲。歐盟AI。AI2023。20AI。2022《BlueprintforanAIBillofRight：通知和解釋科技政AI。美國挑戰(zhàn)和考慮因素生成式AI具。AI。AI技術能力導致某些監(jiān)管機構無法靈活應對AI立法機構和監(jiān)管機構在監(jiān)督和執(zhí)行相關指令方面也舉步維艱就AI定義達成共識是實施AI。

雖然AI但就AI原則達成共識對于利用AI改善金融服務且不影響安全性公平性或消費者保護至同時保障金融生。建立跨境治理框架開展。亞太地區(qū)生成式人工智能應用與監(jiān)管框架的應用問責亞太地區(qū)生成式人工智能應用與監(jiān)管框架的應用問責穩(wěn)妥可靠承擔責任A生成式AAAI/區(qū)域AI。AI相關的風險這對確保AI監(jiān)管合規(guī)AI《我們將探討AI。保護隱私可解釋圖保護隱私可解釋高可信人工智能框架的應用高可信人工智能框架的應用優(yōu)勢問題/機遇 生成式AI如何提供助力 需要慮的高信人智能框要素生成研究報告生成研究報告（了解你的客戶，KYC）降低成本提高效

并遵循KYC標準在此過程中需要對客戶進行大量人工調查負面報道調查和盡職調查。

生成式AI生成式AI以此提高效率并創(chuàng)造價值此外其也可編制元分析報并為客戶經(jīng)理提供摘要信息。。

保護隱私——使用生成式AI，并規(guī)范對模型基礎數(shù)據(jù)和引用客?？煽俊狝I。增強客戶支持增強客戶支持中心模式轉型的金融機構至關重要其中快速準確地響應客戶問詢十分關鍵但數(shù)字觸的機會當客戶期待超個性化體驗時這一挑戰(zhàn)也隨之而。

生成式AI人性化響應來改善客戶界面與傳統(tǒng)聊天機器人不同生成式AI可以表現(xiàn)同理心總結合同內容以及回復細致問詢這項技術以LLM為基礎提供文本音頻和圖像等多種界面選擇顯著提高了聊天機器人的實用性和易用性改進客戶服務，企業(yè)因此得以擴大運營規(guī)模優(yōu)先處理復雜任務吸引新客戶并降低相關成本。

保護隱私——金融機構必須遵守敏?？山忉尅湫畔⒌奶幚矸绞蕉鹑跈C構需要解釋輸出結果并了解輸出結果的。亞太地區(qū)生成式人工智能應用與監(jiān)管亞太地區(qū)生成式人工智能應用與監(jiān)管亞太地區(qū)生成式人工智能應用與監(jiān)管優(yōu)勢高可信人工智能框架的應用問題/機遇生成式AI如何提供助力需要考慮的高可信人工智能框架要素加快執(zhí)行速度確保理賠的公正性最大限度降低延在財險理賠過程中代理人需生成式AI能夠根據(jù)客戶對話文檔可靠——遲自動執(zhí)行重復評估保險事故并確定損失金內容和媒體報道對保險事故進行虛任務顯著縮短運額。這一過程相當復雜和耗以幫助代理人準確評估損導致保險公司多賠或少賠。營時間。

時，且代理人缺乏相關工具來支持決策。

還能基于照片證據(jù)生成理賠報。

透明可解釋——如果理賠代理人。分配信用額度分配信用額度在當前的信貸發(fā)放過程中統(tǒng)AI代理人必須對基本方法有未完全整合需要人為干預來。

生成式AI可以整合客戶數(shù)據(jù)從而，并以類人溝通方式作出回應相比傳統(tǒng)A生成式AI能夠以類人思維模式生成可解釋的決策聲明提高人工審計的透明度人工參與的減少顯著提高了信貸發(fā)放效率推動。

保護隱私——信貸發(fā)放過程需要處方面存在嚴格規(guī)定確保隱私合規(guī)。中立——練的信用額度模型可能暗藏偏見，。預測交易算法預測交易算法取技術數(shù)據(jù)新聞報道和行業(yè)分析師必須基于大量信息來了解和預測市場軌跡并謹慎做出買賣決策由于分析過程費時費力導致金融機構面臨挑戰(zhàn)。

生成式AI略和開展情感分析助力實時降低投資風險生成式AI可以加快市場預測為分析師提供有效支持增加交易量從而在降低風險的同。

穩(wěn)健可靠——雖然生成式AI但是基于不可靠輸出結果做出決策的。透明可解釋——針對生成式AI的輸出結果進行人工驗證仍然至關重果的生成方式和原因才能對其抱。亞太地區(qū)生成式人工智能應用與監(jiān)管高可信人工智能框架的應用高可信人工智能框架的應用優(yōu)勢問題/機遇 生成式AI如何提供助力 需要慮的高信人智能框要素數(shù)字化轉型代碼助手數(shù)字化轉型代碼助手降低復雜性通過更加有效的預測性分析識別日益

金融機構正在通過云轉型和數(shù)據(jù)轉換促進AI工具整合。雖然

AI執(zhí)行負責任的編碼調試和歸檔任務

穩(wěn)健可靠——編程相關任務的部分自動化對系統(tǒng)的可用性和準確性復雜的數(shù)據(jù)源模式，這可以釋放人力資源并降低內

而降低工作復雜性。這種方法可以

提出較高要求。簡化運營流程。

部部署成本但卻需要投入大量時間和資金且存在失敗和錯誤風險。

加快軟件部署縮短開發(fā)生命周期并加速達到穩(wěn)定且可部署的狀例如快速編寫透明且可解釋的APIETL數(shù)據(jù)管道和前端代碼。

承擔責任——基礎模型的訓練數(shù)據(jù)。安全穩(wěn)妥——使用生成式AI可能引發(fā)安全問題侵犯。問責——如果代碼驗證和調試等工。機構范圍內的數(shù)據(jù)搜索和訪問機構范圍內的數(shù)據(jù)搜索和訪問承擔責任——在擴展數(shù)據(jù)訪問權限結

從而造成見解片面風險增加（尤其是在

構化分析和快速洞察生成低數(shù)據(jù)查詢的復雜性提高非傳統(tǒng)。

數(shù)據(jù)訪問限制，從而實現(xiàn)有效治理和控制。。保護隱私在處理敏感數(shù)據(jù)時金融機構必須確保數(shù)據(jù)安全刪除或隱藏訓練和測試數(shù)據(jù)集中的敏感并對模型進行評估以防止受。亞太地區(qū)生成式人工智能應用與監(jiān)管優(yōu)勢高可信人工智能框架的應用問題/機遇生成式AI如何提供助力需要考慮的高可信人工智能框架要素降低復雜性（續(xù)）監(jiān)管機器人通過更加有效的金融服務業(yè)受到嚴格監(jiān)管代生成式AI可以對法規(guī)和指引進行總穩(wěn)健可靠——生成式AI可能基于預測性分析識別理人需要了解諸多相關法規(guī)。結并創(chuàng)建綜合目錄。這種用戶友好模糊的數(shù)據(jù)和錯誤的解讀提供誤導日益復雜的數(shù)據(jù)這一過程極其耗費時間而且界面可以助力金融機構提高效率，性見解。源模式簡化運營流程改善決策制。

法規(guī)解讀因人而異造成疏漏。

及時響應合規(guī)要求并減輕人工查。

問責——需。虛擬銀行體驗虛擬銀行體驗轉變交互方式賦能技術產(chǎn)品與客戶進行人性化溝通彌合機器語言和人類語言之間的。

進行在線/遠程交易因此金案化功能但由于其對話和選項經(jīng)過預先編程。

生成式AI客戶問詢提供針對性回復且無需額外的人工客服這種用戶友好方時交流并通過實時數(shù)據(jù)訪問提高。

，可以通過讓人類參與及記錄角色和職責來促進責任承擔。中立——例如代表性不足的客戶群體或某些語言的語義。透明可解釋——考慮到聊天機器戶其互動對象為聊天機器人以及其輸入和信息將如何存儲和使用從。亞太地區(qū)生成式人工智能應用與監(jiān)管優(yōu)勢高可信人工智能框架的應用問題/機遇生成式AI如何提供助力需要考慮的高可信人工智能框架要素推動創(chuàng)新生成合成數(shù)據(jù)生成式AI可以催生不完整的數(shù)據(jù)集受限制的數(shù)數(shù)據(jù)缺失致使金融機構面臨嚴峻挑——更多新業(yè)務同時據(jù)傳輸以及代表性不足的異常戰(zhàn)生成式AI模型可以學習給定數(shù)滿足客戶對定制產(chǎn)值給金融機構帶來重大挑戰(zhàn)，據(jù)集中的基本模式，從而生成更加過去的行為導致某些社區(qū)或社會經(jīng)品和服務的期望。影響數(shù)據(jù)分析和決策過程的準多樣且真實的新數(shù)據(jù)為測試機器濟群體的代表性不足。

學習算法以及開發(fā)新產(chǎn)品和新服務等工作提供助力。

穩(wěn)健可靠——生成式AI生成的合成數(shù)據(jù)在范圍和規(guī)模方面可能受到限制過度依賴此類合成數(shù)據(jù)或將。定制營銷材料定制營銷材料金融機構投入了大量人力時間。

生成式AI語言和文化參考定制公平營銷材料確保營銷內容在觸達大量個。

中立——見可能導致營銷材料無法顧及關鍵。穩(wěn)健可靠——由于AI輸出結果中的幻覺可能導致虛假陳述和監(jiān)管違規(guī)因此人工驗證對于確保營銷材。開展實時風險管理開展實時風險管理加強信任確保業(yè)務免受欺詐網(wǎng)絡攻擊和監(jiān)管漏洞影響改善，提高透明度以此。

監(jiān)管要求指出企業(yè)風險管理包括評估和管理與信貸投欺詐和網(wǎng)絡安全相關的風險該過程依賴于身份驗證和