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697疫情之下，以線下展業為主的各大金融機構都在加速推動線上轉型，人工智能技術在金融領域的應用呈加速發展態勢。德勤分析了金融機構如何應對人工智能帶來的風險并從中獲益，以期對企業能有所啟示。
金融機構加速推動線上轉型
受疫情影響，各行業都在積極探索“零接觸”的線上服務或生產方式。過去以線下展業為主的金融機構在發生著顯著變化。
德勤管理咨詢大數據與人工智能合伙人尤忠彬對疫情下金融行業的變化進行了總結，主要表現為四個“加速”：“一是客戶行為線上化加速；二是業務交付的智能化加速；三是金融機構轉向精益經營的步伐加速；四是金融機構的技術創新加速。”而人工智能作為線上模式發展中的重要技術之一，在此次疫情中被按下了加速鍵。由于線下服務與營銷模式被迫停止，金融機構將加速線上模式的建設，智能化的應用將迎來進一步發展。尤忠彬指出：“短期內，人工智能將在金融機構的前臺客戶服務端與中后臺交付端迎來廣泛應用。”
人工智能入場：風險與機遇并存
業界普遍認為，金融業的高度數據化和其清晰的業務規則目標，是人工智能技術的最好應用場景。早在2018年，人工智能與金融業的融合就已經開始。當前，新一代人工智能在全球興起，為經濟社會發展注入新動力，人工智能也必將會為金融業帶來更多可能。
但在這片未知的海洋中，仍存在著許多挑戰與不確定性，金融機構應該如何有效應對風險？
德勤總結并分析了當前金融領域運用人工智能的主要風險，其中可解釋性、系統性風險和歧視與正義是最受關注的三大重點問題。
一、人工智能的可解釋性。隨著技術發展，人工智能日益復雜，有時開發者都難以全面理解人工智能做出決策的原因和邏輯，因而隱藏巨大風險。金融機構需要通過提升透明度等方式，建立一種平衡的知情信任來提升解釋性。
二、人工智能的系統性風險。當金融機構均采用人工智能進行決策時，其市場信號解讀趨同，導致一個市場信號的影響不斷強化，形成偏離正常市場規律的結果。而這些不正常的市場變化會成為人工智能的學習基礎，將人工智能的決策邏輯進一步畸化，造成惡劣后果。為應對這一問題，金融機構應通過強化關鍵市場信號的捕捉與報告、采用可交互式的人工智能決策引擎、采用熔斷工具等方式，降低系統性風險。
三、歧視與公平。歧視在金融系統中的呈現主要包括來自人的歧視、數據歧視、模型歧視和間接歧視，金融機構應加強員工的反歧視培訓、促進工作場所多元化，并通過現有的統計分析工具，進行監控，糾正潛在歧視。同時，解決這一問題也需要政策制定者和金融機構共同努力。
此外，金融領域中的人工智能還存在算法受托、算法合謀等其他不確定性因素。
金融機構應當如何獲益？
在技術飛速發展的背景下，人工智能越來越多地參與到金融行業的變革之中，金融機構應當正視技術，積極轉變，抓住機遇。
德勤對金融機構提出了五條建議：“一是價值引領，任何人工智能的研究與應用應以產出業務價值為核心目標；二是戰略先行，金融機構應全面看待人工智能帶來的機遇與挑戰，重新構思數據與人工智能時代下的新商業模式，打造適宜自身的‘數據飛輪’模型，并由此出發細化人工智能的建設任務與應用場景；三是全面轉型，金融機構應從對技術本身的關注，擴展到對人工智能應用的體系性的關注，圍繞人工智能，從組織機制、人才隊伍、企業文化、業務模式、技術基礎出發，全面重塑核心能力；四是由點及面，金融機構應找到適宜的核心人工智能場景，快速啟動建設、敏捷迭代，實現最佳效果，并在此基礎上凝結方法、能力，推動規模化應用；五是戰略定力，金融機構要清晰地認識到人工智能的價值并堅決地投入資源，推動變革。”
