ACB News《澳华财经在线》4月9日讯 在经过对金融部门不当行为长达一年的公开调查后，澳大利亚证券和投资委员会（ASIC）正在为一项研究提供资金，该研究旨在通过自然语言处理技术（人工智能的一种形式），使计算机能够分析大量的语音和文本来识别模式，以达到发现不当行为和改善监管的目的。
在监管、合规和金融领域使用机器学习技术和人工智能正逐步成为未来一项重要的发展趋势。近几个月来，银行损害消费者利益的事件频发，澳大利亚监管机构因未能阻止银行的不当行为而受到严厉指责。期望在金融监管领域引入人工智能以提高金融业合规水平这一做法似乎并不令人感到意外。
应用AI提升监管水平成趋势
根据IDC数据显示，2018年全球在认知和人工智能技术上的支出增至250亿美元，较2017年增长近45%。该研究公司预计，今年银行业将在该技术领域支出56亿美元，仅次于零售业。
ASIC的一个试验项目包括部署软件来审查财务规划文件、在线促销活动和广告，以确保其不包含有问题的建议或违反相关规定。
另一项单独的试验将使用人工智能来监控和筛选保险销售代理和客户之间的对话，以确定潜在的“硬推销”策略以及是否存在未能遵守披露规则的不当行为。
ASIC专员John Price表示，“有可能存在问题的是销售代理所使用的词汇，或者特定句子的构造方式。这不是要让整个监管过程自动化，而是要瞄准风险，识别出需要关注的领域，然后交给经验丰富的调查人员进一步审查。”
世界上已有监管机构和政府正在使用算法来完成以前需由人力完成的工作。在英国，国家健康服务机构（National Health Service）已与谷歌旗下的人工智能公司DeepMind合作，开发能够从乳腺X光片中检测乳腺癌的算法。
在澳大利亚，监管机构认为，人工智能可以帮助解决最近金融业不当行为调查中发现的问题。ASIC发现，金融机构为掩盖向未提供的服务收取费用，或是向已过世客户收费等一系列行为向监管机构撒谎，此外还多次提供不合理建议，让客户承受数亿澳元的损失。
John Price表示，ASIC已将人工智能作为股票和期货市场监管角色的一部分，因此将该技术扩展到财务规划、咨询和保险领域是一件“再自然不过的事”。
科技企业积极参与各方合作
Daisee是澳大利亚少数几家专注于人工智能语音分析软件的初创企业之一。该公司正在西太平洋银行（Westpac）的呼叫中心以及一家总部位于澳大利亚的大型寿险公司进行试点。
Daisee创始人兼首席执行官Richard Kimber表示，通过使用一种关注短语匹配的技术，Daisee可以检测出“硬推销”技术，确保披露制度的遵守，并甄别出有较高风险产生欺诈性索赔的电话。
“过去，你可能只能抽取2%的通话样本，而现在，人工智能技术可以让你抽取100%的通话样本来进行分析。对于人力来说，这是一个艰难而痛苦的过程，过去要审查一个组织中的所有电话太过昂贵。” Kimber称。
摩根士丹利去年发表的研究报告预测，未来3年，澳大利亚四大银行——澳大利亚联邦银行（Commonwealth Bank of Australia）、西太平洋银行（Westpac）、澳新银行（ANZ）和澳大利亚国民银行（National Australia Bank）在合规方面的额外累计支出将达到24亿澳元。
科技行业监管机构RegTech Association首席执行官Deborah Young表示，科技领域企业正在加强与政府、监管机构和大型受监管企业的合作。
去年，CBA与英国金融市场行为监管局（UK Financial Conduct Authority）、ING UK和金融科技公司Ascent Technologies合作，简化了执行Mifid II（一项欧盟监管金融市场指令）所需的信息处理过程。
挑战依然存在
但在监管领域应用AI也不是万全之策。澳大利亚审慎监管局（APRA）警告了从决策过程中去除人为监督可能存在的风险，尤其是因为算法中的缺陷难以被发现或修复可能带来的各种问题。
APRA董事会成员Geoff Summerhayes去年在澳大利亚保险理事会（Insurance Council of Australia）的年度论坛上曾表示，随着机器自我学习技术的使用，这些风险会增加。机器自我学习技术赋予算法更强的预测能力，但也使它们变得更为复杂。
此外，出于隐私和安全方面的担忧，澳大利亚大型金融机构也不愿与技术合作伙伴分享敏感的客户数据。
CBA伦敦创新实验室执行经理Supun King-Jayawardana表示：“在与新公司合作时，适当保护客户的隐私至关重要。”
技术创新与风险控制始终相辅相成。针对引入新技术带来的挑战与人工智能自身特点，监管机构更应谨慎对待这一趋势，研究完善金融市场交易规则至关重要。
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