人工智能等科技快速发展，正在赋能银行不断完善客户服务，提高后台运营效率。但是，随着技术发展，风险也在不断演变。银行在部署数字转型计划和采用新技术时，必须确保采取妥善的保护措施。
近期最受瞩目的科技非生成式人工智能莫属。生成式人工智能可以根据提示生成文本、图像和视频等形式的新内容。ChatGPT便是其中的翘楚，去年11月面世后不久即引发巨大关注。与以前的人工智能技术相比，生成式人工智能在响应请求方面更为精妙，定制化也更为方便。对于银行而言，生成式人工智能的潜在应用场景涵盖广泛，包括聊天机器人、市场营销、反洗钱和网络安全。
香港银行业已在客户聊天机器人中使用人工智能。随着更先进的人工智能开始出现，聊天机器人将有能力回答更复杂的问题，提供更精确、更详细的答案。美国和部分其他地区的银行已经在各个领域部署人工智能。据估计，这一举措可以将运营成本降低40%。
应对风险
从技术风险的角度看，随着新应用场景不断开发，银行应将负责任的人工智能实践整合纳入人工智能的部署中。 这是当前与生成式人工智能相关的热门话题之一。
例如，客户与聊天机器人之间的对话可能存在数据隐私问题。关键在于银行是否及在多大程度上将此类对话用于训练人工智能模型，还需考虑的是这对客户的数据隐私存在何种影响。更普遍地说，随着银行日益将人工智能纳入客户沟通和数据分析等领域，银行必须考虑风险影响，并推动人工流程精简化和自动化。
为了有效使用人工智能，同时做好风险防范，银行应该关注一些关键领域：数据质量、透明度、合规、网络安全和治理。
治理和监督：
适当的治理和监督对于确保人工智能系统做出的决策符合银行价值观和目标至关重要。
数据质量：
银行需要确保人工智能数据的可靠性。人工智能系统的优劣取决于训练使用的数据，而劣质数据可能导致预测不准确，造成严重后果。
可解释性和透明度：
人工智能模型应该透明，训练算法的工作原理等应该可以解释，以获得利益相关者的信任。
合规：
人工智能系统必须遵守相关法规，避免法律和经济后果（包括对数据隐私的影响）。
网络安全：
银行需要制定稳健的网络安全机制，保护人工智能系统免受网络威胁。黑客可能利用人工智能系统漏洞，访问敏感数据或造成其他危害。
香港监管机构和政府密切跟踪技术发展趋势和相关风险，为银行和其他企业提供指引。
香港特别行政区政府首席信息官办公室（OGCIO）发布了《人工智能道德框架》，就各类企业和行业在组织实施人工智能项目时需要考虑的重要方面（包括隐私、安全和责任等）提供指引。
对于银行业，金管局2019年发布了一份题为《应用人工智能的高层次原则》的通告，概述了有关应用人工智能的重要问题和拟议的解决方案。涵盖的领域包括董事会和高级管理层对人工智能应用的监督、必要的专业知识、定期评估、持续监测以及应急计划。
新兴应用场景
除聊天机器人以外，人工智能还在其他诸多领域提供了新的机遇和潜在应用场景，确保全面了解使用可能带来的潜在风险至关重要。
例如，在评估资金转账时，人工智能可用于识别潜在可疑交易中的异常行为模式。这是新的应用场景之一。目前，反洗钱工作涉及大量人工操作，需要投入大量时间处理例外情形。相较于预定义的规则，采用人工智能来减少例外情形，将有助于提高生产力和效率。
另一大有前途的应用场景是智能理财投顾。智能机器人可以为客户提供建议，帮助客户达成理财目标。这个市场近年来持续扩张。对于有志于探索人工智能应用，为客户提供更多产品的银行，当下机不可失。
网络安全方面，银行正在加大力度推动流程自动化，包括探索利用科技自动响应威胁。未来，人工智能还可能帮助银行识别黑客行为，进一步降低风险。
未来几年，在各个业务领域，人工智能和其他新兴技术对银行的重要性很可能与日俱增。为此，银行应早做准备，制定适当的风险管理框架，招揽合适的人才，为自身发展助力。