Fazzaco年终AI特辑（一）：金融机构的2025年终极AI风控指南

人工智能（AI）正在深刻重塑金融行业的面貌。从风险管理、欺诈监测与预防，到定制化交易体验，再到优化经纪商运营、辅助交易者做出投资决策，AI在金融领域的应用场景日益拓展。

然而，与汽车自动驾驶等行业相比，金融服务行业对AI的应用深度尚显不足，仍有广阔的发展空间可借鉴其他行业的成功经验。随着2025年临近，Fazzaco特别推出年终AI专题，探索AI将如何进一步融入金融行业的未来拼图。

全面渗透与综合治理

2023年，以OpenAI的ChatGPT为代表的生成式AI（GenAI）崭露头角，银行等与交易者密切相关的金融机构迅速采纳该技术，以优化客户服务并提高运营效率。然而，AI应用在提升效率的同时，也为合规、客户隐私与资金安全带来了新的挑战。

克服这些挑战的关键在于确保AI的应用深入渗透至金融机构的各个部门与层级。从高管到一线销售与客服人员，全员参与并协同合作，形成统一的AI安全生态体系。同时，技术部门需定期评估AI性能，特别是关注数据质量与输出结果的准确性。由于当前AI技术仍可能生成不一致或错误的内容，技术团队必须深入理解并优化系统数据，以确保最佳结果。

2024年，业界广泛探讨了AI偏见及其潜在风险（如BrokersView​在迪拜与阿布扎比展会中的圆桌论坛）。应对AI偏见的最佳策略是使用高质量、无偏见的数据训练模型，并进行定期审查。尤其在信用评级等高风险领域，透明度至关重要。正如2023年被任命为欧洲金融服务机构ING集团首席分析师的Bahadir Yilmaz所言：“通过实施治理、透明度和风险管理相结合的实践，金融机构能够有效应对AI带来的特殊风险，建立信任并确保合规性。”

Deepfake、KYC和反洗钱

对于经纪商这一类的金融机构来说，接纳新用户既要快，同时也要安全。因此KYC环节——即对客户进行反洗钱筛查、验证商业用户、监控欺诈和可疑交易等十分重要。近期，Revolut用户因诈骗损失16万英镑的案例凸显了这一点：诈骗者绕过安全措施，短短一小时内完成了上百笔交易。有效的反欺诈体系需要价值链上各利益相关方的密切合作。

深度伪造（deepfake）是一种新兴的基于AI的诈骗手段，不过金融机构同样能利用AI技术来反制deepfake。曾在2023年参与Fazzaco独家AI对话​的金融科技公司sumsub最近发布的一份调查报告显示，全球因deepfake涉及的诈骗案件近年来已翻了四倍，这更加凸显了2025年金融机构采用适当AI驱动反欺诈措施的必要性——特别是随着AI逐渐深入金融行业各个角落，威胁的态势也在不断演变，金融机构必须主动监控以预防新兴风险，而不是被动挨打。

跨行业的观察与学习

我们前面提到过，与金融行业相比，汽车、医疗等领域的AI应用已更为成熟。不过，这些行业的应用案例主要集中在提升客服方面，所以行业与行业之间也有相互学习经验教训。

在金融科技​领域，AI驱动的个性化服务能够为客户支持、体验提升到新的标准，根据不同券商的需求而量身定制其交易平台所需的产品。

对于加密货币行业​而言，也能进行AI实时交易分析，帮助监控可疑支付，并防范去中心化平台上的欺诈行为。

对于新兴的自营交易行业​来说，采用AI检测高风险用户行为，确保交易挑战过程的负责和透明，识别可疑模式。

以上这些都是从其他行业的AI实践经验中得出的教训，可以帮助金融机构增强安全性、效率和客户参与度。所以，在金融行业展望2025年的AI发展或是新兴应用时，或许可以观察其他行业的实践，看看别人会在2025年选择以怎样的方式拥抱这项新兴技术。