龐　溟 經濟學博士、經濟學家

根據媒體報道，某國際知名銀行外國分行去年4月有職員在人手處理內部轉賬時犯錯，錯誤把客戶戶口號碼複製至金額欄，導致轉賬給客戶的金額暴增逾千倍至60億美元，事件發生一日後才被發現並得以修正。事實上，同一家銀行曾在當月將81萬億美元的巨款錯誤記入另一位客戶在巴西的託管賬戶，而該客戶原本計劃轉賬的金額僅為280美元。這筆錯誤轉賬的金額之巨大，可以溢價收購整個美國股市。當時發出匯款的員工誤按鍵後，負責審核交易的第二名職員也未察覺有錯，直到第三位員工核對銀行賬戶餘額時才發現差錯並撤銷該筆錯誤操作，最終沒有資金實際流出銀行。

雖然該銀行在事件發生後已向美聯儲和美國貨幣審計署作出報告和披露，並表示將持續推動取消手動流程、提升自動化管理以減少錯誤，但該行近年來曾多次發生類似的交易錯誤，筆者在此不再贅述。

外國銀行普遍採用「自動軋差」機制，對異常賬目的處理方式較為剛性，同時對於系統錯誤導致的資金異常可能使用單方面調整賬戶的方法，如果客戶提出異議，外國銀行處理的流程相當冗長、效率普遍較低。在強化員工培訓、提升員工責任心、優化業務流程之外，為進一步降低傳統人工方式難以避免的效率低下、主觀性強、難以處理大規模數據等風險，近年來不少金融機構已經引入人工智能（AI）等金融科技和自動化系統，協助信貸審批、交易監測、風險管理、反洗錢和合規性審查等業務流程，建立基於機器學習和深度學習算法的異常檢測與風險預警模型，並通過對金融機構大量歷史數據的學習，自動發現數據中的異常模式和潛在風險特徵，更能隨着數據量的增加和業務場景的變化而不斷自我優化和學習、提高風險識別能力。

助排除審核流程主觀影響

與此同時，AI技術的強大計算能力和自動化處理流程，也可以節省金融機構可觀的時間成本和人力成本，提升審核效率，大大縮短業務辦理周期，從而提高客戶滿意度。更為重要的是，AI技術和自動化流程，可以減少審核人員業務水平、經驗差異以及主觀因素的影響，將糾錯率從人工審核的5%到10%提升至算法模型和大數據分析支持後的90%以上，顯著降低因審核錯誤帶來的風險隱患，有效提升銀行的風險管理水平和運營效率。

防範過度依賴致失控風險

不過，金融機構也應當在企業層面對AI科技進行監督與控制，防範其失控風險和惡意操控風險。雖然AI技術可以極大地提升工作效率，但應當將其作為輔助人類工作的工具，而不能過度依賴和放任其獨立執行全部工作。缺少人工介入，可能導致AI系統的輸出成果不佳，工作成果缺少創造力、批判性思維或偏離設置的任務目標，並使客戶直面AI可能造成的錯誤結果而未能及時糾正。缺少AI標準化監管指南和責任人，則有可能導致難以及時引入人工介入糾錯，難以判定故障發生的具體責任人，難以追責AI錯誤導致的有害偏見、合規問題、名譽損失、用戶體驗、客戶流失等問題以及數據私隱和安全問題。

總的來說，人類與AI各擅勝場。金融機構應建立安全、可持續、高性能、可靠的AI應用，讓AI更多處理數據分析和做出初步評估，將關鍵決策和最終決定權留給專業人士，以確保AI在不超越其自身限制的情況下成為助力運營、賦能業務、確保穩定高效的強大工具。

題為編者所擬。本版文章，為作者之個人意見，不代表本報立場。