Fazzaco年終AI特輯（一）：金融機構的2025年終極AI風控指南

人工智慧（AI）正在深刻重塑金融行業的面貌。從風險管理、欺詐監測與預防，到定製化交易體驗，再到優化經紀商運營、輔助交易者做出投資決策，AI在金融領域的應用場景日益拓展。

然而，與汽車自動駕駛等行業相比，金融服務行業對AI的應用深度尚顯不足，仍有廣闊的發展空間可借鑑其他行業的成功經驗。隨著2025年臨近，Fazzaco特別推出年終AI專題，探索AI將如何進一步融入金融行業的未來拼圖。

全面滲透與綜合治理

2023年，以OpenAI的ChatGPT為代表的生成式AI（GenAI）嶄露頭角，銀行等與交易者密切相關的金融機構迅速採納該技術，以優化客戶服務並提高運營效率。然而，AI應用在提升效率的同時，也為合規、客戶隱私與資金安全帶來了新的挑戰。

克服這些挑戰的關鍵在於確保AI的應用深入滲透至金融機構的各個部門與層級。從高管到一線銷售與客服人員，全員參與並協同合作，形成統一的AI安全生態體系。同時，技術部門需定期評估AI性能，特別是關注數據質量與輸出結果的準確性。由於當前AI技術仍可能生成不一致或錯誤的內容，技術團隊必須深入理解並優化系統數據，以確保最佳結果。

2024年，業界廣泛探討了AI偏見及其潛在風險（如BrokersView在杜拜與阿布達比展會中的圓桌論壇）。應對AI偏見的最佳策略是使用高質量、無偏見的數據訓練模型，並進行定期審查。尤其在信用評級等高風險領域，透明度至關重要。正如2023年被任命為歐洲金融服務機構ING集團首席分析師的Bahadir Yilmaz所言：「通過實施治理、透明度和風險管理相結合的實踐，金融機構能夠有效應對AI帶來的特殊風險，建立信任並確保合規性。」

Deepfake、KYC和反洗錢

對於經紀商這一類的金融機構來說，接納新用戶既要快，同時也要安全。因此KYC環節——即對客戶進行反洗錢篩查、驗證商業用戶、監控欺詐和可疑交易等十分重要。近期，Revolut用戶因詐騙損失16萬英鎊的案例凸顯了這一點：詐騙者繞過安全措施，短短一小時內完成了上百筆交易。有效的反欺詐體系需要價值鏈上各利益相關方的密切合作。

深度偽造（deepfake）是一種新興的基於AI的詐騙手段，不過金融機構同樣能利用AI技術來反制deepfake。曾在2023年參與Fazzaco獨家AI對話​的金融科技公司sumsub最近發布的一份調查報告顯示，全球因deepfake涉及的詐騙案件近年來已翻了四倍，這更加凸顯了2025年金融機構採用適當AI驅動反欺詐措施的必要性——特別是隨著AI逐漸深入金融行業各個角落，威脅的態勢也在不斷演變，金融機構必須主動監控以預防新興風險，而不是被動挨打。

跨行業的觀察與學習

我們前面提到過，與金融行業相比，汽車、醫療等領域的AI應用已更為成熟。不過，這些行業的應用案例主要集中在提升客服方面，所以行業與行業之間也有相互學習經驗教訓。

在金融科技領域，AI驅動的個性化服務能夠為客戶支持、體驗提升到新的標準，根據不同券商的需求而量身定製其交易平台所需的產品。

對於加密貨幣行業​而言，也能進行AI實時交易分析，幫助監控可疑支付，並防範去中心化平台上的欺詐行為。

對於新興的自營交易行業​來說，採用AI檢測高風險用戶行為，確保交易挑戰過程的負責和透明，識別可疑模式。

以上這些都是從其他行業的AI實踐經驗中得出的教訓，可以幫助金融機構增強安全性、效率和客戶參與度。所以，在金融行業展望2025年的AI發展或是新興應用時，或許可以觀察其他行業的實踐，看看別人會在2025年選擇以怎樣的方式擁抱這項新興技術。