北京，2025年5月19日——国际数据公司（IDC）于近日发布了《 IDC Perspective ：金融行业负责任 AI 的实践——从治理框架到技术实现》研究报告（ Doc# CHC52290625,2025 年 5 月） 。报告分析了当前AI治理的发展现状、提出了AI治理框架，总结了金融机构如何在AI治理框架下践行负责任的人工智能（Responsible AI，RAI），并提出了RAI的定义以及金融机构落地RAI的能力框架，同时报告甄选有代表性的金融机构在RAI方面的实践，以及典型厂商在为金融机构落实RAI时所提供的能力和举措，为业界在RAI技术实现及实践方面提供指导和参考。
IDC认为：
- AI治理是“体系化法律、政策、框架、实践和流程，使组织能够实施、管理、监督和规范人工智能技术的开发、部署和使用，同时管理人工智能风险。”法律法规、行业标准、指导原则以及社会及伦理等外部因素是影响AI治理的重要因素。
- RAI的主要目的是确保以公平性、可靠性、安全性、隐私性、包容性、透明度和问责制的方式设计、开发和部署AI的实践。RAI框架包括指导原则、政策、工具和流程，以确保人工智能在服务于个人和社会的同时，实现变革性的业务影响，并改善整体人工智能治理水平。
- RAI对于金融服务行业而言，其对金融机构确保隐私和安全、建立客户信任和促进公平等方面发挥着至关重要的作用。负责任的AI合规要求金融机构以实用、可扩展和适应性强的方式负责任地使用 AI。这不仅关乎金融机构如何成功推进AI技术的落地，还关乎金融机构如何确保合规性，以及如何履行对用户和社会的责任。
- 对于金融机构的CIO等技术领导者来说，RAI的落实需要从数据、治理、流程、人才、技术等多个维度对机构进行全面评估、准备和管控，以促进整个机构对人工智能负责任维度的共同理解和落实。具体如下：
- 在数据层面，主要考虑数据质量和多样性，并将之纳入数据生命周期管理中，以减少人工智能应用的偏差，提高应用的准确性。同时，金融机构需要构建强大的数据管理框架，以便在整个 AI 生命周期中一致、负责任地处理数据。
- 在治理层面，RAI治理主要强调可信度、公平性、隐私性和问责性，涉及到数据治理和模型治理。
- 在流程方面，包括嵌入专家验证，通过各种措施使人工智能系统公平易懂，例如应用本地可解释模型及不可知解释（ local interpretable model-agnostic explanations，LIME）等方法和框架来清晰地解释人工智能行为。
- 在人才方面，呼吁建立由数据科学家、合规人员和其他专家组成的多学科团队，以确保人工智能解决方案是公平、包容和健全的。
- 在技术方面，主要在于选择和利用多种技术手段以确保人工智能系统是透明的、可解释的、有韧性的和安全的。
- IDC预测，到2027年，全球70%的一级银行的治理及风险合规部门（GRC）将建立专门的AI合规职能，并采用全面的方法来应对日益严格的负责任的AI合规要求。
典型案例：
- 中国工商银行主要从数据安全、算法模型安全、应用安全三个方面，加固完善人工智能全栈安全能力，全链路防范风险，为人工智能规模化应用保驾护航。尤其是在算法层面，中国工商银行采取了多项措施去提升算法的公平性和可解释性，并已经取得了较好的成效。
- 某股份制银行在大模型落地过程中，借助于绿盟科技在数据安全、隐私保护以及风险防御等方面的能力优势，并聚焦RAI所关注的可靠性与安全性，实现安全合规等能力的全面提升。
- 某大型商业银行通过中软国际所提供的动态脱敏技术、公平性约束算法，以及动态合规引擎，有效解决了其产品推荐和建议不精准、原有系统难以动态适配区域合规规则等问题。
- 某银行在构建以金融大模型为核心的智能化平台的过程中，通过采用蚂蚁数科的金融大模型全生命周期的一体化安全解决方案，并融合智能⻛控技术对模型输出结果进⾏审核和监控，以此全面提高金融大模型的安全性、稳定性和可靠性。
此外，SAS、金智维、星环科技、百度智能云、科大讯飞等科技厂商也在落地其解决方案及服务的过程中为金融机构落实RAI做出了有益尝试。
IDC金融行业研究经理思二勋表示，在AI技术及应用快速发展的同时，金融机构需要更加关注RAI，并以RAI引领行业实践和创新，同时，金融机构不仅需要从数据、模型、流程、人才等层面推进RAI，更需要在组织层面，考虑全面改革治理、风险和合规性框架，以确保AI落地遵守负责任的AI原则。
IDC金融行业研究总监高飞表示，AI无处不在的时代，以负责任AI的理念和框架践行人工智能的治理、统筹和落地，是强监管下金融行业实现智能应用有序发展的必然选择。
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