今天分享的是：管理解释：监管机构如何应对人工智能可解释性问题
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《管理解释：监管机构如何应对人工智能可解释性问题》核心内容总结
随着人工智能（AI）在金融机构运营、风险管理及客户互动中的应用日益广泛，复杂AI模型（如深度学习、『大语言模型』LLM）的有限可解释性，成为金融机构与监管机构面临的关键挑战。可解释性指模型输出向人类解释的程度，对透明度、问责制、监管合规及消费者信任至关重要，但其在复杂模型中常因非线性推理、海量参数等特性难以实现，现有解释技术还存在不准确、不稳定等局限。
模型可解释性的缺失，使模型风险管理（MRM）难度加大。国际标准制定机构（如巴塞尔银行监管委员会、国际保险监督官协会IAIS）虽发布高阶MRM要求，涵盖治理、开发、验证等环节，可解释性隐含其中，但多数未针对先进AI模型设计；仅少数国家监管机构（如加拿大OSFI、英国PRA）发布具体MRM指南，且多聚焦监管资本计算模型，难以适配复杂AI场景，第三方AI模型的使用更加剧了这一挑战。
在AI背景下执行可解释性要求面临多重难题。复杂AI模型的“黑箱”特性掩盖计算过程，LLM因训练数据不透明、概率性输出等更难解释。现有解释方法分为固有可解释模型（如决策树）和事后技术（如SHAP、LIME、反事实解释），但事后技术存在不准确、无法泛化等局限，且解释需依受众（管理层、消费者、监管机构）调整，现有要求未做区分，第三方模型的专有属性也阻碍独立验证。
为此，需对现有MRM指南进行潜在调整。监管机构可推动指南覆盖AI模型在非监管资本场景的应用，要求金融机构依模型风险与用例关键性设定可解释性标准，采用多种解释技术组合；明确可解释性与模型性能的权衡，允许在风险可控、有充分保护措施（如加强监控、人工监督、设置断路器）的前提下，使用性能优越但可解释性有限的模型；对监管资本场景的复杂AI模型，可限制其风险类别或设输出下限。
未来，监管机构需更新MRM指南以适配AI发展，同时提升员工评估AI模型的能力，助力金融机构在发挥AI潜力的同时，保障监管目标实现，推动AI在金融领域安全、合规且高效地应用。
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