卢森堡金融业的人工智能：采用、挑战和未来之路
近年来，卢森堡金融业对人工智能（AI）和机器学习（ML）的兴趣与日俱增。卢森堡金融业监管委员会（CSSF）和卢森堡中央银行（BCL）的联合专题审查显示，虽然人工智能技术的应用仍处于早期阶段，但其投资和实施正在稳步增长。
行业对人工智能的热情升温
调查于 2021 年 10 月至 2022 年 1 月进行，针对 148 家监管机构，回复率达到 93%。调查对三个关键领域进行了评估：数字战略、人工智能/ML 的采用以及实际应用案例。调查结果提供了一个谨慎但逐步拥抱人工智能的行业缩影。
2021 年，只有 32% 的受访者报告了对人工智能的投资–API（56%）和数字入职（34%）。然而，到 2023 年，机器学习已成为预期投资增长的首要领域，39% 的机构计划增加其 ML 预算。这标志着从探索性兴趣到战略性采用的转变。
目前的采用水平
尽管人工智能备受关注，但在调查期间，只有 30% 的机构积极使用人工智能，25% 的机构实施了 ML 解决方案。其中，人工智能显然是最主要的技术，83% 的人工智能采用者都使用了这种技术。受访者报告的使用案例主要包括欺诈检测、流程自动化、市场营销、客户洞察和网络安全。
有趣的是，尽管银行在受访者中占多数，但在人工智能部署方面却落后于支付和电子货币机构，这可能是由于银行的传统系统更为复杂。
优势与挑战
各机构指出了使用人工智能和 ML 的三大好处：
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提高内部效率
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降低风险
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增强产品和服务
另一方面，最大的挑战包括数据质量、人工智能/ML 人才稀缺以及模型漂移和监控问题。缺乏明确的监管框架也导致在更广泛地采用人工智能/ML 时需要谨慎。
组织结构和技能差距
大多数使用人工智能的机构（86%）都有专门的数据科学团队–通常位于集团层面。不过，卢森堡的团队规模仍然较小，通常少于10人。最需要的技能是数据分析、统计和IT编程。
尽管人们对人工智能的兴趣与日俱增，但仍有 30% 的受访者尚未向员工提供任何与人工智能相关的培训，这凸显了内部准备方面的差距。
治理与信任
报告描绘了一幅人工智能治理的混合图景。虽然大多数机构都将数据保护和信息安全等传统监督职能纳入了人工智能项目，但只有 22% 的机构制定了专门的人工智能伦理政策，仅有 7% 的机构成立了伦理委员会。随着人工智能的应用日趋成熟，伦理治理对于确保信任和监管合规至关重要。
安全仍然是一个关键领域。只有 56% 的公司对其人工智能系统进行了独立的安全审查，只有 27% 的公司专门针对对抗性攻击或数据中毒等威胁进行了测试。同样，在许多使用案例中，偏差预防和可解释性仍然发展不足。
生产中的用例
共报告了 158 个与人工智能相关的用例，其中 59% 已投入生产。反洗钱和欺诈检测（18%）居首位，其次是流程自动化（15%）以及面向客户的用例，如产品推荐和洞察（各占 8%）。大多数系统仍然依赖于传统的内部数据，并且是在内部构建的，或得到了有限的外部支持。
展望未来
卢森堡金融业正谨慎而坚定地迈向人工智能一体化。人工智能相关投资的增加，以及对利益和风险认识的不断提高，标志着生态系统日趋成熟。不过，未来还有许多工作要做：提升人才、加强管理、确保人工智能系统可信、安全、可解释。
随着欧洲颁布《人工智能法》的脚步越来越近，卢森堡的金融机构有机会以身作则，将创新与责任相结合。