有效的风险管理是企业成功使用AI技术的关键
利用AI技术改善企业风险管理的步骤解析
利用AI技术改善企业风险管理的步骤解析随着人工智能（AI）技术的快速发展，越来越多的企业开始意识到其在风险管理中的潜力。
AI技术拥有强大的数据处理和分析能力，可以帮助企业更好地预测、评估和应对各种风险。
本文将介绍利用AI技术改善企业风险管理的一般步骤，并探讨其中涉及的关键环节。
一、收集数据首先，要改善企业风险管理，就需要收集大量可信且相关性高的数据。
这些数据包括但不限于公司内部信息、行业数据、市场情报等等。
同时，还需要从外部渠道获取经济指标、政策变化、竞争情报等信息。
通过AI技术可以实现自动化、实时化地收集这些数据，并在后续分析中提供可靠依据。
二、建立与培训模型在收集到数据后，第二步是通过AI技术构建模型并进行培训。
根据具体需求，可以选择建立机器学习模型或深度学习模型。
机器学习模型适合处理较为简单的风险问题，而深度学习模型则适合处理更复杂的情况。
在这一步中，需要对数据进行清洗、预处理和特征选择等操作，以保证模型具备良好的准确性和鲁棒性。
为了提高模型的准确性和适应性，还需进行大量训练和验证工作。
这可以通过使用已标记好的数据进行有监督学习，或者利用无监督或半监督学习方法来挖掘更多的规律。
同时，还可以采用交叉验证等技术来评估模型的性能，并进行进一步优化。
三、风险预测与评估通过建立和培训AI模型之后，就可以开始进行风险预测与评估工作了。
AI技术可通过自动化的方式对各种风险进行预测，并生成相应的风险报告。
不同类型的风险可能需要不同的算法或模型进行处理，例如时间序列分析、聚类分析、因子分析等。
除了定量指标外，还需考虑到定性指标对于风险管理的影响。
这些定性指标可能包括市场声誉、员工满意度、品牌价值等因素。
AI技术能够将这些定性指标进行量化，并与其他定量指标结合，提供全面的风险评估报告。
四、风险应对与优化在对风险进行预测和评估之后，企业需要制定相应的风险管理策略。
AI技术可以模拟不同策略下的风险情况，并帮助企业做出最佳决策。
AI技术在安全与风险管理中的实用技巧
AI技术在安全与风险管理中的实用技巧随着人工智能（AI）技术的不断发展，它们在各个领域的应用越来越广泛。
其中之一就是安全与风险管理。
利用AI技术进行安全与风险管理可以提升效率、减少漏洞，并为决策提供更加精准的依据。
本文将介绍一些AI技术在安全与风险管理中的实用技巧，以帮助企业和组织更好地保护自身免受威胁。
一、数据分析和预测1.1 数据驱动的决策利用AI技术进行数据分析可以帮助企业了解其面临的威胁和风险，并基于真实数据做出决策。
通过对历史数据进行分析，AI可以识别出潜在的模式和异常情况，从而提前预警并采取相应措施。
1.2 风险评估AI还可以通过大规模数据挖掘和机器学习算法，对潜在风险进行评估。
它可以根据历史数据、行业趋势以及其他相关因素，为企业提供关于特定事件或行动的潜在风险等级。
1.3 预测未来威胁通过对大数据进行深入分析，AI可以对未来可能发生的威胁进行预测。
这有助于企业制定合适的风险管理策略并采取相应的措施，以减少潜在风险带来的影响。
二、自动化安全监控与处理2.1 异常检测AI技术可以通过监控和分析网络流量、日志文件、设备操作记录等数据，快速识别出异常行为。
一旦异常被检测到，系统可以立即采取预设的自动化操作，如断开网络连接、封锁攻击者IP地址等，以防范潜在威胁。
2.2 自动化事件响应AI还可以根据先前设置的规则和模式，在检测到特定事件时自动执行相应的操作，并通知相关人员。
这样可以缩短响应时间，提高安全性，并避免人为错误带来的风险。
2.3 智能漏洞扫描利用AI技术进行智能漏洞扫描可以更加高效地发现系统和软件中存在的漏洞。
它不仅可以加快扫描速度，还可以提供更准确的结果，并在发现漏洞后建议相应的修复措施。
三、行为分析和身份验证3.1 用户行为分析AI技术可以对用户的行为模式进行分析，识别出异常活动或其他潜在威胁迹象。
通过监测用户访问模式、操作记录等信息，系统可以自动检测到未经授权的访问尝试、非法操作等并采取相应措施。
AI在风险管理中的应用
AI在风险管理中的应用风险管理是企业和组织中非常重要的一项工作，AI技术的发展为风险管理带来了全新的可能性和机遇。
本文将探讨AI在风险管理中的应用，并介绍几种常见的应用场景。
一、风险预测与监测AI技术可以通过大数据分析和机器学习算法，对历史数据和实时数据进行综合分析，预测未来可能出现的风险，并持续监测已知风险的变化趋势。
例如，银行可以利用AI技术预测客户信用风险，保险公司可以使用AI识别保险欺诈行为。
二、智能投资决策AI技术在金融领域的应用成果之一就是智能投资决策。
通过对各类数据的分析，包括市场数据、公司财务数据和新闻事件等，AI可以帮助投资者识别潜在的风险和机会，并提供相应的投资建议。
这不仅能够提高投资决策的准确性，还能够节省时间和人力资源。
三、风险防控系统AI技术可以构建完善的风险防控系统，提供实时的风险监测和预警功能。
例如，在交通运输行业，AI可以通过视频监控系统实时识别交通违规行为，并及时发出警报。
在工业领域，AI可以通过传感器数据监测设备状态，预测设备故障并提前采取维修措施，避免生产线停机造成的损失。
四、自动化风险评估AI技术能够实现自动化的风险评估。
通过对大量数据的处理和分析，AI可以快速准确地评估风险的程度和影响力，并为决策者提供相应的风险管理策略。
例如，在保险业，AI可以根据客户的个人情况和历史数据，自动评估其保险风险并给出相应的保费报价。
五、舆情监测与危机管理AI技术可以通过分析社交媒体、新闻报道等大量的非结构化数据，监测和评估舆情风险，并及时发现和应对潜在的危机。
在企业管理中，这对于及时掌握公众对企业的评价和态度，对于迅速做出应对措施至关重要。
总结起来，AI在风险管理中的应用可以帮助企业和组织更好地识别、评估和应对各类风险。
然而，AI技术的应用也面临一些挑战，包括数据隐私保护、算法透明性和伦理道德等方面的问题。
因此，在推广和使用AI技术的过程中，需要关注这些问题，并制定相应的政策和规范，确保AI技术的应用能够真正为风险管理带来实实在在的益处。
管理AI技术项目风险的关键注意事项
管理AI技术项目风险的关键注意事项一、引言AI技术的快速发展使其广泛应用于各个领域，尤其在项目管理中扮演着重要角色。
然而，如同任何其他复杂的项目一样，管理AI技术项目也面临着风险和挑战。
为了确保项目的成功实施，并克服潜在的问题，管理人员需要重视关键的注意事项来规避风险并提高项目成功率。
二、审慎选择AI技术供应商在选择供应商之前，进行全面而深入的市场调研是至关重要的。
AI 技术市场变化迅速，新的解决方案和供应商层出不穷。
随着竞争加剧，质量参差不齐和服务水平不一定能够满足您的需求。
因此，我们建议您仔细评估供应商提供的解决方案和技术能力，并查看他们过去的实施案例。
另外，与潜在供应商进行面对面会谈，并与现有客户交流以获得更多信息是很有帮助的。
三、明确目标与需求在启动AI技术项目之前，请确保对项目目标和需求进行明确定义。
这包括澄清项目的范围、期望的成果以及满足项目成功的关键指标。
明确目标和需求有助于避免错误的投资和能力不匹配，提高项目团队和供应商之间的沟通和理解，并确保最终实施对组织带来价值。
四、准备好相关数据与基础设施AI技术的实施通常需要大量数据支持，并且有时还需要相应的基础设施。
在推进项目之前，请确保你拥有足够质量和数量的数据，并且您的基础设施能够支持所需计算能力和存储容量。
如果没有合适的数据或基础设施，您可能需要制定收集数据或升级设备等计划。
五、制定详细的时间表与里程碑AI技术项目往往是复杂且时间敏感的。
为了保证进度，在启动项目前请制定详细而可执行的时间表与里程碑。
这将有助于确保每个阶段和任务按计划进行，并使您能够及时调整并采取必要措施来应对任何延迟或挑战。
六、风险管理与规避策略管理AI技术项目风险是至关重要的。
在项目启动之前，请清晰识别潜在的风险，并制定相应的规避策略。
这些风险可能包括技术能力不足、数据质量问题、安全和隐私风险以及变更管理等。
建立一个跟踪和监控机制，及时识别潜在的问题并采取适当的行动来减轻或消除风险。
AI在风险管理中的关键作用
AI在风险管理中的关键作用随着人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的快速发展，其在各个领域的应用越来越广泛。
其中，AI在风险管理中发挥着关键作用，为企业和组织提供了更精确、高效的风险控制手段。
本文将探讨AI在风险管理中的应用和作用，并分析其对整体风险管理策略的影响。
一、AI在风险识别和预警中的应用AI在风险识别和预警中具有重要作用。
通过机器学习和大数据分析技术，AI能够对大量的数据进行快速、准确的处理和分析，识别出潜在的风险因素。
AI的算法模型能够识别出那些难以发现的关联性和模式，为风险评估提供了更客观、全面的依据。
同时，AI还可以实时监控市场和环境变化，给出预警信号，帮助企业迅速做出决策。
二、AI在风险评估和量化中的应用AI在风险评估和量化中也发挥着关键作用。
传统的风险评估方法需要大量的人力和时间，而且容易受到主观因素的干扰。
而AI能够通过大规模的数据分析和模型训练，实现快速、准确的风险评估和量化。
AI算法可以根据历史数据和市场情况预测未来的风险趋势，并对风险进行评估和排序。
这为企业决策者提供了参考，帮助其做出科学、合理的风险管理决策。
三、AI在风险应对和控制中的应用AI在风险应对和控制中发挥着重要作用。
AI算法可以根据风险评估结果给出相应的风险控制策略，帮助企业减少风险暴露。
AI还能够自动执行风险控制策略，迅速做出反应。
通过机器学习的迭代优化，AI可以不断学习和改进自身的风险控制能力，提高风险管理的效果。
同时，AI还可以帮助企业优化资源配置和决策流程，减少人为失误和盲目性，提高风险管理的效率和成效。
四、AI在欺诈识别和反制中的应用欺诈行为对企业和组织的风险管理构成了重要挑战。
而AI在欺诈识别和反制中发挥着关键作用。
AI的算法模型可以通过识别数据中的异常模式和规律，快速发现欺诈行为的蛛丝马迹。
AI还可以建立起模型和规则，利用实时监控技术对潜在的欺诈行为进行预测和防范。
使用AI技术改进风险定价与管理的窍门
使用AI技术改进风险定价与管理的窍门随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，越来越多的行业开始应用它来改进业务流程和决策过程。
其中一个领域是风险定价与管理。
AI技术可以帮助企业更精确地评估风险，并采取相应的措施进行管理。
本文将介绍如何利用AI技术改进风险定价与管理，并提供一些窍门供您参考。
一. AI在风险定价中的应用1. 数据预处理在利用AI技术进行风险定价前，首先需要进行数据预处理。
这包括对原始数据进行清洗、去噪和归一化等操作，以确保后续分析的准确性和稳定性。
2. 建立模型利用AI技术建立适当的模型是改进风险定价的关键步骤之一。
常见的模型包括决策树、神经网络和支持向量机等。
选择合适的模型取决于具体情况和数据特点。
3. 特征工程在使用AI技术进行风险定价时，合理选择特征是非常重要的。
通过特征工程可以将原始数据转换为更能反映风险特征的变量。
这包括选择适当的特征、进行特征编码和处理缺失值等操作。
4. 模型训练与优化在建立模型后，需要对其进行训练和优化。
通过使用训练集和测试集来评估模型的性能，并进行参数调整和算法改进，以提高模型的准确性和稳定性。
5. 风险评估与预测利用已经建立好的AI模型，可以对风险进行评估和预测。
通过输入相关数据，模型可以输出相应的风险等级或概率，并给出相应的建议和决策支持。
二. AI在风险管理中的应用1. 自动化风险控制AI技术可以帮助企业实现自动化风险控制。
通过对大量数据的实时监测和分析，AI系统能够及时识别并响应潜在风险事件。
例如，在金融行业，AI系统可以自动检测异常交易行为，并采取相应措施以减少损失。
2. 实时预警与监测AI系统可以通过实时监测数据，并利用机器学习算法识别异常模式和趋势。
一旦发现异常情况，系统可以及时发送预警信息，并采取相应措施以控制风险的扩大。
3. 基于预测分析的决策支持AI技术可以通过对历史数据和市场趋势进行分析，提供基于预测的决策支持。
例如，在保险行业，通过利用AI模型对客户和风险进行综合评估，可以为客户提供个性化的防灾建议和保险方案。
如何使用AI技术进行风险管理
如何使用AI技术进行风险管理一、AI技术在风险管理中的应用现状近年来，人工智能（AI）技术在各个领域都有了广泛的应用，其中之一就是风险管理。
风险管理是企业成功运营的关键因素之一，通过使用AI技术，企业可以更加准确和高效地识别、评估和应对各类风险。
本文将介绍AI技术在风险管理中的应用现状，并提供一些有效的实践建议。
1. AI在风险识别方面的应用首先，AI技术可以帮助企业进行风险识别。
传统的方法通常依赖于人工分析大量数据和制定规则来判断潜在风险，但这种方法存在主观性和不准确性的问题。
而AI技术能够通过深度学习算法对大数据进行自动分析和学习，从而提高识别潜在风险的准确性和效率。
例如，在金融行业中，许多机构已经开始利用机器学习算法来发现潜在的欺诈行为。
通过对海量数据进行模式识别和异常检测，AI系统能够迅速发现任何异常交易或可疑活动，并及时报警。
这种自动化的风险识别系统不仅提高了欺诈检测的准确性，还减少了误报和漏报的风险。
2. AI在风险评估方面的应用除了识别潜在风险，AI技术还可以帮助企业进行风险评估。
传统的风险评估通常依赖于人工专家来制定模型和评估指标，但这种方法受限于个体经验和主观判断，容易造成误差。
相比之下，AI技术可以利用数据驱动的方法进行风险评估。
通过将大量历史数据输入到机器学习算法中，AI系统能够学习出更加客观、准确的评估模型。
例如，在保险行业中，企业可以使用AI技术对客户进行个性化的风险评估，并根据结果来定制产品和制定价格策略。
这不仅提高了保险公司的盈利能力，还增加了客户满意度。
3. AI在风险应对方面的应用最后，在发生实际风险事件时，AI技术也能够提供有力支持来应对风险。
通过结合机器学习算法和大数据分析，AI系统能够迅速识别和响应各类风险事件，并提供实时决策支持。
例如，在自动驾驶汽车领域，AI技术可以通过感知模块不断分析路况和障碍物等信息，并根据分析结果来自动调整行驶策略。
这种实时的风险应对系统不仅提高了交通安全性，还提供了更好的行驶体验。
使用AI技术进行股票交易的技巧与注意事项
使用AI技术进行股票交易的技巧与注意事项随着人工智能（AI）技术的飞速发展，它已经开始进入各个领域，包括股票交易。
使用AI技术进行股票交易可以帮助投资者更加准确地分析市场趋势和预测未来走势。
然而，作为投资者，在运用AI技术进行股票交易时需要注意一些关键的技巧和注意事项，以提高投资效果并降低风险。
一、选择合适的AI模型在使用AI技术进行股票交易之前，首先需要选择合适的模型。
有许多不同类型的AI模型可供选择，如机器学习、深度学习等。
根据自身需求和目标来选择最合适的模型是至关重要的。
1. 了解不同类型的模型：机器学习是目前应用最广泛且成熟稳定的模型之一，它可以通过大量历史数据进行训练，并利用这些数据来预测未来走势。
深度学习则可以处理更为复杂、非线性的关系，并从中提取更加精细和准确的特征。
2. 考虑数据需求：不同的AI模型对数据的需求有所差异，有些模型可能需要大量的历史股票价格和交易数据进行训练，而有些模型则更加注重即时市场信息。
在选择模型之前，要考虑自己可以获取到哪些类型的数据，并确定是否能够满足所选模型的需求。
3. 评估性能指标：不同的AI模型在预测股票走势上具有不同的性能指标。
投资者应该根据自身目标和风险承受能力来评估不同模型的性能，并选择最适合自己的模型。
二、合理搭建技术指标体系搭建一个科学而完善的技术指标体系是使用AI技术进行股票交易的关键之一。
技术指标可以帮助投资者分析市场趋势和判断买卖点，从而制定有效的交易策略。
1. 选择常用指标：投资者可以选择一些常用且经典的技术指标，如移动平均线、相对强弱指数（RSI）、随机震荡器等。
这些指标已经被广泛接受并证明了其有效性。
2. 结合自身需求：除了常用指标外，投资者还应该根据自身需求和交易风格来选择一些适合自己的指标。
例如，如果偏好短线交易，可以选择一些适用于快速波动市场的指标。
3. 定期更新指标：市场是不断变化的，技术指标也需要随之调整和更新。
投资者应该定期评估并修改自己的技术指标体系，以适应市场的变化。
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有效的风险管理是企业成功使用AI技术的关键作者：德勤中国来源：《机器人产业》2019年第03期AI可以提高运营效率、降低成本，同时还有助于企业实现战略转型，更多、更好地融入用户参与。
然而，一些客观限制条件，都在或多或少地阻礙着金融服务企业大范围的推广使用AI技术。
为了充分利用AI技术的优势，并且避免未来可能出现的问题，企业必须从风险的角度仔细考虑AI的影响。
在这种环境下，有效的风险管理已经不再是抑制创新的因素，而是公司成功使用AI技术的关键。
近些年来，金融服务业因对客户和市场的失当行为，从而受到众多经济上及其他形式上的制裁。
由此产生的对于公平对待客户和保证市场诚信问题，以及AI技术在监管领域中未经测试与未经检验的特性的关注，都意味着金融服务企业对于采用AI解决方案应该时刻保持谨慎。
德勤认为，企业面临的重大挑战不是在处理全新类型的风险，而更多应该是关注那些难以用有效且及时的方式去分辨的风险，或它们已经以不同以往的出现方式而显现的风险。
在这篇文章中，我们将讨论企业应该如何重新审核并调整现有的风险管理框架，以反映当部署复杂AI应用时企业需要关注的一些重要差异。
比如，AI可以不断地从新数据中学习，并通过建立复杂统计模型，而后得出结论。
但这种结果并不是基于那些明确且预先定义好的规则，这就让企业难以理解这其中支撑最终结论的决策机制。
在许多方面，这种挑战与面对管理人力资源时所面临的挑战非常相似。
然而，不断发展的AI技术使其可审计性以及可溯源性变得异常困难，并且这种技术发展的速度可能会导致在极短的时间内产生大规模的错误。
企业需要重新审核并且更新他们的风险管理方式，从而在不同的风险管理框架全生命周期（识别、评估、管控、监督）阶段管理风险。
不断发展的AI技术要求这些风险管理方式必须在更短更频繁的时间间隔内得以应用。
现有的风险偏好声明也同样需要重新审核，并且需要添加一系列新的内容，比如公平性原则等，以便为风险管理框架的各个阶段提供信息支持。
本文旨在成为一个理解AI对于现有风险管理方式和更为广泛的监管环境的影响的起步点。
通过强调这些需要关注的领域，我们希望帮助企业能够在制定AI政策时，或者更具体来讲，在制定AI风险管理框架的时候，为它们提供更加高效的解决方案和监管机制。
企业大规模采用AI技术时可能会遇到的挑战自从2008年的国际金融危机之后，金融服务企业一直致力于提高自身成本效益，并在利润压力下保持竞争力。
为实现这一目标，他们所关注的其中一个领域就是技术，并在过去几年中开始更多地去使用AI技术。
然而，采用AI技术的方式并不是唯一的，有很多原因导致出现了这种情况。
关于AI应该应用于何处的不同观点德勤最近对与欧洲财务管理协会（EFMA）合作的3000多名企业高管调查显示，AI能对其公司产生最大影响的活动和功能因行业而异。
总的来说，从这份调查我们可以看到，在金融服务企业中采用AI技术还仍处于起步阶段。
在接受调查的公司中，有40%的企业还仍在学习如何在他们的公司中部署AI，11%的企业还没有开展任何这方面的活动。
只有32%的企业已经开始参与开发AI解决方案。
数据数量与质量AI与传统技术解决方案的一个最重要的区别是，后者常常在那些需要用预先设定清楚的规则框架内完成任务。
然而，AI应用可以自行分析数据来进行模式识别，并以此为基础来制定决策。
此外，AI还可根据给出的数据进行一次性或不间断性的学习来完善决策制定机制。
这意味着每一条AI系统所给出的建议都对所处理的数据的数量和质量十分依赖。
总的来说，AI解决方案所遇到的最棘手的困难就是缺少大量高质量数据。
对于金融服务企业，因为受到普遍使用的传统系统和组织架构的限制，阻碍了数据之间的无缝流动，并在某种程度上影响了数据质量，导致问题愈发加剧。
透明性、可审计性与合规性一些AI解决方案拥有许多有关决策制定的隐藏层，都影响着最后生成的结果。
在一些复杂AI应用案例中，如那些使用了深度学习技术的AI应用，可能在：维护系统，论证其中需要理解的部分，并且对于那些以AI为基础生成的决策拥有控制权等方面上阻碍了金融服务企业的使用。
具体来讲，应判断其决策是否包含有适用性、公允性，是否与公司价值观和风险偏好相符合等。
这与公司在面临人力资源的挑战无异。
然而，可以说，那些不断学习，不断进化，并且拥有许多有关决策制定的隐藏层的AI解决方案，会使可审计性和可溯源性变得更加困难。
此外，AI自我学习及进化的速度可能还会导致在极短的时间内产生大规模的错误。
一些AI解决方案的不透明性还会与现有的法律法规产生冲突，如欧盟的“通用数据保护法案”（GDPR），它规定了在特定情形下企业需要能够向客户解释他们的个人数据是如何被使用的，并且能够给出那些假设性结论的合理解释，和那些对顾客会产生重大影响且完全自动生成的结论的内部机制。
理解AI及其隐藏含义AI是一个既复杂但又快速发展的领域，在一些非专业人士的眼中，它被认为是一项难以控制的技术。
此外，AI的使用会加剧企业的现有风险，改变风险出现的方式，甚至会为公司带来新的风险。
金融服务企业属于严格管控产业，这其中包含了复杂多样的经营范围和产品，并且当公司处理业务时必须使用严格的审查原则。
可以说历史上对于金融服务企业因违规而产生的行政处罚，造成了这些企业在采用相对不了解的技术以用于受监管的业务时非常保守，这也就为创新增加了另一重阻碍。
因为对于这项技术和其所带来的风险，相对而言，不熟悉也不了解，这就造成了过度谨慎的现象。
那些重要的利益相关方，比如风险部门、合规部门，以及各业务部门主管、董事会成员和公司高层，除非他们对于这项技术充分了解，否则就可能会在批准使用AI上迟疑，并且得留企业内受监管业务使用AI技术的解释权。
要理解这项技术，就不仅要了解它带来的风险，同时也要知道这些风险可以如何降低，如何管理并监控。
如何让利益相关方有一个对于AI独立且整体的认知，对公司而言是非常困难的。
可以使用一些实际的用户案例，使利益相关方知道相关的客户经历可以帮助了解AI能提供的潜在益处，同时也可以认识到哪些方面会出错，以及如何有效地规避或管理风险。
在风险管理体系中嵌入AIAI的应用和一般的创新过程一样，都要求企业经历一次不断学习的过程。
然而，这样的过程并不是要规避所有与AI相关的风险，而是要去开发工作流程和处理工具，从而让企业相信这些风险，可以在整体的公司的风险观和偏好框架所规定的范围内，有效地被识别和管理。
因此，尽管存在着一些常见的误解，但一个行之有效的风险管理体系在企业的创新中起着关键性作用。
AI应用程序的固有风险性质我们认为，管理AI所产生的挑战并不在于处理这种全新的风险类型，而是要考虑到当我们把AI解决方案的复杂性和发展速度纳入考量，或者风险以我们不熟悉的方式出现时，我们就难以采用有效和及时的方式来识别这些风险。
因此，企业不需要全新的流程来处理AI，但他们需要改进现有流程，把AI因素纳入考量，并填补一些必要的管理空白。
同时还需要去解决对所需资源水平以及岗位角色和责任可能造成的影响。
德勤AI风险管理框架提供了一种识别并管理AI相关风险和管控的机制。
在表1中，我们从涵盖了60多个AI风险的总表中列出了一些关键性的评估因素。
这些评估因素都会用一般术语来表达，但实际上，风险等级和那些必要控制因素在不同案例下、不同的组织下会出现很大差异。
风险偏好公司的风险偏好是公司在任何时候为实现其目标而准备接受的风险量。
为了建立有效的风险管理流程和控制系统，采用任何AI的策略都需要从一开始就与整体风险偏好保持一致。
同样，我们也需要重新审视公司的风险偏好，并纳入AI的特定考虑因素。
尽管AI的引入不会改变公司整体的风险偏好，但是会影响判别风险的因素，以及会影响衡量和管理风险的工具。
AI解决方案本身就可以增加或减少某些特定类型的风险（例如模型风险），并改变公司当前和未来的风险概况。
这就意味着需要在每种风险类型的层面都需要重新考量风险偏好。
这其中不仅包含目标风险级别，还有那些能有效支持、管理和监控该风险的政策和管理信息。
当公司需要评估AI使用对其风险偏好的影响时，他们首先应制定一套清晰一致的评估标准。
例如：“这个AI解决方案是否将面向外部？”，回答这个问题有助于确定AI使用案例中可能会涉及到的风险类型。
制定这一套标准问题可以帮助企业了解，无论是单从AI使用的层面还是从整体而言，哪些风险领域需要或多或少的关注。
风险管理框架（RMF）的全生命周期尽管具体细节和所用术语可能因公司而异，但从概念上讲，风险管理框架全生命周期包含四个关键阶段（如图2）。
识别金融服务企业中AI的复杂性和相对不成熟性意味着某些风险表现出来的方式及其程度可能会随着时间的推移而发展，在某些情况下发展还会非常迅速。
从行为和稳定度来看，这可能对公司产生重大影响（例如大规模的不当销售）。
因此，企业需要定期进行重新评估，以确定AI应用的风险情况自引入以来是否已经发生变化，因为该模型已经学习了新数据并已经进化。
同样，作为概念证明或仅供内部使用而开发的AI解决方案，如果其使用范围扩大，也需要重新评估。
例如，如果公司计划扩展最初开发的AI解决方案的适用范围从而为外部客户提供建议，但此方案最开始设计是仅为提供内部建议，则需要了解这些新客户在使用过程中可能产生的风险。
值得注意的是，AI所对应的自身定义及其风险也将发生变化。
例如，随着时间的推移，移动电话的定义及其功能的扩展，使得与移动电话有关的风险也发生了巨大变化。
企业需要确定如何将AI风险整合到现有的风险管理框架中，以及需要其改变的程度。
这其中包括监管与伦理方面的影响，例如算法偏差，以及AI模型在不建立因果關系的情况下从数据集推断的能力。
但是，一般而言，对于复杂和不断发展的AI应用，企业需要审查其自身的管理方法，采用一个全面且可持续的方法来定义并识别风险。
当识别AI风险时，其中应包括与AI应用有关的特定风险（例如风险分析应用程序），以及因在整个公司内广泛采用AI而引入的风险（例如对员工关系和企业文化的影响）。
为了识别AI解决方案产生的风险，同样重要的是要考虑更加广泛意义上的公司层面的影响，及其在短期与长期层面上对公司的人力资本而产生的影响。
分析在每个AI应用开发之前，都应该去设计其风险评估过程，并由公司管理层同意。
在该过程中应仔细考虑那些可能会使某一特定应用的风险更高或更低的关键性因素（例如监管、客户、财务或声誉的影响）。
现有风险偏好和评估框架可能不够全面，无法涵盖AI解决方案中的一些特定考虑因素。
例如，为了评估AI模型中的偏差，企业首先需要定义诸如“公允性” 等概念以及如何衡量它们。
此外，由于AI模型可以随着时间的推移而不断进化，企业可能会发现以前的一些定义和评价指标无法充分解释或评估模型中的决策驱动因素。