在10月14日，里约创新周——全球最大科技与创新盛会——吸引了超过18.5万人参加，并被用来讨论当下最具影响力的话题之一：金融科技中的人工智能（AI）。 知名专家的互动使得流行观念得以澄清，并强调了算法的透明度和数据质量的重要性。
误解一：数据不会说谎
关于人工智能最广泛的神话之一是“数据不撒谎”。 虽然数据对于训练算法和基于信息做出决策至关重要，但理解数据的质量和收集的背景起着关键作用。 现实是，他们可能反映社会中存在的偏见，重现偏见和不平等。 如果在数据的选择和处理上不进行严格的管理，人工智能可能会延续甚至放大这些偏见，导致歧视性和不公正的决策。
对于处理敏感财务信息的金融科技公司来说，数据的质量和公正性问题更加关键。 客户的信任是一项宝贵的资产，任何不公正或歧视的迹象都可能削弱公司的信誉。 因此，实施促进透明度、公正性和隐私的数据治理实践至关重要，确保人工智能用于赋能和保护消费者，而不是伤害他们。
误解二：人工智能像人类一样学习
关于人工智能的另一个常见神话是它以与人类相同的方式学习和做出决策。 虽然这款工具确实可以模拟人类思维的某些方面，但必须理解它是基于统计和概率模式运作的，无法理解上下文或进行伦理判断。 人工智能算法经过训练以识别数据中的相关性，并优化特定指标，例如预测的准确性或自动化系统的效率。
在金融科技的背景下，这一区分对于确保技术的伦理和负责任的使用至关重要。 虽然流程自动化和大规模数据分析可能带来显著的益处，但在关键领域保持人工监督仍然至关重要，例如复杂的财务决策或在敏感情况下的客户服务。 此外，企业应采用透明的方法来解释人工智能的决策，为用户提供关于推理过程和推荐来源的见解。
负责任的创新之路
随着人工智能不断改变金融科技的格局，企业采取负责任的创新方式，优先考虑伦理、透明度和公平性，变得至关重要。 有一些指导方针可以指导这个过程
1. 数据治理：制定政策和程序以确保数据质量、公平性和隐私，包括识别和减轻算法偏见。
2. 人工智能可解释性：开发能够清晰易懂地解释人工智能决策和预测的系统，让用户理解建议背后的原因。
3. 人工监督：将人工专业知识融入关键流程，例如复杂的决策审查、风险管理和客户服务，确保责任感和同理心。
4. 利益相关者参与：让客户、监管机构、伦理学家和其他利益相关者参与人工智能解决方案的开发和评估，融入不同的观点和关注点。
5. 教育和意识：在员工、客户和整个社会中提高数字素养和对人工智能的理解，使人们能够提出关键问题并做出明智的决定。
人工智能有潜力推动金融行业的创新、效率和包容性，但其使用必须以责任为指导。 揭穿神话并认识到资源的局限性后，金融科技公司可以树立新的卓越标准，打造令人信赖的解决方案，促进公平，并赋能消费者。
金融科技中的人工智能：揭穿神话并拥抱负责任的创新
