SCOR 与法国兴业银行亮相Artefact 主办的“AI for FinanceArtefact 数据管理之道：快速演变的 AI 格局中的挑战

在金融领域应用人工智能的背景下，数据质量至关重要。首席数据官克里斯托夫·图默斯强调，如果没有健全的数据管理策略，人工智能就无法有效运行。 在法国兴业银行，工作重点在于确保合规的同时维持数据质量，因为这直接影响运营风险和人工智能的准确性。例如，使用未经管控的数据会带来挑战，可能导致法律责任问题。如今，许多银行正重新加大对数据管理实践的投入，以适应不断演变的人工智能需求，从而确保建立一个合规且高效的基础。

Scor为其他保险公司提供保险服务，专注于评估气候变化和大规模灾难等风险。其数据战略既包括清理现有数据仓库，也包括利用人工智能在源头对数据进行筛选。这种双管齐下的方法有助于应对构建强大的IT基础设施以及对员工进行数据和人工智能应用培训等挑战。

法国近期通过的《人工智能法》带来了新的监管要求。安托万·利（Antoine Ly）阐述了Scor如何将此视为其更广泛合规框架的一部分。该公司必须遵守欧洲、亚洲和美洲各地的法规，并根据需要调整现有框架。这需要进行相应调整并持续开展培训，以实现全面理解。Scor采取的审慎且以模型为导向的方法，使其能够有效应对这些监管变化。

法国兴业银行对《人工智能法案》的看法体现了前瞻性的思维。该行致力于创新并构建更先进的数据管理框架。面对人工智能和隐私保护带来的压力，需要制定更完善的战略，超越行业惯例，为未来构建更稳健的框架。

克里斯托夫·图默斯主张采用全行业通用的框架来衡量进展并确保全面合规。与监管机构及其他行业伙伴通力合作，能够凝聚集体智慧，从而推动各领域的全面改进。这种协作方式不仅能实现持续进步，还有助于在不断演变的人工智能领域中找到正确的方向。

虽然有些人可能认为监管机构是在施加限制，但克里斯托夫·图默斯却持相反观点，他将监管机构视为致力于实现金融体系稳定这一共同目标的盟友。监管被视为人工智能生态系统中不可或缺的一部分，它要求银行在客户利益、金融稳定与创新之间取得平衡。

安托万·李提出了更为细致的见解，着重指出了不同监管机构之间的差异。他提到欧洲监管机构在理解不断演变的人工智能趋势方面面临困难，并将其与保险监管机构更明确地聚焦于消费者保护的做法进行了对比。这反映出与那些理解行业需求和目标的监管机构保持沟通的重要性。

Scor和法国兴业银行均认为，有必要制定具有适应性的监管框架，以便随着时间的推移进行审查和完善。应重新审视既往决策，确保其符合当前的技术现实，并在合规与创新之间取得平衡。