[论文解读] Towards Self-Regulating AI: Challenges and Opportunities of AI Model Governance in Financial Services

Eren Kurshan, Hongda Shen+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 9, 2020

Blockchain Technology Applications and Security参考文献 18被引用 27

一句话总结

本文提出了一套系统级、模块化的框架，通过整合自动化、持续监控和运行时缓解机制，提升金融服务业中人工智能模型治理的自我监管能力。该框架采用以数据和行为为中心的设计，克服了传统人工、遗留治理流程的局限性，实现了人工智能生命周期中更强的鲁棒性、合规性和风险管理能力。

ABSTRACT

AI systems have found a wide range of application areas in financial services. Their involvement in broader and increasingly critical decisions has escalated the need for compliance and effective model governance. Current governance practices have evolved from more traditional financial applications and modeling frameworks. They often struggle with the fundamental differences in AI characteristics such as uncertainty in the assumptions, and the lack of explicit programming. AI model governance frequently involves complex review flows and relies heavily on manual steps. As a result, it faces serious challenges in effectiveness, cost, complexity, and speed. Furthermore, the unprecedented rate of growth in the AI model complexity raises questions on the sustainability of the current practices. This paper focuses on the challenges of AI model governance in the financial services industry. As a part of the outlook, we present a system-level framework towards increased self-regulation for robustness and compliance. This approach aims to enable potential solution opportunities through increased automation and the integration of monitoring, management, and mitigation capabilities. The proposed framework also provides model governance and risk management improved capabilities to manage model risk during deployment.

研究动机与目标

• 识别并解决金融服务业人工智能模型治理中的关键挑战。
• 提出一种系统级框架，以增强人工智能治理中的自动化和自我监管能力。
• 实现对人工智能模型中风险政策的持续监控、运行时缓解以及可扩展的实施。
• 支持在模型开发生命周期早期集成治理能力。
• 通过模块化、可配置的组件为改进模型风险管理提供基础。

提出的方法

• 提出一种模块化、系统级框架，整合人工智能生命周期中的治理功能。
• 引入治理模块模板和架构要求，以实现一致的实施。
• 通过控制器架构实现实时监控和自动化缓解。
• 支持在模型预部署、部署和部署后阶段集成治理工具。
• 采用以数据和行为为中心的分析方法，而非仅依赖参数级别的审查。
• 设计该框架以实现平台无关性，并可在开发和生产环境中可扩展。

实验结果

研究问题

• RQ1 金融服务业中的人工智能模型治理如何超越人工、顺序化的审查流程？
• RQ2 哪些系统级架构组件能够实现人工智能治理中更高的自动化和自我监管能力？
• RQ3 持续监控和运行时缓解如何改善模型在部署期间的风险管理？
• RQ4 标准化的治理模块模板在跨多样化人工智能模型实现合规性规模化中发挥什么作用？
• RQ5 如何将治理更早地集成到模型开发生命周期中，以提升鲁棒性？

主要发现

• 所提出的框架实现了持续监控和运行时缓解，将治理从静态的、部署前的审查转变为动态的、系统级的监督。
• 模块化的治理组件使得在人工智能模型中可扩展、一致地实施风险政策和监管指南成为可能。
• 监控和缓解能力的集成提升了模型的鲁棒性，尤其是在疫情期间等高不确定性时期表现更优。
• 该框架支持基于实时行为的鲁棒性测试定制，超越了传统的参数级别验证。
• 通过在开发生命周期早期嵌入治理，该方法增强了端到端的风险管理，减少了对人工、高复杂度审查的依赖。
• 系统级方法在治理日益复杂的人工智能模型方面，实现了更高的敏捷性、成本效益和可持续性。