Samil PricewaterhouseCoopers：“资产管理行业需构建‘AI应用’治理模型”

随着人工智能（AI）在资产管理行业核心业务中的应用不断扩大，行业环境正转变为仅靠现有内部控制体系和责任结构已难以管理的状态。因此，有分析指出，需要建立能够系统管理AI应用全流程的新型治理模型。

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11日，Samil PricewaterhouseCoopers发布题为《AI改变的资产管理行业治理：运营结构变化与应对战略》的报告，并作出上述表示。报告分析了AI扩散对资产管理行业业务运营方式和内部控制结构带来的影响，并提出金融公司应构建的AI治理方向。

报告显示，AI的应用范围已从既有的基于结构化数据的分析，扩展至非结构化信息解读、文档撰写、投资判断支持等领域。随着生成式AI和大型语言模型的普及，其发展已达到能够影响决策过程的程度。

这也意味着，资产管理行业的决策结构、责任体系以及内部控制方式整体上正在被重构。随着基于AI的分析和自动化融入业务流程，以人为中心的运营结构以及审批、责任体系也需要重新调整。

报告指出，资产管理行业在AI扩散背景下面临的主要治理议题包括：▲以一线业务部门为中心的AI应用扩散，以及影子AI（脱离管控的使用）增加 ▲随着基于AI的数据利用扩大，信息流变得更加复杂，管理负担加重 ▲在多层级监管环境下，需要进行更复杂的管理 ▲受生成式AI特性影响，信息泄露、提示注入等新型安全威胁出现 ▲因云、应用程序接口和外部AI的使用，供应链及外部依赖风险扩大。

尤其是未经企业内部批准即被使用的影子AI，以及对外部生成式AI服务依赖的扩大，都是现有内部控制体系此前未预设的新风险。在输入信息管理和责任边界划分方面，这正成为重要课题。

报告将“数据治理与以人为中心的决策体系”列为AI治理的核心支柱。报告认为，在AI应用不断扩大的环境下，不仅内部数据，外部数据也会接入AI服务，因此，围绕数据来源、使用范围和流转路径进行一致性管理的数据中心型控制体系至关重要。此外，在投资判断和客户相关决策等领域，不应单独依赖AI结果，而应通过人工审查和审批程序来确保责任落实。

对于如何应对上述风险，报告称，有必要从全公司视角构建治理体系，包括：▲确立AI使用政策和运营标准 ▲建立以数据来源、质量、历史记录管理为核心的数据治理体系 ▲强化基于人工审查的决策机制 ▲建立AI使用日志以及监测、审计应对体系 ▲提升安全和访问控制体系 ▲完善外部AI服务及供应链管理体系。报告解释称，AI应用是同时涉及个人信息保护法、信用信息法、电子金融监管等多项规定的复合法遵与风险课题，因此必须建立组织层面的综合管理体系。

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Jeong Haemin表示：“今后金融公司的竞争力，不在于是否使用AI本身，而在于能否对其进行多大程度上负责任且稳定的管理，也就是将取决于AI治理能力。”他还称，“AI既是提升资产管理行业信息分析能力和业务效率的强大工具，同时也对现有运营结构和内部控制体系提出了新课题，因此，尽快建立覆盖全公司的综合管理体系已十分紧迫。”

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