AI在风险管理中的核心优势与挑战解析
人工智能能够提升风险管理工作的速度和效率。以下是您的组织需要了解的潜在优势、应用场景和挑战。
作者：Donald Farmer, TreeHive Strategy
发布日期：2025年7月15日
直到最近，风险管理的实践仍基于人类决策的时间线。但现在，由AI驱动的风险管理系统能够实时发现问题甚至预测问题。
AI还正在帮助企业风险管理从被动、合规驱动的职能——通常被视为必要但不受欢迎的成本中心——转变为主动的战略能力，在业务风险具体化之前识别并缓解它们。
前景虽然诱人，但风险领导者也必须理解AI实施过程中的挑战。这些知识对于希望现代化其风险管理实践，同时保持合规性以及客户、员工和投资者信任的组织至关重要。许多人在面对将AI完全整合到风险管理流程中的复杂性时仍然犹豫不决。
特别是，将AI集成到现有ERM平台的技术架构必须支持一种渐进式方法，最终形成能够在清晰精确场景中立即采取行动、将模糊情况上报给人类监督，并持续从两种情况中学习的系统。然而，这要求风险、业务和IT系统之间达到大多数组织尚未实现的整合水平。
为了帮助风险管理者规划可能性及需要完成的工作，让我们审视在通往AI驱动风险管理的道路上团队面临的一些优势、应用和挑战。
在风险管理中使用AI的优势
AI为风险管理带来诸多优势，包括：
提升预测业务风险的能力。 风险管理团队可以通过使用机器学习算法分析历史模式并预测潜在风险事件，从而从被动转向预测性风险识别。由此产生的风险预测模型有助于预防设备故障、网站停机和其他业务问题。
提高决策速度和准确性。 企业高管能够获得实时风险洞察和自动化风险评分，将决策时间从数天缩短至数分钟。然而，这种改进也要求更高的准确性和验证；没有准确性的快速决策本身可能就是一种风险。AI建议看似权威的性质有时可能掩盖需要仔细解读的潜在不确定性。
自动化风险监控和报告。 在IT部门的帮助下，风险管理团队可以实施持续监控系统，自动扫描关键风险指标。这些系统可以生成实时警报并生成用于监管合规的标准化报告。自动化还使风险专业人员能够腾出时间专注于只有人类才能完成的高层次战略工作，尽管有些人可能抗拒将如此关键的评估委托给算法流程。
通过流程自动化降低成本。 组织可以通过自动化手动风险评估流程来实现成本节约。尽管自动化可以减少风险管理团队执行常规分析的需求，但其最大益处可能来自人机协作而非人力替代。AI可以以机器速度处理扫描、模式识别和初步分析，而风险经理则解读背景并评估敏感问题，如品牌声誉和人文影响——这些领域判断仍然至关重要。
跨复杂业务运营的可扩展风险评估。 风险管理团队可以同时分析跨多个业务部门、地域和风险类别的大量数据，提供手动无法实现的全面风险可见性。但AI在此处的价值不仅仅在于处理更多数据：人们现在可以同时分析不同类型的数据，以跨越传统风险类别的方式找到联系，这种方式通常既有力又具有启示性。
增强的欺诈检测和预防能力。 AI系统可以识别交易数据、用户行为和运营活动中人类分析师可能忽略的微妙模式和异常。目标是提高欺诈检测率，同时减轻误报对客户信任的腐蚀性影响，这要求这些系统保持异常高的标准。
AI在风险管理中的应用
AI提高了常见风险管理任务的速度和准确性，例如：
信用风险建模。 尽管这个风险管理领域相对成熟，但借助AI，金融机构可以将替代数据源与深入的历史数据分析和实时金融指标结合起来。AI能够实现更客观的风险评估方法，最大限度地减少人类偏见，从而降低违约率并提高投资组合绩效。
运营风险评估。 内部流程、员工行为和系统性能都可能产生运营风险，例如合规违规、流程失败和安全漏洞。AI可以在这些风险升级为重大事件之前对其进行单独或组合监控。这通常是风险管理的第一个AI项目，因为它是内部面向的，监管复杂性较低，并且可以快速展示价值。
市场风险分析。 投资公司和银行长期以来一直使用预测模型进行短期分析。新的AI模型可以分析更广泛的相关模式、市场波动性和经济指标，以更好地理解投资组合风险并优化风险调整后的回报。然而，投资者不仅可以用这些模型来防范波动性，还可以识别市场低效和竞争对手尚未认识到的新兴投资机会。
网络安全风险管理。 IT经理部署由AI驱动的网络安全工具，持续监控网络流量、用户行为和系统漏洞，以便组织能够实时检测和响应异常行为及可能的网络威胁。此外，AI系统不仅能检测已知威胁，而且开始预测尚未"在野外"出现过的攻击向量。它们可以通过理解攻击者以及单个漏洞如何被恶意用户以新颖方式交互或组合来实现这一点。
监管合规监控。 风险管理团队使用自然语言处理自动审查电子邮件和其他通信以及交易，以确保其持续合规并随时准备接受审计，从而降低处罚风险。一些AI系统（例如大型语言模型）的一大优势是它们可以自动执行跨多种语言的审查。
供应链风险评估。 公司可以使用AI监控供应商绩效、地缘政治事件、天气模式和经济指标——这些都是可能破坏供应链的复杂影响因素。AI跨这些领域整合分析的能力使得应急计划更加有效，并且在必要时实现供应商、承运商和路线计划的多样化。
保险风险承保。 保险公司是风险管理领域的重要参与者，并且越来越多地转向AI来分析客户数据、外部风险因素和历史索赔模式。这些能力使它们能够更准确地定价保单并识别高风险申请人。与其他应用一样，这里也存在预测元素。保险公司不仅可以评估当前风险状况，还可以预测这些状况在保单有效期内将如何演变。
监控环境、社会和治理风险。 组织可以利用AI跟踪ESG指标、分析客户或利益相关者情绪并监控监管变化。这有助于识别与可持续性、社会责任和公司治理计划相关的声誉和运营风险。然而，评估这些类型的ESG风险通常需要密切的人类参与，因为AI模型可能不了解社会趋势、监管变化或可能影响公司风险水平的演变情绪。
在风险管理中使用AI的挑战
寻求用AI增强其风险管理策略的组织预计会面临以下一些障碍：
数据质量和可用性问题。 获取干净、完整和相关的数据一直是风险管理者面临的问题。对于算法AI流程，这个问题具有了新的意义，因为遗留系统通常包含不一致的数据格式、缺失信息和历史偏见，这些都可能损害风险模型的有效性。因此，组织经常运行技术项目来专门解决支持AI的风险管理的数据质量问题。
模型可解释性和可说明性。 许多司法管辖区的新AI法规要求对AI驱动的决策提供解释。但即使对于专家来说，理解特定风险评估是如何生成的也可能很困难。一些较新的AI系统可以展示其推理过程并识别哪些数据输入对特定决策影响最大，但这需要系统的刻意设计以及输入其中的提示。
与遗留系统和流程的集成。 IT经理必须处理将现代AI工具与现有的并非为AI集成设计的风险管理系统、数据库和工作流集成的复杂性。与数据质量问题一样，解决这个问题通常需要一个专注的技术项目。
监管合规和治理问题。 监管合规维度尤其具有挑战性，因为规则仍在演变。团队正在尝试为尚不完全存在的法规构建合规系统。一些监管机构要求完全的可解释性，其他则接受统计验证，并且要求因司法管辖区而异。
技能差距和变革管理挑战。 组织难以找到和保留同时具备风险管理专业知识和AI技术技能的人员。此外，风险专业人员需要大量培训才能有效使用AI驱动的工具并解读其输出。一个潜在的解决方案是通过领域专家和AI专家在跨职能团队中的结构化合作来建立AI风险管理专业知识，在这种团队中，知识传递是有机发生的，而不是通过正式培训。
风险模型验证。 验证风险模型的传统方法对于持续学习和适应的AI模型可能不够健壮。验证自适应风险模型仍然是一种新兴实践。
偏见和公平性考量。 如果某些客户群体或利益相关者群体在历史数据中过度代表或代表不足，则可能出现算法偏见。这在信用决策和保险承保中尤其成问题。保留历史偏见以维持模型准确性会延续不公平的结果。然而，为了确保公平性而移除它们可能会损害AI的预测性能。这个困境只能通过对历史数据的仔细评估和对所涉及AI的勤奋训练来解决。
AI在风险管理中的未来
向实时、集成风险管理平台的演进将使组织能够在风险出现时进行监控和响应，而不是通过定期评估或事后分析才发现它们。掌握这种实时风险管理的组织将能够抓住其他组织错过的机会。
随着时间的推移，可解释AI技术将成熟，为风险管理者提供清晰、可审计的AI驱动决策解释。借助这些技术，管理者可以在满足监管要求的同时，保持复杂机器学习模型的性能优势。
技术上的可解释性可能会得到语言模型的补充，这些模型可以像聊天机器人一样交互，与人类风险专家进行对话，同时AI发现新兴模式、解释其重要性并帮助决策者实时探索其影响。
重要的是，在这种情况下，人类角色是演变而非消失。风险管理变得更多关乎智慧而非分析。理解利益相关者影响、伦理含义和战略背景将仍然是人类贡献的创造性维度。未来的风险专业人士将是那些能够与AI合作探索可能性而不仅仅是分析概率的人。
有趣的是，能够掩盖敏感数据的新兴隐私保护技术可能允许组织在开发风险模型时进行协作，同时保持数据安全。这可以在不损害隐私的情况下实现行业范围内的风险检测改进。例如，设想行业范围的AI模型能够检测系统性风险，而无需任何单一组织共享专有数据。同样，银行可以在保持竞争机密性的同时合作进行欺诈检测。
这种风险分析的商业化可能会带来风险管理的最大变化。如果每个人都能同样好地识别和量化风险，那么竞争优势就来自于在正确的时间愿意并有能力承担正确的风险。
启用AI的风险管理应帮助组织不仅避免不良的业务结果，而且更自信地追求良好的结果。风险管理非但不是仅仅防止财务损失的成本中心，反而可能成为一项关键能力，为业务增长启用新策略。
Donald Farmer是一位拥有30多年经验的数据策略师，曾在Microsoft和Qlik担任产品团队负责人。他就数据、分析、AI和创新战略为全球客户提供咨询，其专业知识涵盖从科技巨头到初创公司。他居住在西雅图附近的一个实验性林地住宅中。