行业共识与监管需求 - 金融服务行业广泛支持为人工智能制定更清晰的联邦监管护栏 以确保其应用的安全性、公平性和信任度[1][3] - 市场参与者包括市场运营商、云提供商、网络安全领导者、消费者权益倡导者和住房平台高管 均认为人工智能正在迅速改变风险评分、欺诈检测和金融决策 这些转变需要明确的监管[3] - 听证会主题为“从原则到政策：在金融服务中实现21世纪人工智能创新” 强调了将人工智能视为机遇而非威胁 并借鉴互联网时代的经验来应对当前技术格局[14] 人工智能在金融领域的应用与效益 - 纳斯达克将人工智能视为提升市场流动性、透明度和完整性的核心工具 并已将其用于检测市场操纵、加强监控以及在海量数据环境中增强欺诈识别[4] - 谷歌云高管指出 人工智能为银行业带来的生产力提升预计将是巨大的 潜在的年收益可达数千亿美元[5] - 人工智能正被整合到面向消费者的产品中 例如在住房搜索和抵押贷款市场 消费者对使用人工智能工具进行可负担性评估和房屋选择的速度、透明度和公平性期望日益提高[6][7] 风险、偏见与公平性挑战 - 行业专家警告人工智能存在与数据质量和评分模型相关的风险[1] - 消费者权益倡导者强调 算法决策已经造成大规模的现实损害 包括歧视、消费者操纵和欺诈 不透明的评分算法可能延续或加剧信贷和住房获取方面的不平等[8][9] - 各州一直是应对偏见和自动化危害的主要行为者 有人担心联邦层面的优先权尝试可能会削弱这些保护措施[8] 网络安全与市场完整性 - 网络安全专家指出 金融机构面临的攻击面正在迅速扩大 攻击变得更快、更自动化、更难以检测[10] - 生成式和智能体人工智能显著缩短了攻击周期 研究表明勒索软件攻击活动的时间从数天压缩至大约25分钟[11] - 金融犯罪是一个价值数万亿美元的问题 有效识别洗钱模式需要基于大量无偏见的数据集来训练人工智能模型[12] - 行业正在关注包括加密货币通道在内的非传统支付轨道 以考虑其可能面临的欺诈风险[13] 监管框架与政策建议 - 行业呼吁建立一致的监管预期 特别是在人工智能模型的文档记录、测试和监督方面 现有框架可能需要调整以应对高级人工智能系统带来的新型风险[6] - 有观点主张应尽可能利用现有法规 并专注于基于风险的监督 而非针对特定技术的授权[14] - 呼吁建立国家框架 以创造“强大、可预测的保护” 使人工智能工具能够在住房和抵押贷款市场等地得到一致且负责任地规模化应用[15] - 另一种观点则敦促国会拒绝广泛的联邦优先权努力 以免剥夺各州已颁布的保护措施[15]