检测|宁波银行首批通过CFCA人工智能算法检测，共同守护“科技向善”信条
作为新一轮科技革命的重要组成部分和新一轮产业升级的重要驱动力量 ， 人工智能正为各领域数字化转型按下“快进键” 。 金融业是实体经济的“血脉” ， 又是数据密集型行业 ， 数字化转型整体速度位于各行业前列 ， 人工智能技术应用也在为金融创新发展提供源源不断的动力 。
人工智能在金融领域的应用发展迅速 ， 但技术带来的数字安全问题也引起全社会的广泛关注 。 在金融这样的关键性、高风险领域 ， 向善、公正、安全、可信是人工智能金融应用发展的底线 ， 积极做好人工智能应用测评工作 ， 对推动金融领域人工智能技术应用健康持续发展尤为重要 。
2021年3月 ， 中国人民银行发布了《人工智能算法金融应用评价规范》（JR/T 0221—2021）（以下简称“规范”） ， 为金融机构加强人工智能算法应用风险管理提供了指引 ， 也为各应用、认证、检测机构展开人工智能应用测评实战工作提供了合规依据 。
为进一步推动规范落地 ， 防范金融领域人工智能算法应用风险 ， 中国金融认证中心（CFCA）建立了涵盖安全性评价、可解释性评价、精准性评价和性能评价等方面的人工智能算法检测体系 。
2021年底 ， CFCA依托该体系完成了宁波银行股份有限公司（以下简称“宁波银行”）人工智能算法检测项目 ， 标志着CFCA依据人工智能算法金融行业标准开展的应用试点首次成功落地 ， CFCA也因此成为金融行业首批完成人工智能算法测评的检测机构 。
本次人工智能算法检测的对象是宁波银行应用于“快审快贷”产品的LightGBM算法 。 LightGBM是开源分布式高性能框架 ， 能够做到对GBDT算法的高效实现 ， 具备模型精度高、运行效率快、内存消耗小、分布式处理海量数据等优点 ， 通常被用于分类、预测等任务 。 CFCA依托人工智能算法检测体系 ， 对宁波银行人工智能算法进行了检测 。 依照规范要求 ， 此次检测内容涵盖安全性评价、可解释性评价、精准性评价与性能评价四方面 。 检测结果显示 ， 宁波银行送检的应用于“快审快贷”产品的LightGBM算法符合规范要求 ， 具有较强的安全性保障 。
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金融领域人工智能算法应用最多的是智能风控和贷前反欺诈两大场景 ， 每个场景往往应用多个算法 ， 每个算法又同时支撑多个场景实现 ， 因而检测工作需要执行机构抽丝剥茧 ， 层层深入每个审查点 ， 应用专业能力和测试工具验证算法的内在逻辑、实现路径、决策过程、预期目标等 。
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CFCA人工智能算法检测主要内容
CFCA作为具备相关资质的权威、独立第三方认证机构 ， 同时也是“金融科技产品认证”官方指定检测机构之一 ， 近年来在人工智能、多方安全计算、区块链、联邦学习等新技术领域积极布局 ， 持续加大人工智能领域投入 ， 与产业各方广泛合作 ， 为金融行业人工智能算法提供涵盖安全性评价、可解释性评价、精准性评价和性能评价等方面的检测服务 。
【检测|宁波银行首批通过CFCA人工智能算法检测，共同守护“科技向善”信条】“科技向善 ， 安全可控”已成人工智能产业发展的首要信条！CFCA时刻关注人工智能技术迭代和应用创新 ， 愿与各方携手 ， 共同推进人工智能技术应用在金融行业规范、健康发展 。
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