19、AI在金融与软件工程领域的应用及未来发展趋势

AI在金融与软件工程领域的应用及未来发展趋势

1. 金融领域AI应用面临的挑战与机遇

1.1 模型监控与版本管理

模型版本控制可以让运营团队在从开发、测试到生产的整个生命周期中跟踪不同的模型版本。若新模型更新引发意外问题，还能轻松回滚到先前版本。这一机制确保了模型在整个生命周期中的稳定性和可追溯性。

1.2 银行业面临的关键挑战

1.2.1 数据隐私与安全

银行业在利用人工智能和机器学习技术时，面临着管理和保护敏感数据的重大挑战。虽然合成数据、匿名化、令牌化和联邦学习等方法有所帮助，但仍需复杂的组织策略来更好地管理和确保数据隐私与安全。同时，必须遵守如GDPR和PCI DSS等监管标准，特别是在处理个人身份信息（PII）数据时。

1.2.2 AI决策的可追溯性和透明度

随着AI和ML在银行业的日益重要，确保其决策的可追溯性和透明度成为一项重大挑战。金融机构必须全面记录模型的开发、训练和验证过程。像Jupyter Notebooks存档、数据集存档和模型文档目录等工具对于捕获这些信息至关重要，但有效整合它们可能很复杂。常见的应对方法是尽可能使用更易解释的模型，在需要复杂模型时，则采用SHAP或LIME等特征级解释方法来深入了解模型决策。

1.3 MLOps带来的好处

以客户流失预测为例，MLOps能带来以下好处：
- 提高模型准确性和及时性 ：在客户流失预测和欺诈检测中，ML模型的准确性直接影响其有效性。MLOps促进持续集成/持续部署（CI/CD）管道，确保模型能不断用最新数据更新，从而保持其相