近期的人工智能创新持续改变着风险经理的日常工作。在风险管理的哪些领域，生成式人工智能已经取得了进展？有志于获得金融风险管理师（FRM®）认证的年轻从业者需要掌握哪些知识和技能，才能在这一领域脱颖而出？
许多金融机构都认为生成式人工智能技术是一个极具利用价值的商业机会，但找到合适的专业人士来帮助他们全面了解相关风险却极具挑战性。
根据风险软件公司Riskonnect的一项全球调查，93%的公司识别到了生成式人工智能带来的危害，但只有9%的公司表示他们已经准备好应对这些威胁，且只有17%的风险和合规领导者为其所在机构人员提供了关于生成式人工智能风险的正式培训或介绍。
BMO财富管理公司的董事总经理兼业务风险和解决方案主管Michelle Liposky认为，考虑到需求与技能之间的巨大差距，入门级风险经理如果能够将生成式人工智能视为一个潜在的职业发展专业领域，而不是将其视为有朝一日可能使自己的工作变得多余的工具，将更有利于职业发展。“技术进步使得风险管理比以往任何时候都更加重要和充满活力，”她说。“我鼓励年轻的金融风险经理不要担心，因为我相信人机协作将带来更多的机会，而不是更少。”
为了进一步了解生成式人工智能的现状和未来，以及潜在和入门级风险经理如何利用这一新领域，我们采访了目前专注于将数据、机器学习及人工智能相整合的Liposky。
您如何看待生成式人工智能的未来？
人工智能，尤其是生成式人工智能，将继续在各行各业中扮演重要的角色。我们对人工智能在业务创收和风险管理方面的作用了解还处于浅层。随着我们更好地理解生成式人工智能的用途以及如何管理其相关风险，我们将继续尝试和学习，并将其应用范围缩小到具有积极成本效益和可接受风险回报的用途。
风险团队如何开始将人工智能工具整合到他们当前的风险流程中？
首先要了解“是什么”。我们正在承担哪些风险，采取了哪些控制措施，这些控制措施是否有效？
随后，解决“怎么做”的问题。我们如何了解所承担的风险，如何设计和识别控制措施，以及如何知道这些措施是否有效？
最后，考虑嵌入和维持“是什么”和“怎么做”的最有效方式。需要什么流程？与机器可以做的事情相比，哪些活动需要人与人之间的判断、人际互动和讨论？
生成式人工智能在风险管理和金融领域的哪些应用最为突出？
目前，行业正在测试和学习如何将生成式人工智能应用于创收、客户互动和运营领域，最早的采用可能出现在风险相对较低的领域，这些领域可以创造产能。一个风险相对较低的领域的例子是问答解决方案——人工智能用户可以询问关于逾期文件的问题，并以表格形式获得答复。用户还可以提示生成式人工智能创建自动化的客户摘要，避免手动在数据源之间剪切和粘贴的工作，从而节省时间和精力。
年轻的金融风险经理是否应该担心生成式人工智能使他们的工作变得无关或多余？
不会的。人机协作只会带来更多的机会，而不是更少的机会。
过去的风险管理专业人士在定期进行的风险框架活动上花费了大量时间，而未来的风险管理专业人士将持续参与整个产品生命周期的工作，并有望提供更多的批判性思维，而不仅仅是数学思维。归根结底，风险管理专业人士的工作将比以往任何时候都更具激励性和价值，因为他们的工作将是提前应对风险，而不是对已出现的风险做出反应。
生成式人工智能如何改变公司对入门级风险管理专业人士的期望，以及它们正在寻求哪些新技能和能力？
入门级专业人士应从基础知识开始，逐步掌握生成式人工智能等先进技术。尽管先进技术让公司对新入职和经验丰富的风险管理专业人士的期望有所不同，但最受欢迎的技能和能力并未完全改变。例如，批判性思维仍然是入门级风险管理专业人士最重要的技能之一。此外，积极的态度、强烈的求知欲和团队合作精神也是必备的素质。
此外，还要了解公司的发展方向，明确公司要承担哪些风险，并对其进行管理。仅仅关注关键风险指标是不够的，还必须了解这些指标如何与业务挂钩。要建立这种联系，就必须进行批判性思考，以了解风险类型之间的相互联系、风险事件的可能性和影响，以及如何提前预先识别这些风险。
没有什么万能公式可以套用。我们必须不断地学习、思考和提问。
获得FRM®认证，掌握关键的金融风险管理技能，开启您在金融风险管理领域的职业之旅。
11月FRM®考试早鸟价注册7月31日截止，点击阅读原文登录GARP官网，现在报名立省200美金。
