在金融科技的快速发展中，“人类参与循环”（Human-In-The-Loop，HITL）成为一个关键概念，尤其是在银行业务中。根据IBM的定义，HITL系统是指人类在自动化系统的运行、监督或决策中积极参与，以确保准确性、安全性、责任感和道德决策。对于金融服务业的高层管理者来说，这意味着必须在AI系统与合规性、客户信任及监管审查交汇的关键时刻，融入人类的判断。
鉴于监管要求日益复杂，单靠自动化检查清单已不足以应对。人类审核者必须验证AI生成的决策，以确保合规性和即时的适应能力。因此，应在关键决策点嵌入人类审核者，并确保完整的审计关注。
在诈骗检测方面，数据模式变化迅速且数据稀缺。人类专家能够修正AI的错误，显著提高模型的准确性和韧性。创建人类反馈迅速融入模型再训练或异常规则的渠道，将有助于提升整体性能。
研究显示，当人类顾问拥有最终决策权时，客户更倾向于遵循投资建议，并获得更好的结果。因此，应将AI视为助手，而非仲裁者，并在面向客户的决策中保留人性化的触感。
在金融等高风险领域，人们往往对算法输出持怀疑态度。允许最终用户或代理人审查、调整或覆盖AI输出，可以减少抵抗感并创建信心。提供界面让人类能轻松调整AI建议，并清楚看到推理或风险评分。
培训领导层如何解读AI行为虽然AI可以简化例行任务，如撰写合规报告或投资组合提案，但高层管理者仍需了解决策的过程及原因。因此，实施可解释性工具，揭示AI决策背后的逻辑，创建明确的责任框架，并培训领导层如何解读AI行为，都是至关重要的。
综合以上步骤，形成了一个有效采用HITL的路线图。高层管理者应在合规检查点嵌入人类，将专家反馈纳入诈骗模型更新，保持客户互动中的人类最终决策权，提供透明的界面以减少对算法的抵触，并部署可解释性仪表板以支持高层监督。每一项措施都能增强信任、改善韧性，并确保AI的承诺能够负责任地实现。
金融服务公司面临独特的监管负担、客户期望和声誉风险。人类在回路中并非一种备选方案，而是一种战略必要性。通过在最重要的地方集成人类洞察，领导者可以在不牺牲信任、合规性或适应性的情况下，充分利用AI的效率。
未来，金融科技将进一步朝向智能与安全并重的方向发展，企业应加强HITL培训、构建透明AI决策界面，并创建跨部门合规与技术协作，以确保AI运用负责任且高效。
（首图来源：shutterstock）
