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金融業高層指出，企業導入AI應先選定要解決的工作，再建立追蹤結果所依據數據的機制。美國銀行(Bank of America)表示，會以16項風險指標審查AI專案。
兩家公司高層於10月1日在紐約證券交易所舉行的《財星》(Fortune) AIQ峰會上，分享AI在金融業務的應用案例與管理原則。官方活動頁面列出的講者包括美國銀行技術與資訊長哈里・戈帕爾克里希南(Hari Gopalkrishnan)，以及標普全球(S&P Global)客戶長兼市場情報聯席主管莎莉・摩爾(Sally Moore)。
戈帕爾克里希南表示，應先了解客戶遇到的問題和工作流程，再決定是否採用AI。若確定性模型或簡單規則已足以處理，急著導入AI可能不是合適選擇。美國銀行會檢視16項風險，包括個人資料保護、偏見、人力影響與智慧財產權。
他指出，無法辨識特定口音的聊天機器人，或帶有偏見的詐欺偵測模型，都可能損害客戶體驗。AI出錯的影響不只限於技術層面，也可能波及客戶、法規遵循與企業聲譽。
摩爾強調，金融業務必須能將AI結果追溯至原始數據與智慧財產。除了確認準確性，也需要具備查核結果所依據數據的程序。
摩爾分享一個匿名大型銀行案例。該銀行將多組標普全球數據整合至自有平台。《財星》引述標普全球的說法報導，該案進入實際運作階段所需時間縮短至原來約六分之一，準確率則從初期約60%提升至98%。銀行名稱、準確率的計算基準與驗證方法均未公開。
先前關於金融業AI風險檢視與準確率改善案例的報導也提到，兩家公司高層認為應先確認待解決的問題與數據可信度。此次峰會發言則進一步指出，必須追蹤AI結果所依據的原始數據與智慧財產。
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