證券時報
2025-11-12 23:42
聚焦金融科技。
從傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)到新興金融科技平臺，人工智能（AI）已廣泛嵌入到金融行業(yè)的主要業(yè)務(wù)中。與此同時，AI應(yīng)用的潛在風(fēng)險與監(jiān)管問題也受到業(yè)界廣泛關(guān)注。在10月23日2025外灘年會圓桌討論環(huán)節(jié)，中外嘉賓一致認(rèn)為，AI在金融領(lǐng)域的應(yīng)用仍處于早期階段，AI在提升效率的同時也帶來增量風(fēng)險，應(yīng)謹(jǐn)慎評估與AI相關(guān)的利弊。中國人民銀行原行長周小川、國家金融監(jiān)督管理總局副局長肖遠(yuǎn)企均認(rèn)為，AI的應(yīng)用究竟是邊際性改變、增量性變革，還是根本性顛覆，需要繼續(xù)觀察。
為金融系統(tǒng)帶來較大邊際變化
AI新技術(shù)正深度滲透到金融業(yè)務(wù)的各個流程中。“金融與科技的互動歷來是相輔相成、相互促進(jìn)的。”肖遠(yuǎn)企指出，目前AI在金融行業(yè)主要用于優(yōu)化業(yè)務(wù)流程和對外服務(wù)，應(yīng)用集中在中后臺運(yùn)營、客戶交流與提供金融產(chǎn)品三個領(lǐng)域。
據(jù)肖遠(yuǎn)企介紹，首先，中后臺運(yùn)營的智能化在銀行等金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部已較為廣泛應(yīng)用，覆蓋了數(shù)據(jù)收集、加工、信息甄別與識別以及客戶評估等多個環(huán)節(jié)。其次，許多金融機(jī)構(gòu)在客戶關(guān)系管理，如營銷、維護(hù)和問題解答等方面都普遍應(yīng)用AI技術(shù)。最后，在提供金融產(chǎn)品方面，AI應(yīng)用帶來雙重效益——對內(nèi)，AI幫助金融機(jī)構(gòu)降低成本、提高效率；對外，AI使金融機(jī)構(gòu)能夠?yàn)榭蛻艉屠嫦嚓P(guān)者提供更個性化、更精準(zhǔn)的金融產(chǎn)品與服務(wù)，更有效地解答問題和滿足客戶需求。
今年7月，國務(wù)院發(fā)布《關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動的意見》，明確將重點(diǎn)推動“人工智能+”產(chǎn)業(yè)發(fā)展，在軟件、信息、金融等領(lǐng)域，推動新一代智能終端、智能體等廣泛應(yīng)用。
“AI應(yīng)用于金融系統(tǒng)有良好基礎(chǔ)。”周小川指出，過去金融系統(tǒng)積累了海量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可用于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)，使傳統(tǒng)模型轉(zhuǎn)向智能推理模型。他還表示，通過機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)金融穩(wěn)定數(shù)據(jù)、金融機(jī)構(gòu)健康性的歷史變化，推理預(yù)知金融不穩(wěn)定風(fēng)險的出現(xiàn)，是一個重要探索方向。
在周小川看來，AI為金融系統(tǒng)，特別是銀行系統(tǒng)提供了新的發(fā)展機(jī)會，并將帶來較大邊際變化。
AI變革帶來增量風(fēng)險
“AI帶來顯著的效率提升，但也帶來新的系統(tǒng)性風(fēng)險來源，以及新的風(fēng)險傳導(dǎo)渠道。”法蘭西銀行副行長阿格尼絲·貝納西-奎里指出，AI既提升了監(jiān)管者監(jiān)測風(fēng)險的能力，同時也增強(qiáng)了風(fēng)險的潛在影響力。
對于AI應(yīng)用帶來的風(fēng)險，肖遠(yuǎn)企表示“目前或難以定論”。他指出，本輪AI變革對金融領(lǐng)域帶來的風(fēng)險可以從宏觀和微觀兩個層面觀察。從微觀視角看，單家金融機(jī)構(gòu)主要面臨模型穩(wěn)定性風(fēng)險和數(shù)據(jù)治理風(fēng)險兩類新型或增量風(fēng)險；從宏觀視角看，金融業(yè)主要面臨集中度風(fēng)險和決策趨同風(fēng)險兩類增量風(fēng)險。
談及集中度風(fēng)險，肖遠(yuǎn)企解釋稱，金融行業(yè)在AI模型技術(shù)上可能會依賴少數(shù)技術(shù)開發(fā)能力強(qiáng)、穩(wěn)定性高、資源投入大的服務(wù)提供商。同時，大型金融機(jī)構(gòu)在資源投入上比小型機(jī)構(gòu)更具優(yōu)勢，可能導(dǎo)致市場集中度提高。
對于決策趨同風(fēng)險，肖遠(yuǎn)企表示，由于所使用的模型和數(shù)據(jù)相對標(biāo)準(zhǔn)化和集中，金融機(jī)構(gòu)在決策依據(jù)上可能趨同，進(jìn)而導(dǎo)致行業(yè)整體決策同質(zhì)化。如果趨同性過高，可能引發(fā)“共振”效應(yīng)。
此外，周小川還指出，如果AI模型大量運(yùn)用短期高頻數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)結(jié)果可能是高頻、短期、技術(shù)性的，可能與金融穩(wěn)健和宏觀調(diào)控所需要的長遠(yuǎn)穩(wěn)定性要求不一致。
對貨幣政策影響需長時間觀察
盡管AI發(fā)展迅猛、應(yīng)用廣泛，但肖遠(yuǎn)企強(qiáng)調(diào)，目前AI在金融領(lǐng)域的應(yīng)用仍處于早期階段，其作用仍是輔助性的，無法取代人的決策。“在金融領(lǐng)域，人才始終是我們最寶貴、最有價值的資產(chǎn)。”肖遠(yuǎn)企表示，在信貸、保險定價、定損、精算等關(guān)鍵領(lǐng)域，仍然離不開人的專業(yè)判斷。
外灘年會國際顧問委員會主席、歐洲央行原行長讓-克羅德·特里謝在年會致辭時也指出，不排除AI重演“索洛悖論”。或許AI轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)率躍升需要更多時間，但必須謹(jǐn)慎評估與AI相關(guān)的利弊。
據(jù)周小川介紹，國際清算銀行（BIS）曾專門討論過AI相關(guān)模型是否對貨幣政策產(chǎn)生影響，最終結(jié)論是影響尚不明顯。一方面，AI可以在物價和微觀行為的數(shù)據(jù)收集、處理、模式識別和推理方面影響貨幣政策決定。另一方面，貨幣政策基本上屬于慢變量，隨經(jīng)濟(jì)周期或經(jīng)濟(jì)變化而調(diào)整。
“貨幣政策不可能對每天的蔬菜價格變化做出響應(yīng)，而且響應(yīng)太快也可能引發(fā)不必要波動。”周小川表示，AI對貨幣政策的影響還需要更長時間的觀察和研究。
校對：廖勝超
