聚焦金融科技。

從傳統金融機構到新興金融科技平臺，人工智能（AI）已廣泛嵌入到金融行業的主要業務中。與此同時，AI應用的潛在風險與監管問題也受到業界廣泛關注。在10月23日2025外灘年會圓桌討論環節，中外嘉賓一致認為，AI在金融領域的應用仍處于早期階段，AI在提升效率的同時也帶來增量風險，應謹慎評估與AI相關的利弊。中國人民銀行原行長周小川、國家金融監督管理總局副局長肖遠企均認為，AI的應用究竟是邊際性改變、增量性變革，還是根本性顛覆，需要繼續觀察。

為金融系統帶來較大邊際變化

AI新技術正深度滲透到金融業務的各個流程中。“金融與科技的互動歷來是相輔相成、相互促進的。”肖遠企指出，目前AI在金融行業主要用于優化業務流程和對外服務，應用集中在中后臺運營、客戶交流與提供金融產品三個領域。

據肖遠企介紹，首先，中后臺運營的智能化在銀行等金融機構內部已較為廣泛應用，覆蓋了數據收集、加工、信息甄別與識別以及客戶評估等多個環節。其次，許多金融機構在客戶關系管理，如營銷、維護和問題解答等方面都普遍應用AI技術。最后，在提供金融產品方面，AI應用帶來雙重效益——對內，AI幫助金融機構降低成本、提高效率；對外，AI使金融機構能夠為客戶和利益相關者提供更個性化、更精準的金融產品與服務，更有效地解答問題和滿足客戶需求。

今年7月，國務院發布《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》，明確將重點推動“人工智能+”產業發展，在軟件、信息、金融等領域，推動新一代智能終端、智能體等廣泛應用。

“AI應用于金融系統有良好基礎。”周小川指出，過去金融系統積累了海量數據，這些數據可用于機器學習、深度學習，使傳統模型轉向智能推理模型。他還表示，通過機器學習或深度學習金融穩定數據、金融機構健康性的歷史變化，推理預知金融不穩定風險的出現，是一個重要探索方向。

在周小川看來，AI為金融系統，特別是銀行系統提供了新的發展機會，并將帶來較大邊際變化。

AI變革帶來增量風險

“AI帶來顯著的效率提升，但也帶來新的系統性風險來源，以及新的風險傳導渠道。”法蘭西銀行副行長阿格尼絲·貝納西-奎里指出，AI既提升了監管者監測風險的能力，同時也增強了風險的潛在影響力。

對于AI應用帶來的風險，肖遠企表示“目前或難以定論”。他指出，本輪AI變革對金融領域帶來的風險可以從宏觀和微觀兩個層面觀察。從微觀視角看，單家金融機構主要面臨模型穩定性風險和數據治理風險兩類新型或增量風險；從宏觀視角看，金融業主要面臨集中度風險和決策趨同風險兩類增量風險。

談及集中度風險，肖遠企解釋稱，金融行業在AI模型技術上可能會依賴少數技術開發能力強、穩定性高、資源投入大的服務提供商。同時，大型金融機構在資源投入上比小型機構更具優勢，可能導致市場集中度提高。

對于決策趨同風險，肖遠企表示，由于所使用的模型和數據相對標準化和集中，金融機構在決策依據上可能趨同，進而導致行業整體決策同質化。如果趨同性過高，可能引發“共振”效應。

此外，周小川還指出，如果AI模型大量運用短期高頻數據，學習結果可能是高頻、短期、技術性的，可能與金融穩健和宏觀調控所需要的長遠穩定性要求不一致。

對貨幣政策影響需長時間觀察

盡管AI發展迅猛、應用廣泛，但肖遠企強調，目前AI在金融領域的應用仍處于早期階段，其作用仍是輔助性的，無法取代人的決策。“在金融領域，人才始終是我們最寶貴、最有價值的資產。”肖遠企表示，在信貸、保險定價、定損、精算等關鍵領域，仍然離不開人的專業判斷。

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轉化為生產率躍升需要更多時間，但必須謹慎評估與AI相關的利弊。

據周小川介紹，國際清算銀行（BIS）曾專門討論過AI相關模型是否對貨幣政策產生影響，最終結論是影響尚不明顯。一方面，AI可以在物價和微觀行為的數據收集、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，隨經濟周期或經濟變化而調整。

“貨幣政策不可能對每天的蔬菜價格變化做出響應，而且響應太快也可能引發不必要波動。”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