“AI+金融”提效更需防風(fēng)險(xiǎn)

　　金融業(yè)憑借數(shù)據(jù)密集、技術(shù)驅(qū)動(dòng)的特性，一直是科技創(chuàng)新應(yīng)用的先行者，處于全社會(huì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的前沿。在近日由中國金融四十人論壇(CF40)與清華大學(xué)聯(lián)合主辦的2025外灘年會(huì)上，與會(huì)嘉賓普遍認(rèn)為，從最早的信息化到數(shù)字化再到數(shù)智化，人工智能(AI)正在全面提升金融業(yè)的服務(wù)效能和水平，也給行業(yè)未來發(fā)展帶來更大的想象空間。AI在金融領(lǐng)域的應(yīng)用處于什么階段，在金融機(jī)構(gòu)展業(yè)過程中發(fā)揮怎樣的作用，未來是否會(huì)有AI幫客戶做決策……記者就這些問題進(jìn)行了采訪。

　　應(yīng)用有基礎(chǔ)

　　“金融與科技的互動(dòng)歷來是相輔相成、相互促進(jìn)的?！眹医鹑诒O(jiān)督管理總局副局長肖遠(yuǎn)企表示，過去，款項(xiàng)的支付需要依靠人背馬馱的遠(yuǎn)程操作。1000多年前我國北宋時(shí)期發(fā)行了世界上最早使用的紙幣“交子”，這也得益于當(dāng)時(shí)印刷術(shù)和版畫技術(shù)發(fā)明的支持；電氣時(shí)代解決了匯款難題；互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，則實(shí)現(xiàn)了金融業(yè)務(wù)的24小時(shí)運(yùn)營。現(xiàn)在金融行業(yè)成為AI新科技的領(lǐng)先應(yīng)用者，業(yè)內(nèi)并不感到意外。

　　那么，目前AI在金融行業(yè)主要有哪些應(yīng)用呢？肖遠(yuǎn)企總結(jié)了三方面：首先，中后臺(tái)運(yùn)營的智能化，覆蓋了數(shù)據(jù)收集、加工、信息甄別與識(shí)別以及客戶評(píng)估等多個(gè)環(huán)節(jié)，當(dāng)前已經(jīng)在銀行等金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部應(yīng)用比較廣泛。其次，在客戶交流方面，許多金融機(jī)構(gòu)在客戶關(guān)系管理環(huán)節(jié)，包括營銷、維護(hù)和問題解答等方面都普遍應(yīng)用了AI技術(shù)。最后，在金融產(chǎn)品提供方面，AI的應(yīng)用帶來了雙重效益——對(duì)內(nèi)，它幫助金融機(jī)構(gòu)降低成本、提高效率；對(duì)外，能夠?yàn)榭蛻艉屠嫦嚓P(guān)者提供更個(gè)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需求。

　　今年國務(wù)院發(fā)布《關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見》，明確將加快實(shí)施重點(diǎn)行動(dòng)，其中包括“人工智能+”產(chǎn)業(yè)發(fā)展，創(chuàng)新服務(wù)業(yè)發(fā)展新模式，在軟件、信息、金融、商務(wù)、法律、交通、物流、商貿(mào)等領(lǐng)域，推動(dòng)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)?！敝袊嗣胥y行原行長周小川表示，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。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(xiǎn)的出現(xiàn)，是一個(gè)重要探索方向。

　　金融行業(yè)高度重視人工智能應(yīng)用，目前也正在積極布局。交通銀行副行長兼首席信息官錢斌介紹，按公開信息披露，2024年我國國有大型商業(yè)銀行在科技資金上的投入合計(jì)超過1200億元，科技人員超過10萬人。以交通銀行為例，自2021年起把人工智能作為交通銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新名片之后，該行每年科技資金投入始終保持在120億元，占整個(gè)營收約5.4%，科技人員達(dá)到1萬人，占交行總員工數(shù)10%以上，體現(xiàn)了對(duì)人工智能的重視。

　　肖遠(yuǎn)企表示，當(dāng)前，以人工智能為代表的科技成果在金融領(lǐng)域已經(jīng)開始廣泛應(yīng)用，可以預(yù)期，對(duì)金融的促進(jìn)與影響可能是重大且根本性的。

　　邊際有變化

　　那么對(duì)于金融體系而言，AI究竟是一種邊際性的技術(shù)工具進(jìn)步，還是更像蒸汽機(jī)、電力，是全方位重塑行業(yè)業(yè)態(tài)的根本性變革？對(duì)于這一問題，周小川認(rèn)為，從金融的角度來看，AI是在歷史上信息處理、IT和自動(dòng)化基礎(chǔ)上的又一次新的邊際變化——但這個(gè)邊際變化是一個(gè)很大的變化，涉及銀行主要業(yè)務(wù)、客戶行為與監(jiān)管等諸多層面。

　　周小川表示，銀行與其他行業(yè)有所不同，人工智能前幾年興起時(shí)，大家非常關(guān)注生成式模型，后來重視多模態(tài)處理；而銀行相對(duì)簡單，較少使用多模態(tài)或生成式技術(shù)，主要依賴大數(shù)據(jù)分析和推理模型，因此有其自身的特點(diǎn)?；谶@一特點(diǎn)，銀行未來結(jié)構(gòu)會(huì)進(jìn)一步向這個(gè)方向發(fā)展。

　　此外，客戶行為也在發(fā)生深刻變化。過去客戶與銀行打交道時(shí)，許多人習(xí)慣與人溝通，不習(xí)慣與機(jī)器互動(dòng)。但近10年的變化顯示，越來越多客戶習(xí)慣與機(jī)器打交道，不太愿意或認(rèn)為沒有必要人工介入，這個(gè)變化也非常深刻。因此，人工智能在銀行業(yè)的支付、定價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)管理和市場(chǎng)推廣等方面發(fā)揮著重要作用，這是一個(gè)很大的邊際變化。

　　“在人工智能的影響下，監(jiān)管也會(huì)發(fā)生很大變化。我們現(xiàn)在的反洗錢、反恐融資系統(tǒng)是最典型可運(yùn)用大量數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)線索、識(shí)別洗錢和恐怖融資活動(dòng)的領(lǐng)域。過去有一個(gè)很大的困惑就是，凡是涉及大額交易都必須向反洗錢部門報(bào)告，但收集海量數(shù)據(jù)后不知道該如何處理。而如果利用已破獲案件數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)，模型會(huì)逐漸提升，從中找出規(guī)律，這對(duì)監(jiān)管也有巨大作用?！敝苄〈ū硎?，這方面現(xiàn)在已經(jīng)取得了很大進(jìn)展。

　　可以看到，AI能夠幫助金融機(jī)構(gòu)對(duì)內(nèi)提升運(yùn)營效率，對(duì)外更好地提供服務(wù)和產(chǎn)品。但不少人也因此產(chǎn)生了擔(dān)憂：金融機(jī)構(gòu)員工數(shù)量龐大，隨著AI效率提升，是否會(huì)帶來內(nèi)部員工安置的壓力？對(duì)此，肖遠(yuǎn)企回應(yīng)稱，到目前為止，還沒有聽到金融機(jī)構(gòu)單純因AI應(yīng)用而出現(xiàn)員工安置壓力的案例。

　　“員工是金融機(jī)構(gòu)最有效的生產(chǎn)力，每一位員工都在創(chuàng)造價(jià)值。盡管AI發(fā)展迅猛、應(yīng)用廣泛，但我們必須明確一點(diǎn)，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?！毙みh(yuǎn)企表示，在信貸、保險(xiǎn)定價(jià)、定損、精算等關(guān)鍵領(lǐng)域，仍然離不開人的專業(yè)判斷；在金融領(lǐng)域，人才始終是我們最寶貴、最有價(jià)值的資產(chǎn)。

　　風(fēng)險(xiǎn)需警惕

　　“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，這還需要繼續(xù)觀察，但至少在目前，AI應(yīng)用所帶來的風(fēng)險(xiǎn)，與歷史上幾次重大科技革命在金融領(lǐng)域應(yīng)用時(shí)產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)類似，目前或許難以定論?！毙みh(yuǎn)企表示，從歷史視角看，過去幾輪科技革命在金融領(lǐng)域主要帶來的是增量風(fēng)險(xiǎn)和邊際風(fēng)險(xiǎn)——風(fēng)險(xiǎn)的成因、路徑和形態(tài)有所變化，但金融行業(yè)面臨的根本性風(fēng)險(xiǎn)，如信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)，并未發(fā)生革命性改變。

　　具體到這一輪AI變革對(duì)金融領(lǐng)域帶來的風(fēng)險(xiǎn)，肖遠(yuǎn)企認(rèn)為可以從宏觀和微觀兩個(gè)層面觀察。

　　從微觀層面來說，對(duì)單家金融機(jī)構(gòu)而言，主要有兩類新型或增量風(fēng)險(xiǎn)：一是模型穩(wěn)定性風(fēng)險(xiǎn)。這一輪AI應(yīng)用高度依賴模型支撐業(yè)務(wù)拓展，因此模型的穩(wěn)定性和可靠性變得至關(guān)重要。二是數(shù)據(jù)治理風(fēng)險(xiǎn)。這涉及數(shù)據(jù)來源的選擇、數(shù)據(jù)質(zhì)量的把控以及事后的評(píng)估與監(jiān)測(cè)程序，也就是數(shù)據(jù)治理的程序。這兩類風(fēng)險(xiǎn)對(duì)單個(gè)機(jī)構(gòu)非常關(guān)鍵。

　　對(duì)整個(gè)行業(yè)而言，則主要有兩類增量風(fēng)險(xiǎn)：一是集中度風(fēng)險(xiǎn)。金融行業(yè)在AI模型技術(shù)上可能會(huì)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(shí)，大型金融機(jī)構(gòu)在資源投入上可能比小型金融機(jī)構(gòu)更具有優(yōu)勢(shì)，可能導(dǎo)致市場(chǎng)集中度提高，這一點(diǎn)有待觀察。二是決策趨同風(fēng)險(xiǎn)。所使用的模型和數(shù)據(jù)相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化和集中使金融機(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)，這是需要關(guān)注的。

　　周小川還提到，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，這個(gè)問題需要認(rèn)真對(duì)待和解決。

　　“歸根結(jié)底，人永遠(yuǎn)要成為新技術(shù)的主人，人要成為人工智能的主導(dǎo)者，成為關(guān)鍵決策的決策者。我們既要用人工智能的精準(zhǔn)判斷和趨勢(shì)判斷，更要把人的溫度、人文的考量進(jìn)行有機(jī)結(jié)合?！卞X斌表示，有的企業(yè)前幾年受到疫情影響出現(xiàn)了財(cái)務(wù)危機(jī)，如果嚴(yán)格按照財(cái)務(wù)報(bào)表來看，它的現(xiàn)金流量、資產(chǎn)負(fù)債包括利潤都出現(xiàn)了一些危機(jī)，達(dá)到了銀行進(jìn)行催收、斷貸的標(biāo)準(zhǔn)。這時(shí)候如果嚴(yán)格按照人工智能規(guī)則，就必須斷貸?！暗袌?chǎng)更需要金融有溫度，更需要金融負(fù)責(zé)任，那段時(shí)期我們采取理性的無還本續(xù)貸模式來更好地支持企業(yè)度過危機(jī)。所以從這個(gè)角度來說，金融在人工智能運(yùn)用的關(guān)鍵決策點(diǎn)，仍必須由人把控?！卞X斌說。

　　本報(bào)記者 勾明揚(yáng)