机遇与挑战并存，人工智能赋能金融改革创新？

人工智能（AI）发展和治理是全球热门议题，也是2025陆家嘴论坛的必答题。

在AI深刻影响各行各业的当下，它给金融行业带来了哪些机遇与挑战？将在哪些领域加速推动金融改革创新？金融监管机构如何构建人工智能时代金融服务伦理准则及监管框架？全球金融监管体系又当如何加强国际合作？

（余继超摄）

在以“人工智能赋能金融改革创新：机遇和挑战”为主题的2025陆家嘴论坛全体大会六上，与会嘉宾就上述问题展开讨论。他们认为，AI在金融行业的应用仍处于早期阶段，应用状态冷热交织，生态体系发展不平衡。AI在赋能金融的过程中，机遇与挑战并存，既要积极发展AI以提升金融体系能力，又要加强规范，全球监管合作与监管协调是推动金融AI应用与发展的关键。

AI正重塑金融范式

人工智能技术推动了金融产品创新，优化了金融服务方式，提升了风险管理效率，人工智能技术的快速迭代正对金融行业实践产生深刻影响。

环球银行金融电信协会（SWIFT）亚太区总裁黄式进表示，目前AI已经融入SWIFT平台的一些关键领域。例如，通过AI技术，SWIFT能够检测异常情况、加速相关调查审查、降低制裁筛查中的误报率，并增强对数据的洞察力。

高盛集团管理委员会委员、亚太区总裁施南德（Kevin D SNEADER）认为，从AI应用领域来看，主要集中在三个方面：一是数据分析与算法交易，这些应用大多在后台运行，但已经对金融活动产生了深远影响。二是公司内部流程自动化，AI在企业内部流程中的应用已经取得了显著进展。三是贷款发放与信用评分，AI在信用评分和监管风险建模方面的应用潜力巨大。

中国中信集团有限公司副总经理鲍建敏指出，AI在金融领域运用呈现三大趋势：第一个趋势是推理大模型提升金融服务效能，这是现代整个金融发展中最突出的特点。大模型技术通过强大的自然语言处理和逻辑推理能力，有效运用金融行业海量的非结构化数据，挖掘其中的隐性观点，并实时动态生成决策，从而重塑服务体验。

第二个趋势是多模态的信息分析提升智能风控能力，金融系统的风险防控是业务开展的核心。现代AI在风控系统上提供了更强的支持，通过知识图谱、联邦学习等技术升级，人工智能正从风险防御转向风险定价，实现跨机构、跨场景的风险联防联控。人工智能在风险识别和智能预警中的作用越发凸显。

第三个趋势是人机协同模式重塑金融服务生态，打通人工智能与金融机构现有系统的边界，通过AI智能体串联业务流程，将人工智能应用场景从工具辅助进化为智能服务。

金融AI应用冷热交织

AI虽然深刻影响着金融行业，但目前在金融领域的应用还处于早期阶段。施南德指出，金融基础设施和平台的搭建是整个行业的基石，而真正能够创造价值的是基于这些平台的应用开发。尽管投入巨大，目前尚未看到特别好的AI应用能够为整个金融行业带来日常的实质性变化。但他坚信，随着技术不断进步，行业变革和投资回报终将到来。

上海新金融研究院理事长、上海交通大学上海高级金融学院创院理事长屠光绍分析称，当前金融领域的AI应用呈现“冷热交织、冷中有热、热中有冷”的不均衡状态：从主体看，大型金融机构应用进展快，但中小企业面临重重困难，形成“热中有冷”的局面。在技术运用上，应用冷热不均，越向深层模型化发展，难度越大，与核心业务结合的挑战越高。从业务范围看，应用场景虽在拓展，但核心业务的AI应用仍处于起步阶段，尚待深入。

鲍建敏指出，现代金融面临的挑战是比较明显的。第一个挑战是便捷服务与数据安全的平衡考量。人工智能在金融领域的有效应用基于对金融数据的加工和分析。无论是金融服务的精确性还是敏感性，都需要在服务便捷与隐私保护之间找到平衡点。金融机构一方面要严格落实监管信息安全要求，另一方面可以优先推进在可控环境下的人工智能创新探索。

第二个挑战是算法可解释性带来的信任危机。人工智能的算法黑箱可能导致决策偏差，进而影响人工智能在一些专业领域的可靠应用。鲍建敏认为，上述问题可以通过建立算法审计机制、开发可解释AI技术，以及对引用信息和分析结果进行交叉验证等方法解决。

第三个挑战是技术迭代与自主掌控的战略选择。人工智能平台的自主掌控能力是金融机构实现技术主权和业务可持续发展的核心基石。“国内金融机构目前在应用层创新活跃，后续应该加大对异构算力平台整合和开源技术研究，打造自主可控、安全可信的金融AI生态。”鲍建敏表示。

共筑安全可信发展环境

目前，人工智能在金融行业的应用状态冷热交织，生态体系发展不平衡，还面临数据安全、隐私保护、算法黑箱等重重挑战。

屠光绍表示，AI在金融领域运用要兼顾发展与规范。首先要发展，AI在金融体系里的运用，会给金融机构形态、金融行业业态、金融体系生态带来巨大的变化，通过积极发展人工智能，才能提升整个金融体系能力，深化功能，提升服务能力。另一方面，必须加强规范，这涉及很多方面，其中之一是全球都重视AI在金融体系的运用，全球监管合作、监管协调显得非常重要。

贝宝（PayPal）全球副总裁兼全球政府关系负责人理查德·纳什（Richard NASH）指出，“要想让AI真正产生变革性的变化，就需要更好的治理，与有责任心的创新者开展合作，设计富有责任的监管体系。要创建一个创新友好的环境，同时确保监管的有效性。建立伙伴关系是特别重要的，希望与这些合作伙伴建设更多的技术平台，建设更好的治理体系和框架，让AI能够平等地惠及所有人。”

黄式进认为，应用AI需具备宏观视野，推动规模化落地，避免形成“信息孤岛”。而其中的关键是数据结构，“必须确保各项工作能共同促进生态系统内的互信、系统安全与韧性，并基于这些原则建立行业标准，以达成更优成效。”

为促进人工智能技术在金融领域的深度应用，鲍建敏提出三方面的建议：一是共建人工智能的基础设施，夯实金融AI的发展根基，倡议构建开放、安全、高效的行业级智能算力底座，支持大模型全生命周期运用。二是共筑安全可信的发展环境，护航AI行稳致远。在保障安全可靠可控的前提下，释放人工智能的巨大潜力，建议有关部门进一步完善人工智能在金融领域的应用规范与安全基线。三是共创开放协同的创新生态，激发金融AI的澎湃活力。倡导构建产学研深度融合、开放共赢的人工智能金融生态体系，建议监管部门发挥桥梁纽带作用，搭建跨机构、跨领域的协同创新平台。