AI大模型赋能金融：如何守住安全底线？ | 社会科学报

对于金融强国这一战略目标而言，金融安全的战略地位尤为关键，它不仅是金融强国建设的基石，而且事关人民财产安全和国家安全。中国尚在建设金融强国的进程中，但在数字金融领域已取得长足进步。历经二十年发展，数字金融已成为中国金融体系最重要的创新。

原文 ：《积极平衡AI金融创新与安全风险》

作者 |北京大学国家发展研究院副院长 黄 卓

图片 |网络

数字金融如何发挥作用？数字技术能够极大程度降低金融服务的门槛和成本，其规模效应特征使边际成本随服务覆盖面扩大持续递减。同时，大数据有效缓解传统金融的信息不对称困境，改善金融风控，促进金融创新。在服务普惠金融方面，数字金融展现出独特优势。中国在普惠金融领域为全球提供了中国式解决方案。

中央金融工作会议强调做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章。数字金融作为基础性要素承载独特使命，数字金融是实现前四篇大文章的技术底座和基础能力。

数字金融有效弱化了传统金融加速器效应的传导强度。数字技术重构了信贷风控逻辑。大型科技平台利用海量用户数据，使用机器学习方法，可以有效识别实时信贷风险，促成信用贷款。

AI驱动下的数字金融发展。中国金融体系始终保持创新趋势，早期学习国外先进技术，推动信息化、电子化；2013年开始着力推动互联网化、互联网+，继而强调数字化、金融科技；当前正加速向智能化转型。2018-2021年，“金融科技”与“数字化”占据主导，而2022-2023年，“智能”与“智能化”已然成为最主要的关键词。2022年末美国推出ChatGPT，2025年初中国推出DeepSeek，这些现象级创新标志着AI应用跨越奇点。

AI技术革命引领中国金融从应用创新驱动进入技术创新驱动阶段。回顾过去二十年数字化发展，金融创新多聚焦于应用场景重塑与商业模式融合。国内金融机构已开始增加科技研发投入，加大金融科技和AI技术布局。2025年3月央行召开科技工作会议，明确要求“加快金融数字化智能化转型，安全稳妥有序推进人工智能大模型等在金融领域应用”。

AI对金融安全体系呈现双重影响。AI大模型驱动的金融智能化转型，对金融安全体系呈现双重影响。从积极角度看，AI技术的应用能够促进金融安全。AI技术通过优化金融基础设施，降低成本，能够提升金融体系稳定性；通过有效解读金融信息，特别是非常规的大数据、替代数据，能够有效挖掘信息，加快信息流动，促进金融市场有效性；通过改善金融信贷中的风控，能够降低信贷风险；通过赋能金融从业人员，实现金融机构降本增效，从而能够使金融机构更有效抵御外部冲击，提升金融韧性。然而，AI技术的大规模应用也带来了潜在金融安全风险。

AI大模型的卡脖子风险。大模型或成为未来金融服务的技术底座，头部AI大模型的技术自主性愈发重要。AI金融应用的技术风险。大模型的黑箱决策机制与算法偏见问题导致风险评估透明度缺失，模型幻觉现象可能引发系统性误判风险。大模型在金融中的广泛使用使数据交换复杂化，针对网络系统的攻击或恶意操作会导致更大的破坏性。基于此，提出以下政策建议：

平衡AI金融创新与安全风险。首要原则是寻找平衡点，既要允许创新，也要关注创新过程中的风险。打造自主可控的AI金融产业链需要构建自主可控的完整产业链条。大力发展AI金融安全产业。利用AI技术重构金融基础设施。构建AI金融的监管与治理体系。提升金融监管的数智化水平。

AI技术在金融领域的深度应用尚处于发展初期，上半场以互联网金融与数字金融的创新实践为主导，而未来二十年，AI大模型可能重构金融的各个场景。这一转型进程中，既要平衡AI技术对金融创新的引领，也要密切关注金融安全风险。

文章为社会科学报“思想工坊”融媒体原创出品，原载于社会科学报第1970期第1版，未经允许禁止转载，文中内容仅代表作者观点，不代表本报立场。

本期责编：程鑫云

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