上海
10月23日，中国央行原行长周小川在2025外滩年会回应人工智能（AI）对央行业务的影响时表示，这一问题仍需更长时间观察和研究，但人工智能在央行决策中具有一定应用潜力，尤其是在金融稳定与风险防控领域。
（周小川在圆桌讨论现场。摄影/吴军）
周小川指出，尽管AI和机器学习技术在数据收集、处理及模式识别方面具有显著优势，但对于货币政策而言，其影响尚不明显。他解释道：“货币政策本质上是‘慢变量’，随经济周期或宏观经济指标调整，而这种调整不会太快。比如CPI每月收集一次数据，就算我们每天关注蔬菜价格变化，也不可能对短期波动作出货币政策反应。”
他强调，货币政策需要稳健、持续的判断，而AI的高频数据处理能力与这一特性存在一定差距。
相比之下，周小川认为，人工智能在金融稳定领域的应用潜力更为突出。以银行体系为例，硅谷银行、银门银行倒闭事件的发生极为突然，传统指标难以及时预警。他表示：“是否可以通过历史金融数据、金融机构健康度变化，利用机器学习和深度学习提前推测金融不稳定风险，是一个非常重要的方向。”
他强调，金融系统的不稳定往往经历积累期后突发爆发，这与传统正弦波式经济周期不同，预测此类风险需要AI处理大量结构性和非结构性数据，包括社会情绪、舆情信息等多模态信息。
在谈及监管与政策实践时，周小川指出，AI带来的“黑箱模型”问题也需要关注。他表示，若金融机构大量使用不可解释的深度学习模型，监管部门可能面临模型结果难以解释、潜在风险不可控的挑战。同时，AI高频短期数据分析可能与央行所需的长期稳定性和基础面导向不完全一致，这也是需要认真对待和解决的问题。
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