黄益平:人工智能会否重构金融
经济发展
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过去几年,人工智能技术以前所未有的速度渗透进金融体系。从智能客服、反欺诈、数字信贷,到投资决策辅助与监管科技,AI正在深刻改变金融机构的运作方式,也不断挑战我们对金融运行机制的传统认知。
一个越来越频繁被提出的问题是:人工智能究竟只是提升了金融效率,还是正在从根本上重构金融?换言之,金融的基本逻辑和运行规则,是否会因AI的广泛应用而发生改变?
这是一个需要谨慎回答的问题。一方面,AI技术仍处在快速演进阶段,金融应用本身也在不断试错与调整;另一方面,金融体系高度复杂,其背后有一套相对稳定的基本原理。判断“重构”是否发生,不能只看技术多么先进,而要看这些基本原理是否正在被改写。
一、从金融基本原理出发看AI冲击
传统金融理论强调几条核心原则:第一,时间具有价值,风险需要得到补偿;第二,信息是金融决策的基础;第三,市场通过价格机制配置资源;第四,金融体系的目标在于提高效率、促进增长,并维持稳定。
人工智能并没有否定这些原则,但它正在深刻改变信息的获取方式、处理能力以及决策过程。在传统金融中,信息往往稀缺、昂贵且不完全;而在数字时代,数据呈现爆炸式增长,算法在信息处理中的作用迅速上升。这种变化,使金融决策越来越依赖模型、算力和数据结构,而不再仅仅依靠人工经验和有限样本。
问题不在于金融是否仍遵循“风险—收益”权衡,而在于风险是否被重新识别、重新定价,乃至重新分配。
二、智能客服:效率提升之外的结构变化
在所有AI金融应用中,智能客服可能是最早落地、也最直观的一类。大量金融机构已经用机器替代人工处理标准化、高频、低复杂度的客户咨询。这一变化带来的直接效果,是成本下降和效率提升。
但更深层的变化在于,金融机构与客户之间的信息交互方式发生了转变。通过自然语言处理和用户行为分析,金融机构不仅能“回答问题”,还可以在交互过程中识别需求、预测偏好,并进行产品匹配。
不少机构发现,智能客服不再只是“成本中心”,而开始具备创造价值的能力。当服务、数据和产品推荐形成闭环,金融服务的边界被进一步拓展。这一变化,标志着金融机构开始从“被动响应需求”转向“主动理解并塑造需求”。
三、反欺诈与风控:AI的核心战场
如果说智能客服提升的是效率,那么反欺诈和风险控制则关系到金融业务能否持续。信息不对称始终是金融交易中的核心难题,它带来逆向选择和道德风险。在高度数字化的金融环境中,这一问题非但没有消失,反而更加突出。
因此,几乎所有金融机构都将人工智能应用于异常交易识别和风险预警。支付、信贷、证券交易等领域,已经高度依赖算法来判断行为是否“正常”。
但这是一场长期博弈。“道高一尺,魔高一丈”,只要存在规模化金融服务,就会滋生同样规模化、技术化的欺诈行为。金融科技能力,正在成为金融机构最重要的“护城河”之一。没有足够的技术能力,机构本身的金融价值就难以体现。
四、数字信贷:普惠金融边界的拓展
人工智能对金融结构影响最为深刻的领域,可能是信贷,尤其是数字信贷。长期以来,普惠金融推进的核心挑战在于两个“难”:获客难、风控难。
互联网平台在获客方面发挥了重要作用,而大数据和AI算法则在风控上提供了新的解决方案。通过非传统数据(交易行为、平台记录、供应链信息等)和机器学习模型,金融机构可以在缺乏财务报表和抵押物的情况下,对中小微企业和个体经营者进行信贷评估。
大量实践和研究表明,这种模式在风险控制上并不逊色于传统方法,甚至在某些场景下更加精准。更值得注意的是,算法在一定程度上减少了人工决策中的主观偏见。例如,一些案例显示,引入算法后,基于地域或身份的隐性歧视有所下降。
这意味着,人工智能不仅可能提高金融效率,也可能改善金融公平性,从而重新定义普惠金融的可达边界。
五、投资决策与市场情绪:AI的“软信息”能力
在投资领域,人工智能的应用同样引发广泛关注。尽管“智能投顾”整体发展尚未取得突破性成功,但AI在情绪分析和预期识别方面已经展现出独特优势。
通过对文本、语音、表情、行为等“软信息”的分析,算法可以实时提取市场情绪因子,并据此形成投资信号。例如,对央行官员新闻发布会的语言和表情进行分析,已经被证明可以解释部分短期市场波动。
相较传统的问卷调查和滞后统计,这类方法覆盖面更广、反应更及时,也更贴近真实行为。然而,这也带来新的问题:如果越来越多市场参与者使用相似的算法策略,市场是会变得更加有效,还是更容易出现共振和波动放大?
这一问题,尚无定论。
六、AI与金融监管:机遇与不对称风险
在提升金融监管能力方面,人工智能同样被寄予厚望。算法可以帮助监管者更快处理信息、识别风险、追踪传导路径,这在理论上有助于提升金融稳定性。
但关键在于技术能力的相对分布。如果市场参与者在技术应用上领先于监管体系,风险可能在监管反应之前就已积累并爆发。换言之,AI并不自动等于更安全的金融体系,它也可能放大信息和能力的不对称。
此外,AI驱动的信贷和交易决策,可能改变传统的风险传导机制。经典理论认为,资产价格通过抵押品机制影响信贷供给,形成“金融加速器”。而当信贷更多依赖现金流和行为数据时,这一机制可能被削弱,但企业和个体之间的分化也可能更加明显。
七、尚未“重构”,但正在重塑
综合目前的观察,人工智能已经显著改变了金融运行方式,并在多个维度上提升了效率和覆盖范围。但至少在现阶段,它尚未颠覆金融的基本规律。风险仍需补偿,价格仍由市场决定,稳定仍是核心目标。
真正的变化,在于信息结构、决策方式和风险识别的精细化。这些变化,可能在长期内逐步重塑金融的微观结构,甚至影响宏观稳定。
因此,人工智能不会只带来单向的效率红利,它必然伴随着新的不确定性和挑战。如何在技术创新、市场效率与金融稳定之间取得平衡,将是未来金融体系必须长期面对的核心议题。
如果说人工智能正在“重构”什么,它重构的或许不是金融的基本逻辑,而是我们理解、运用和管理金融的方式。
【 黄益平:长安街读书会主讲人、北京大学国家发展研究院院长 】
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