北京
中国商报（记者 马文博 王彤旭）随着人工智能从辅助决策走向执行任务，金融服务的组织方式、收费模式与责任安排正在面临新的调整。10月22日，在2026金融街论坛年会金融科技大会“智领金融·数创未来——AI赋能金融高质量发展论坛”上，亚洲数字经济科学院院长陈柏珲围绕AI承接金融工作后的商业模式变化、技术边界与治理路径分享观点。
“当AI开始承接金融工作，谁来定义交付，谁来批准行动，又由谁为结果负责？”陈柏珲认为，这些问题将越来越直接地影响金融机构的技术采购与业务安排。
陈柏珲表示，过去金融机构主要购买软件，由员工使用工具完成业务；随着智能体能够在授权范围内连续执行多个步骤，金融机构采购的内容可能进一步延伸至具体任务和流程交付。科技服务商的竞争，也将由功能、体验和提效能力，扩展至交付质量、总体成本与异常处置能力。
以保险理赔为例，传统软件帮助员工阅读材料、核对条款和完成审批。采用智能体后，材料整理、信息核验和部分初步判断可以由系统承担，人工则更多参与复杂案件、例外情况和关键审批等方面。陈柏珲表示，这种变化要求金融机构同步调整工作分配、质量检查和责任安排，单纯为原有系统增加一个聊天入口，难以形成完整的业务转型。
商业模式的变化，也对“结果”的定义提出了更高要求。“按结果收费至少需要具备三个条件：结果可以量化、交付可以验证、错误有纠正机制。”陈柏珲表示，金融服务不能简单以处理数量、业务规模或成本下降作为成功标准，还应将客户权益纳入评价。
陈柏珲同时强调，按结果收费是一种商业安排，并不意味着将全部风险自动转移给服务商。金融机构与科技企业仍需就授权范围、验收依据、错误纠正及损失承担作出具体约定。
在技术应用层面，陈柏珲认为，应根据具体任务的特点确定AI的自主程度。理解理赔材料、解释对账差异、整理企业经营信息等工作，为AI发挥作用提供了空间；而清算、账务记录、权限管理和规则校验等环节，仍需由受控系统提供稳定支持。
责任划分是AI原生金融服务发展的另一项关键议题。“不能把‘AI自己决定的’当作责任终点。”陈柏珲说，承担业务的获授权主体，应承担与其权限、职责和承诺相对应的责任；相关参与方的具体责任，则需结合各自行为、合同义务和适用法律判断。
陈柏珲建议，金融机构在部署前明确授权主体、验收主体、异常接管安排及损失承担机制，并为客户提供清晰的受理和救济入口。机构之间的调查与追偿，不应成为拖延处理客户问题的理由。
中国人民银行原副行长李东荣在此次论坛上表示，智能金融发展势头强劲，但越是此时越要保持头脑清醒。模型层面存在可信问题，大模型的“幻觉”现象与解释性不足依然存在；数据层面存在“治理”问题，数据孤岛和数据安全压力并存；算力层面存在成本问题，token消耗激增带来算力成本快速攀升；生态层面存在分化问题，技术应用中可能导致的“马太效应”“大与小”的分化正在加速；智能体模式对金融安全提出更高要求，AI正从“会话”走向“执行”，权限管理边界必须清晰。
谈及落地路径，陈柏珲建议从范围清楚、能够验收的业务环节入手，先建立人工处理效率和差错情况的比较基线，再通过离线测试、影子运行和有限范围试点积累证据，逐步开放权限。对于中小金融机构，可以通过采购成熟能力或联合建设推进应用，同时保留业务标准、关键权限和供应商管理能力。
“AI原生金融服务能走多远，既取决于AI能够完成多少工作，也取决于我们能否把每一次授权、每一项交付和每一份责任落实清楚。”陈柏珲表示，只有将效率提升与客户权益保护共同纳入转型目标，才能使人工智能的技术潜力转化为金融高质量发展的实际成果。
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