金融AI應用的價值創造、風險挑戰與治理

AI與金融的深度融合帶來一些風險，集中表現為模型可解釋性缺失、放大市場波動、利益沖突頻發、模型安全隱患等，給傳統金融監管體系帶來較大挑戰，包括監管框架落后于AI技術發展、監管工具滯后、配套能力不足等，宜加大治理經驗互鑒，如實施差異化監管、構建統一測評體系、強化行業自律及推進跨境監管協同等。

AI技術正深度融入金融的全業務鏈條，大型金融機構在天模型研發與應用上先行一步，中小金融機構則受制于技術、數據、算力及人才等而相對遲緩。輕量化AI大模型的涌現為中小金融機構提供了契機，提升業務效率、降低成本、優化服務等成效顯著。但AI與金融的深度融合也帶來一些風險，集中表現為模型可解釋性缺失、放大市場波動、利益沖突頻發、模型安全隱患等，給傳統金融監管體系帶來較大挑戰，包括監管框架落后于AI技術發展、監管工具滯后、配套能力不足等。宜加大治理經驗互鑒，如實施差異化監管、構建統一測評體系、強化行業自律及推進跨境監管協同等。

金融領域AI應用的價值創造

按照標準定義，金融是資金跨主體、跨時間、跨空間的融通與風險定價體系。近年來，AI技術迅猛發展并向金融領域加快滲透，應用場景不斷拓展，已經覆蓋智能信貸、智能投顧、風險監測、客戶服務等全業務鏈條，深刻改變金融業態生態，正從“降本增效”向多維價值創造的方向演進。

一是推動金融機構深化傳統業務和快速拓展增量業務。比如，大模型驅動的“千人千面”營銷，形成精準獲客的高轉化率。生物識別 + OCR大大縮短了線上開戶時間和效率，提高了新增客群的覆蓋率。智能投顧方面，借助AI算法為投資者提供個性化的資產配置方案，根據投資者的風險偏好、財務狀況和投資目標，動態調整投資組合，提供智能化的投資管理。如，實時宏觀因子調整可明顯減少不恰當的組合回撤，提升投資的夏普比率。

二是推動金融機構業務流程的優化再造。比如，智能客服通過自然語言處理技術，快速響應客戶咨詢，解答常見問題，提供24小時不間斷服務，很大提升了客戶體驗；智能信貸領域，金融機構利用AI技術構建的風控模型，能夠快速分析大量客戶數據，評估客戶信用風險，精準判斷是否給予貸款以及貸款額度和利率，流程自動化可明顯降低信貸審批、對賬等高頻流程的人力和單筆作業成本。

三是顯著降低金融機構的風控成本。如大模型的文檔審核系統可有效降低實時合規信息披露的差錯率，降低受監管處罰的風險。信用管理方面，知識圖譜關聯數百個維度的數據，通過交叉核驗，可提前3～6個月識別潛在違約客戶。市場監測方面，AI實時監控市場數據和交易行為，及時發現潛在風險點并發出預警信號，幫助金融機構提前防范。

四是促進金融機構的組織和商業模式創新。比如，有的金融機構“業技融合”智能體平臺可使業務人員數分鐘即可自建AI流程，大大縮短了項目上線周期。有的保險公司將金融AI用于醫療影像，優化保險定價，提高了賠付的精準性和及時性。有的金融機構通過預測模型來智能化調度資金，有效降低了備付金占用，及時釋放流動性。

應該看到，金融領域AI應用在大型金融機構和中小金融機構之間呈現出很大的差異化。大型金融機構憑借雄厚的資金實力和較強的技術研發能力，在自主AI大模型研發與落地方面率先突破。中小金融機構則面臨技術門檻高、數據資源有限、算力成本高昂的制約，其金融科技投入占比遠低于大型金融機構。同時，金融科技公司普遍缺乏既懂金融業務又掌握AI技術的復合型人才，難以獨立開展復雜的AI技術研發和應用，極大限制了AI領域應用開發。

值得注意的是，以DeepSeek為代表的輕量化大模型憑借開源特性、低算力需求，可幫助中小金融機構在有限資源條件下，快速搭建自己的AI應用，提供了“彎道超車”的可能。比如，某中小金融機構通過采用輕量化大模型，大模型生成代碼占到新增代碼的 30% 左右，有效緩解了代碼質量參差不齊、單元測試覆蓋率低、重復編碼等痛點，大幅提高了開發團隊編碼整體生產力和創造力。中長期看，大模型的平權效應將加速推動金融AI應用繁榮。無論是大型金融機構還是中小金融機構，都可以利用AI技術提升自身服務質量和競爭力，促進整個金融行業的智能化發展。

金融領域AI應用拓展面臨的主要風險

AI技術為金融行業注人了新動力和新活力，但也催生了一些風險。一是透明度面臨可解釋性缺失與信息失真的問題。AI大模型通過多頭潛在注意力（MLA）、混合專家模型（MoE）提升了金融業務的效率，但決策邏輯高度復雜，如同“黑箱”，難以被理解和解釋。金融領域對透明度的要求高，如商業銀行如果無法解釋AI拒絕貸款的原因，很可能導致客戶的不滿和質疑，甚至引發法律糾紛。又如，智能投顧基于AI算法為投資者推薦投資產品，但如果無法向投資者解釋推薦的依據和理由，投資者可能產生較大的不信任感。從AI應用的實踐進程來看，金融機構普遍認為，“模型可解釋性不足”是其在合規環節面臨的最大阻礙因素。

二是容易使市場形成“羊群效應”并放大噪音。比如，策略趨同帶來“羊群效應”，如果多家機構采用同源大模型（如基于相同開源框架的風控模型）且缺乏差異化設計，在市場壓力下可能形成一致性交易行為。生成式AI的創造性特性還可能帶來“幻覺”，導致信息偏離基本面，這些錯誤信息可能會被擴大傳播和使用，放大市場短期波動。

三是技術隱蔽性下的權責失衡和信息不對稱容易加劇利益沖突。比如，有的機構使用不成熟的AI模型生成投資建議，刻意匹配高傭金產品，偏離客戶風險承受能力；有的金融機構利用AI模型推薦高傭金的投資產品，不考慮客戶的實際風險承受能力和投資目標；有的經紀商為增加傭金收人，可能調整AI訂單分配邏輯，將客戶訂單優先匹配高手續費通道；有的交易商利用AI訂單管理系統，將最優報價優先分配給自營賬戶，損害普通投資者利益，此類行為因算法不透明難以被傳統監管手段識別。

四是模型面臨數據合規與技術攻擊的安全風險。大模型訓練數據可能包含未經授權的個人金融信息（如客戶交易記錄、信貸記錄）或受版權保護內容（如付費研報），在數據收集和使用過程中，如果金融機構未嚴格遵守法律法規，可能侵犯用戶隱私和知識產權。模型開源特性降低了技術門檻，但也為惡意攻擊提供便利。攻擊者可通過篡改模型參數、植入后門等影響模型輸出。攻擊者還可能利用生成式AI制作高度逼真的釣魚郵件、深度偽造音視頻，給金融機構和投資者帶來損失。近年來，全球金融領域因AI輔助欺詐造成的投資者損失快速增加。

傳統金融監管體系不適應AI金融應用發展

AI技術的快速迭代與跨界融合，使傳統金融監管體系面臨多重困境。

一是監管框架對動態技術進步的適應性明顯不足。人工智能技術迭代快、應用場景復雜，傳統靜態監管框架難以適應動態優化和自主決策等技術特性，風險識別和合規體系建設明顯滯后。金融科技跨界融合催生新型混合業務，正在模糊傳統的監管邊界。科技公司以“技術服務”名義介人金融業務，規避牌照監管，傳統分業監管體系難以界定責任主體，形成監管真空。我國尚未出臺“人工智能法”，跨領域的規則協同不足，人工智能維權與追責面臨障礙。

二是金融監管工具滯后，技術監測能力不足。非持牌機構利用AI技術規避監管，如通過諧音詞、表情包等包裝虛擬貨幣交易的引流信息，繞過關鍵詞屏蔽系統，傳統監管工具難以識別。監管機構對大模型的性能測試、風險評估高度依賴企業的自主披露，缺乏獨立測評能力。比如，有的機構通過拆分模型、本地化適配等，隱瞞訓練數據合規問題，監管部門難以穿透核查；生成式AI可能導致數據二次泄露，假如員工誤將客戶敏感信息輸入模型，如果服務商未隔離輸人數據與訓練流程，可能造成信息外泄。當前隱私增強技術的認證標準尚未統

一，監管難以有效防控風險。

三是監管配套能力不足，資源與認知存在差距。金融監管系統具有AI相關背景的人員占比遠低于行業水平，缺乏既懂金融業務、又掌握AI技術的復合型人才，難以應對復雜模型的風險評估需求。投資者教育滯后，投資者易被AI技術“光環效應”誤導，盲目信任智能投顧、AI分析工具的建議。許多投資者對AI技術的原理和局限性缺乏了解，過度依賴AI提供的投資建議，容易導致投資決策失誤。

AI金融應用治理及啟示

目前，全球智能金融治理已進入加速完善政策期，主要經濟體形成了三類差異化的AI金融治理模式。其中，歐盟推出全面的、基于規則的《人工智能法案》，強調對基本權利的保護；美國采取零散的、基于具體行業的原則性指導，鼓勵市場創新；中國構建以國家為中心、聚焦數據安全與社會穩定的強力監管框架。三種模式是技術路徑的差異，也體現對國家、市場與技術三者關系的理念不同，從互學互鑒的角度有以下四點啟示：

一是風險分級是關鍵抓手。可制定和發布《金融AI風險分級指南》，區分“高風險”（如量化交易、信貸審批）、“中風險”（如智能投研）、“低風險”（如智能客服），實施差異化監管，并建立健全跨部門協調機制，避免“一刀切”。對高風險應用，要求金融機構建立全生命周期風險管理體系，從模型研發、測試、上線到迭代，每個環節均需經嚴格合規審查，定期向監管部門提交風險評估報告；對中風險應用，需滿足基本合規要求，如數據采集的合法性、模型輸出的可追溯性等；對低風險應用，可適當簡化監管流程，以鼓勵創新為主，允許金融機構在符合基本數據安全要求的前提下自主探索創新服務模式。

二是第三方測評體系不可或缺。我國已在部分城市開展金融大模型測評試點，但全國性測評標準尚未統一，亟需加快制定覆蓋“數據合規一模型安全一倫理公平”全維度的測評規范。培育專業的國家級金融AI測評機構，配備懂金融、懂技術的復合型人才，具備獨立開展測評工作的能力，測評范圍需覆蓋模型研發、上線、迭代全流程。對高風險AI應用，要求定期開展第三方測評，并向監管部門提交測評報告，測評結果作為金融機構開展AI業務的重要依據。

三是通過強化行業自律彌補監管缺口。發揮銀行業協會、證券業協會等行業組織的橋梁作用，制定行業自律公約，明確AI應用的倫理準則，如禁止利用模型進行歧視性定價、禁止通過AI技術操縱市場等。建立行業信息共享平臺，鼓勵金融機構匿名分享大模型應用的風險案例，如模型攻擊事件、算法偏見糾紛等，形成“經驗互鑒、風險共防”的機制。行業協會可組織開展AI應用培訓，提升金融機構從業人員的合規意識和風險防控能力。

四是推動跨境監管協同以應對全球風險。AI金融應用風險具有跨境傳導性，需加強國際監管協同。可在“一帶一路”沿線國家推動金融AI監管沙盒互認，允許金融機構在多個國家的沙盒內同時測試AI應用，減少重復測試，加快創新成果落地。探索數據跨境流動“白名單”制度，明確可跨境流動的數據類型、條件及監管責任，對包含個人敏感信息、國家金融安全相關的數據，建立“數據出境安全評估 + 備案追”機制，確保數據流動“可控可溯”。依托金融穩定理事會（FSB）、國際清算銀行（BIS）等國際組織，與主要經濟體共享AI風險監測信息，積極參與全球金融AI標準制定，推動形成公平合理的全球AI金融治理體系。

（潘宏勝為中證金融研究院首席經濟學家，邵宇為中證金融研究院研究員。本文僅代表個人觀點，不代表所供職單位意見。責任編輯/周茗一）