人工智能如何重塑金融业

人工智能如何重塑金融业：技术、应用与风险的深度探讨 2024年9月18日，中国人民大学深圳研究院举办了一场主题为“人工智能如何重塑金融业”的高端学术研讨活动。会议邀请了厦门大学江富伟教授、上海金融与发展实验室副主任董希星、清华大学金融科技研究院金融安全研究中心主任周道许、蚂蚁集团中国跨境业务部总经理王佐刚、中国人民大学财政金融学院郭彪教授等多位学界与业界专家，围绕人工智能（AI）在金融领域的深度融合、创新实践、潜在风险及监管应对进行了深入交流。 本次会议背景正值国务院印发《关于深入实施人工智能+行动指南的意见》，明确提出要发挥我国数据资源丰富、产业体系完备、应用场景广泛等优势，推动人工智能与经济社会各领域深度融合。在此政策与技术双重驱动下，AI已从辅助工具演变为驱动金融行业变革的核心力量。 一、人工智能正成为金融决策的核心引擎 厦门大学江富伟教授作为主讲嘉宾，系统阐述了AI在金融领域的角色转变。他指出，当前以大模型为代表的AI技术已进入通用人工智能的初步阶段，其真正转折点是2022年OpenAI推出ChatGPT。此后三年间，AI迅速渗透至日常生活与专业场景，尤其在金融领域展现出巨大潜力。 江教授强调，金融的本质是信息驱动，而AI的核心能力正是高效处理非结构化数据、提升预测准确性与辅助复杂决策。他以2022年3月16日国务院金融委会议后A股与港股大幅上涨为例，说明传统分析依赖专业训练，而AI可在数秒内通过文本情绪分析判断政策利好，并生成交易信号，极大提升了市场反应速度。 此外，江教授团队利用AI构建了多个创新模型： 投资者情绪指数：基于媒体报道与社交媒体文本，结合机器学习方法，实现对市场情绪的实时监控与预测； 企业家情绪指数：通过分析上市公司高管公开讲话，识别其情绪状态，发现过度乐观往往预示企业将进行非理性投资或并购，对企业长期表现构成负面影响；物价预测模型：融合公众叙事、媒体报道与社交媒体讨论，利用AI捕捉主观预期对价格的影响，其预测精度比传统统计模型高出约40%，尤其在油价短期波动与房价中长期趋势预测上表现优异。 他还提出，未来AI将不仅是工具，更是具备“同理心”与“认知能力”的经济模拟器，可辅助政策制定者进行大规模经济政策沙盘推演，提升决策科学性与前瞻性。 二、AI在金融行业的全面渗透与组织变革 上海金融与发展实验室副主任董希星从从业者视角出发，指出金融业本就是“半个IT行业”，每年银行业科技投入高达约3000亿元，占全国研发投入的十分之一，足见其对技术的高度重视。 目前，AI已在金融前中后台广泛应用，涵盖： 客户服务：智能客服、语音识别、人脸识别；风险管理：反欺诈、信用评分、贷后预警；运营支持：自动化审批、流程优化；合规监控：自动生成报告、异常行为识别。 董希星特别提到一个典型案例：2024年10月5日，美国机构通过微表情分析技术，仅用34分钟鲍威尔讲话视频即判断其对降息持谨慎态度，事后验证高度准确。这表明AI已超越文本分析，进入多模态感知新阶段。 同时，AI正在倒逼金融机构组织重构： 一线定义变化：从前台柜员转向APP开发、运维人员；科层制扁平化：为快速响应技术迭代，传统总分行模式面临挑战；认知革命：如稳定币可能颠覆二维码支付，引发基础设施级变革。 但AI也带来五大挑战： 1.数据孤岛导致模型偏差； 2.算法黑箱增加解释难度； 3.网络安全风险升级（如境外信用卡盗刷事件）； 4.金融科技人才严重短缺； 5.中小机构难以承担AI研发成本。 为此，他建议： 大型机构应推动“价值重构”与流程再造；中小机构宜“错位发展”，避免盲目追逐前沿技术；建立开放生态，鼓励大机构赋能中小机构；监管需分类施策，参与国际标准制定，推动“以技治技”。 三、用户视角：AI推动金融服务民主化 蚂蚁集团王佐刚总经理从用户维度指出，AI的本质是提升人类计算能力，并通过产品化使普通人可低成本获取智力支持。这意味着： 降低专业服务门槛：过去私人理财仅服务于高净值人群，未来AI投顾可让普通百姓获得专业建议；缓解信息不对称：用户借助AI可更好理解金融产品，提升决策质量；促进普惠金融：农村地区信贷可得性低（仅20%-30%），AI可通过替代数据（如电商、社交行为）弥补抵押不足，显著提升覆盖率。 从服务提供者角度看，AI正推动“端到端”金融服务模式，缩短中间链条，提升效率。未来可能出现“通证化”与数字化货币并行的新金融基础设施，改变全球竞争格局。 四、风险警示：警惕AI带来的新型系统性风险 中国人民大学郭彪教授在肯定AI价值的同时，提出多项深层思考与风险预警： 1.加剧马太效应：AI研发依赖高质量数据与算力，头部机构（如大型银行、科技巨头）具备先发优势，中小金融机构难以追赶，可能导致“赢者通吃”，与普惠金融目标背道而驰。 2.模型黑箱引发系统性风险：当前主流大模型（如DeepSeek、GPT系列）内部逻辑不透明，一旦多个机构使用相似模型，在极端市场条件下可能产生“共振式崩盘”。例如，若多家量化基金均采用同一类情绪模型，错误信号将被放大并快速传染。 3.算法共谋威胁定价公平：看似独立的AI系统可能因训练数据或目标函数趋同，形成隐性价格联盟，损害消费者利益。类似现象已在电商平台出现，金融领域亦需警惕。 4.监管滞后难题：AI迭代速度远超监管更新节奏，易形成“创新—风险积累—危机爆发—严监管”的循环。建议建立AI金融算法备案制、反垄断审查机制，并探索“模型注册+实时监控+事后追责”的全周期监管框架。 五、现场问答节选 问：如何看待DeepSeek等国产大模型在金融领域的应用前景？ 江富伟答：DeepSeek在有限算力下实现接近国际先进水平的效果，体现了“精耕细作”的中国智慧。其MOE架构与强化学习框架显著提升效率，适合在芯片受限背景下发展自主可控的金融AI系统。 问：AI是否会取代银行员工？ 董希星答：AI淘汰的不是银行员工，而是不会使用AI的员工。未来岗位将向“业务+科技”复合型人才转型，金融机构需营造容错创新文化，留住并用好科技人才。 问：如何平衡AI效率与可解释性？ 郭彪答：必须建立强制性的可解释性标准，尤其是在信贷审批、风控建模等关键环节。不能让“黑箱决策”成为规避责任的借口，风险管理的本质仍是透明与问责。 问：是否应限制所有机构使用同类大模型？ 江富伟答：不必禁止，但应建立多样性引导机制。可借鉴私募基金策略相关性审查制度，防止模型同质化导致系统性脆弱。 结语 本次研讨会达成共识：人工智能已不再是未来的设想，而是正在深刻重塑金融业态的现实力量。它既带来效率跃升、服务普及与决策优化的历史机遇，也伴随着垄断加剧、模型风险与监管滞后的严峻挑战。 未来的发展路径应是“双向奔赴”——技术方需理解金融的专业性与复杂性，金融方则应主动拥抱AI，共建专属数据基座与垂直大模型。唯有如此，才能实现从“工具赋能”到“价值重构”的跨越，在保障安全的前提下，充分发挥AI作为“新质生产力”的核心作用，助力中国金融强国建设。