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題記：本文為CF40第四、五屆學(xué)術(shù)委員會主席、北京大學(xué)國家發(fā)展研究院院長黃益平 在2025年4月19日召開的2025·金融四十人年會暨閉門研討會“人工智能時代的金融與科技”上所做的主題交流。文章首發(fā)于“中國金融四十人論壇”微信公眾號。

金融強國建設(shè)與中國金融體系現(xiàn)狀

金融強國建設(shè)是當(dāng)前金融政策的重要方向，其內(nèi)涵十分豐富。我的理解是，一個真正的金融強國應(yīng)當(dāng)具備三個方面的特征：高效、穩(wěn)健和國際影響力，其中國際影響力尤為關(guān)鍵。

對于中國金融體系的現(xiàn)狀，通過多年研究和《徑山報告》等系列研究，我們對其特點有了較為清晰的認(rèn)識。中國金融體系可以概括為“規(guī)模大、管制多、監(jiān)管弱、銀行主導(dǎo)”這四個特點。從總體上看，中國金融業(yè)規(guī)模已經(jīng)相當(dāng)龐大。

最近中央金融工作會議對中國金融體系問題做出了重要判斷：“支持實體經(jīng)濟的質(zhì)量欠佳，金融風(fēng)險比較多，同時金融亂象和腐敗頻發(fā)，金融監(jiān)管能力有待提升”。這是一個相當(dāng)嚴(yán)肅的評估，表明未來金融監(jiān)管政策必然會進行調(diào)整，實際上相關(guān)調(diào)整已經(jīng)開始。

金融監(jiān)管政策的動態(tài)平衡

從金融監(jiān)管政策或金融政策角度看，動態(tài)調(diào)整可能是一個永恒的主題。最根本的原因是需要平衡效率和穩(wěn)定之間的關(guān)系。在不同階段，不同經(jīng)濟體的金融體系所面臨的主要矛盾可能有所不同。我們觀察到，一個國家發(fā)生金融危機后，監(jiān)管政策通常會收緊；當(dāng)收緊到一定程度影響了效率，又會適當(dāng)放松。這種調(diào)整是監(jiān)管的正常過程。

當(dāng)前中國面臨的困難在于需要同時實現(xiàn)兩個任務(wù)：一方面改善對實體經(jīng)濟的支持力度，這意味著監(jiān)管可能需要放松；另一方面，要守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險的底線，又意味著需要收緊監(jiān)管。在一段時間內(nèi)如何平衡這兩個目標(biāo)是一個重大挑戰(zhàn)。這涉及科創(chuàng)金融等具體領(lǐng)域，支持創(chuàng)新需要放寬政策，但當(dāng)前又面臨諸多風(fēng)險。

因此，解決之道不是簡單地判斷當(dāng)前應(yīng)該收緊還是放松監(jiān)管，而是要找到平衡點，或者在不同領(lǐng)域采取差異化策略。這種協(xié)調(diào)需要更加細(xì)致的考量和設(shè)計。

人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用特點

人工智能確實為金融發(fā)展提供了很多機會，技術(shù)的一系列進步帶來了諸多可能性。

在數(shù)字金融的研究中，我曾向一位在北京大學(xué)本科就讀計算機科學(xué)、如今正在攻讀金融學(xué)博士學(xué)位的學(xué)生請教，我們過去使用的算法是否算作人工智能。他認(rèn)為這也屬于人工智能的范疇，只是層次不同。他繪制的人工智能層次圖得到了計算機學(xué)會院士的認(rèn)可，說明許多人對人工智能的概念定義存在問題。

如果使用得當(dāng)，人工智能可以同時幫助改善金融服務(wù)質(zhì)量并提升風(fēng)險管理水平，實現(xiàn)當(dāng)前我們希望達成的兩大目標(biāo)。

人工智能在金融領(lǐng)域有多種應(yīng)用場景，其核心功能是提升數(shù)據(jù)分析能力、增強行為理解透明度、預(yù)測市場、管理風(fēng)險以及改善服務(wù)。

我曾將數(shù)字技術(shù)對金融的改變概括為“三升三降”：擴大服務(wù)規(guī)模、提高效率、改善體驗；降低成本、減少接觸、控制風(fēng)險。目前多數(shù)人工智能應(yīng)用仍體現(xiàn)了這些功能。

生成式AI在金融領(lǐng)域有許多新場景，大致可分為三個領(lǐng)域：營銷運營、分析決策和中后臺應(yīng)用。不同技術(shù)在不同業(yè)務(wù)中的效果各異，有些領(lǐng)域的應(yīng)用非常好，而有些效果不盡理想。特別是智能投顧領(lǐng)域，目前直接用于幫助客戶解決問題的應(yīng)用還未達到預(yù)期效果。原因可能有多種：或許是人工智能技術(shù)尚未成熟，或是市場沒有足夠多的可配置資產(chǎn)，也可能是個人接受度的問題。

從實踐來看，數(shù)字技術(shù)和人工智能在金融領(lǐng)域的成功應(yīng)用主要集中在支付和信貸兩個領(lǐng)域。這可能是因為在這些領(lǐng)域，風(fēng)險識別和承擔(dān)的主體主要是平臺或機構(gòu)，能夠承受一定比例的違約，只要總體風(fēng)險可控即可。而在投資顧問等領(lǐng)域，如果效果不佳，后果可能更為嚴(yán)重。因此，目前人工智能最有價值的應(yīng)用可能是交流咨詢和情緒價值提供等場景。

大科技信貸研究與風(fēng)險機制變化

我們對數(shù)字科技信貸進行的研究發(fā)現(xiàn)，大數(shù)據(jù)和人工智能算法的應(yīng)用在普惠金融領(lǐng)域取得了顯著效果。傳統(tǒng)的大科技信貸主要利用機器學(xué)習(xí)方法對大數(shù)據(jù)進行深入、全面的分析，之后則開始出現(xiàn)用多模態(tài)融合或生成式人工智能等技術(shù)評估并管理信用風(fēng)險。從普及范圍和風(fēng)險控制角度看，普惠金融發(fā)展的成效相當(dāng)顯著，堪稱革命性變化。

前不久與尤努斯教授交流時，談到他創(chuàng)立的格萊珉銀行在孟加拉國等地取得了成功，但在中國的發(fā)展空間卻很有限。原因之一是中國大型銀行已廣泛開展相關(guān)業(yè)務(wù)，更重要的是中國數(shù)字技術(shù)革新已大幅改變了金融服務(wù)模式。

任何新業(yè)務(wù)模式必然會對風(fēng)險機制產(chǎn)生影響。我們已聽到一些監(jiān)管部門的擔(dān)憂，例如使用數(shù)據(jù)模型進行風(fēng)控和信用風(fēng)險評估是否會導(dǎo)致風(fēng)險趨同化，因為機構(gòu)使用類似邏輯和模型。近期也有銀行抱怨數(shù)據(jù)造假問題日益突出，這使問題變得更加復(fù)雜：是數(shù)據(jù)造假導(dǎo)致方法失效，還是因為使用的不是真正的大數(shù)據(jù)而僅是個別數(shù)據(jù)，容易被偽造？

我們另一項研究發(fā)現(xiàn)，使用大數(shù)據(jù)和算法進行信用風(fēng)險評估可能改變金融運行機制。伯南克曾提出“金融加速器”機制，特別是在信貸領(lǐng)域：抵押品價格上升導(dǎo)致信貸條件寬松，信貸條件寬松又進一步推高抵押品價格，形成正反饋。許多國家因房價下跌導(dǎo)致信貸緊縮，甚至引發(fā)嚴(yán)重金融危機。但在大科技信貸模式下，由于數(shù)據(jù)替代了房價作為決策依據(jù)，這種機制被打破了。

這一發(fā)現(xiàn)雖只是局部現(xiàn)象，但給我們的啟示是：當(dāng)使用大數(shù)據(jù)或人工智能輔助金融決策時，某些風(fēng)險機制可能發(fā)生變化，這對金融穩(wěn)定和監(jiān)管政策具有重要意義。

人工智能應(yīng)用的挑戰(zhàn)與隱憂

人工智能雖然解決了一些問題，但也引發(fā)了更多討論和擔(dān)憂。這些擔(dān)憂包括：一是數(shù)據(jù)隱私問題。二是算法透明度問題，AI決策過程難以解釋。三是道德風(fēng)險和倫理問題。四是風(fēng)險集中問題，不同機構(gòu)使用相似算法可能導(dǎo)致風(fēng)險在系統(tǒng)中積累。算法誤差可能帶來的系統(tǒng)性影響。五是網(wǎng)絡(luò)安全問題。六是AI發(fā)展出獨立意識的可能性，如果未來AI的目標(biāo)與人類不一致，可能對金融體系造成沖擊。

有些問題如網(wǎng)絡(luò)安全已在其他領(lǐng)域出現(xiàn)過，但所有這些問題都值得金融監(jiān)管者未來密切關(guān)注。

歐洲已推出人工智能監(jiān)管框架，對不同AI創(chuàng)新實施風(fēng)險分級監(jiān)管。這一思路值得借鑒，盡管具體分級方式可能需要調(diào)整。歐洲監(jiān)管嚴(yán)格程度常受批評，過度管制可能抑制創(chuàng)新，但風(fēng)險分級作為監(jiān)管思路有其價值，值得我們借鑒。

最近我還見到了Deepmind聯(lián)合創(chuàng)始人、現(xiàn)任微軟AI CEO的蘇萊曼。他對人工智能可能對人類造成的沖擊，特別是對國家地位的影響表示擔(dān)憂。他在著作中提出，如果處理不當(dāng)，這種沖擊將是災(zāi)難性的。他提出十大策略方案，主張以更系統(tǒng)、更穩(wěn)健謹(jǐn)慎的方式推動人工智能創(chuàng)新，特別強調(diào)政府部門應(yīng)深度參與企業(yè)創(chuàng)新過程，甚至設(shè)置特殊機制在風(fēng)險突發(fā)嚴(yán)重時有權(quán)放緩或關(guān)閉相關(guān)進程。作為AI行業(yè)先驅(qū)，他的擔(dān)憂值得關(guān)注，盡管我不完全贊同他的全部觀點。

人工智能時代的金融監(jiān)管建議

人工智能的發(fā)展對金融監(jiān)管有哪些啟示？雖然我沒有系統(tǒng)性思考這一問題，且人工智能本身仍在發(fā)展過程中，但我可以提出四點初步看法：

第一，加強監(jiān)管能力建設(shè)。如果人工智能確實正在改變經(jīng)濟社會生活各方面，包括金融領(lǐng)域，監(jiān)管部門必須加大人力和智力技術(shù)投入。金融領(lǐng)域的變化已經(jīng)明顯可見，未來可能出現(xiàn)更多變化。如果監(jiān)管部門不能跟上，無法充分了解這些變化，未來風(fēng)險將更大。

第二，建立技術(shù)監(jiān)管機制。技術(shù)在金融中可能成為獨特的風(fēng)險源。在現(xiàn)有的功能監(jiān)管、機構(gòu)監(jiān)管、行為監(jiān)管、審慎監(jiān)管基礎(chǔ)上，可考慮設(shè)立專門的技術(shù)監(jiān)管，對金融交易、業(yè)務(wù)、產(chǎn)品和機構(gòu)進行技術(shù)風(fēng)險評估。提出這一建議是因為雖然許多技術(shù)風(fēng)險問題在其他監(jiān)管類別中有所涉及，但識別和應(yīng)對這些風(fēng)險需要特殊專業(yè)能力，而這不是每位監(jiān)管人員都具備的。

第三，設(shè)立算法審計制度。在利用人工智能和大數(shù)據(jù)時，不可避免地會遇到數(shù)據(jù)保護和數(shù)據(jù)共享的問題，如何在這兩者之間找到平衡點是一個關(guān)鍵議題。除此之外，算法黑箱現(xiàn)象也是一個重大挑戰(zhàn)。因此，可以考慮設(shè)立算法審計制度，審計不一定由政府直接執(zhí)行，可采用市場化的做法，目的是提高算法的可解釋性和透明度。

第四，應(yīng)用監(jiān)管沙盒概念。面對具有不確定性但可能帶來巨大效率提升的人工智能金融創(chuàng)新，監(jiān)管部門可以與創(chuàng)新機構(gòu)共同合作，創(chuàng)新機構(gòu)側(cè)重業(yè)務(wù)模式，監(jiān)管部門重視風(fēng)險管控，一方面測試人工智能應(yīng)用的效果，另一方面監(jiān)測潛在風(fēng)險，實現(xiàn)共同研發(fā)、數(shù)據(jù)共享的目的。

無論是蘇萊曼的建議還是歐洲的風(fēng)險分級模式，核心理念是對風(fēng)險程度不同的技術(shù)采取差異化監(jiān)管。有些技術(shù)風(fēng)險較小，監(jiān)管部門無需深入跟蹤；但對直接涉及數(shù)十億用戶且增長迅猛的應(yīng)用，監(jiān)管部門應(yīng)與創(chuàng)新機構(gòu)建立合作模式，包括共同研發(fā)和數(shù)據(jù)共享。從機構(gòu)角度看重點是合規(guī)，從監(jiān)管角度看重點是控制風(fēng)險，雙方共同目標(biāo)是盡可能發(fā)揮人工智能改善金融服務(wù)的作用，同時確保風(fēng)險可控。