人工智能（AI）發展和治理是全球熱門議題，也是2025陸家嘴論壇的必答題。

在AI深刻影響各行各業的當下，它給金融行業帶來了哪些機遇與挑戰？將在哪些領域加速推動金融改革創新？金融監管機構如何構建人工智能時代金融服務倫理準則及監管框架？全球金融監管體系又當如何加強國際合作？

（余繼超攝）

在以“人工智能賦能金融改革創新：機遇和挑戰”為主題的2025陸家嘴論壇全體大會六上，與會嘉賓就上述問題展開討論。他們認為，AI在金融行業的應用仍處于早期階段，應用狀態冷熱交織，生態體系發展不平衡。AI在賦能金融的過程中，機遇與挑戰并存，既要積極發展AI以提升金融體系能力，又要加強規范，全球監管合作與監管協調是推動金融AI應用與發展的關鍵。

AI正重塑金融范式

人工智能技術推動了金融產品創新，優化了金融服務方式，提升了風險管理效率，人工智能技術的快速迭代正對金融行業實踐產生深刻影響。

環球銀行金融電信協會（SWIFT）亞太區總裁黃式進表示，目前AI已經融入SWIFT平臺的一些關鍵領域。例如，通過AI技術，SWIFT能夠檢測異常情況、加速相關調查審查、降低制裁篩查中的誤報率，并增強對數據的洞察力。

高盛集團管理委員會委員、亞太區總裁施南德（Kevin D SNEADER）認為，從AI應用領域來看，主要集中在三個方面：一是數據分析與算法交易，這些應用大多在后臺運行，但已經對金融活動產生了深遠影響。二是公司內部流程自動化，AI在企業內部流程中的應用已經取得了顯著進展。三是貸款發放與信用評分，AI在信用評分和監管風險建模方面的應用潛力巨大。

中國中信集團有限公司副總經理鮑建敏指出，AI在金融領域運用呈現三大趨勢：第一個趨勢是推理大模型提升金融服務效能，這是現代整個金融發展中最突出的特點。大模型技術通過強大的自然語言處理和邏輯推理能力，有效運用金融行業海量的非結構化數據，挖掘其中的隱性觀點，并實時動態生成決策，從而重塑服務體驗。

第二個趨勢是多模態的信息分析提升智能風控能力，金融系統的風險防控是業務開展的核心。現代AI在風控系統上提供了更強的支持，通過知識圖譜、聯邦學習等技術升級，人工智能正從風險防御轉向風險定價，實現跨機構、跨場景的風險聯防聯控。人工智能在風險識別和智能預警中的作用越發凸顯。

第三個趨勢是人機協同模式重塑金融服務生態，打通人工智能與金融機構現有系統的邊界，通過AI智能體串聯業務流程，將人工智能應用場景從工具輔助進化為智能服務。

金融AI應用冷熱交織

AI雖然深刻影響著金融行業，但目前在金融領域的應用還處于早期階段。施南德指出，金融基礎設施和平臺的搭建是整個行業的基石，而真正能夠創造價值的是基于這些平臺的應用開發。盡管投入巨大，目前尚未看到特別好的AI應用能夠為整個金融行業帶來日常的實質性變化。但他堅信，隨著技術不斷進步，行業變革和投資回報終將到來。

上海新金融研究院理事長、上海交通大學上海高級金融學院創院理事長屠光紹分析稱，當前金融領域的AI應用呈現“冷熱交織、冷中有熱、熱中有冷”的不均衡狀態：從主體看，大型金融機構應用進展快，但中小企業面臨重重困難，形成“熱中有冷”的局面。在技術運用上，應用冷熱不均，越向深層模型化發展，難度越大，與核心業務結合的挑戰越高。從業務范圍看，應用場景雖在拓展，但核心業務的AI應用仍處于起步階段，尚待深入。

鮑建敏指出，現代金融面臨的挑戰是比較明顯的。第一個挑戰是便捷服務與數據安全的平衡考量。人工智能在金融領域的有效應用基于對金融數據的加工和分析。無論是金融服務的精確性還是敏感性，都需要在服務便捷與隱私保護之間找到平衡點。金融機構一方面要嚴格落實監管信息安全要求，另一方面可以優先推進在可控環境下的人工智能創新探索。

第二個挑戰是算法可解釋性帶來的信任危機。人工智能的算法黑箱可能導致決策偏差，進而影響人工智能在一些專業領域的可靠應用。鮑建敏認為，上述問題可以通過建立算法審計機制、開發可解釋AI技術，以及對引用信息和分析結果進行交叉驗證等方法解決。

第三個挑戰是技術迭代與自主掌控的戰略選擇。人工智能平臺的自主掌控能力是金融機構實現技術主權和業務可持續發展的核心基石。“國內金融機構目前在應用層創新活躍，后續應該加大對異構算力平臺整合和開源技術研究，打造自主可控、安全可信的金融AI生態。”鮑建敏表示。

共筑安全可信發展環境

目前，人工智能在金融行業的應用狀態冷熱交織，生態體系發展不平衡，還面臨數據安全、隱私保護、算法黑箱等重重挑戰。

屠光紹表示，AI在金融領域運用要兼顧發展與規范。首先要發展，AI在金融體系里的運用，會給金融機構形態、金融行業業態、金融體系生態帶來巨大的變化，通過積極發展人工智能，才能提升整個金融體系能力，深化功能，提升服務能力。另一方面，必須加強規范，這涉及很多方面，其中之一是全球都重視AI在金融體系的運用，全球監管合作、監管協調顯得非常重要。

貝寶（PayPal）全球副總裁兼全球政府關系負責人理查德·納什（Richard NASH）指出，“要想讓AI真正產生變革性的變化，就需要更好的治理，與有責任心的創新者開展合作，設計富有責任的監管體系。要創建一個創新友好的環境，同時確保監管的有效性。建立伙伴關系是特別重要的，希望與這些合作伙伴建設更多的技術平臺，建設更好的治理體系和框架，讓AI能夠平等地惠及所有人。”

黃式進認為，應用AI需具備宏觀視野，推動規模化落地，避免形成“信息孤島”。而其中的關鍵是數據結構，“必須確保各項工作能共同促進生態系統內的互信、系統安全與韌性，并基于這些原則建立行業標準，以達成更優成效。”

為促進人工智能技術在金融領域的深度應用，鮑建敏提出三方面的建議：一是共建人工智能的基礎設施，夯實金融AI的發展根基，倡議構建開放、安全、高效的行業級智能算力底座，支持大模型全生命周期運用。二是共筑安全可信的發展環境，護航AI行穩致遠。在保障安全可靠可控的前提下，釋放人工智能的巨大潛力，建議有關部門進一步完善人工智能在金融領域的應用規范與安全基線。三是共創開放協同的創新生態，激發金融AI的澎湃活力。倡導構建產學研深度融合、開放共贏的人工智能金融生態體系，建議監管部門發揮橋梁紐帶作用，搭建跨機構、跨領域的協同創新平臺。