“人工智能+金融”的理論、實踐與風險挑戰

“人工智能+金融”的理論、實踐與風險挑戰作者：楊濤2026年08月05日編者按：目前，我國“人工智能+金融”迎來了前所未有的發展契機。“十五五”規劃綱要一方面指出要全面實施“人工智能+”行動，加強人工智能同科技創新、產業發展、文化建設、民生保障、社會治理相結合，搶占人工智能產業應用制高點，全方位賦能千行百業。另一方面，則首次把建設金融強國以及金融“五篇大文章”納入國家五年發展規劃中。鑒于此，為了更好地推動人工智能（AI）金融應用持續、快速、健康發展，并且在創新與安全之間把握好平衡，本文從理論、實踐與政策等不同層面來深入剖析“AI+金融”的內在邏輯與變革前景。一、“AI+金融”的理論分析通常來看，現代金融體系包括金融機構、金融產品、金融市場、金融制度等基本要素。隨著經濟社會發展的演進，在新技術變革與制度規則優化的支撐下，金融要素也發生了日新月異的變化。金融科技（FinTech）是技術驅動金融創新的前沿領域，其重點在于利用大數據、人工智能、區塊鏈、云計算等新技術，全面重構傳統金融的業務、模式、流程與產品，從而不斷提升金融服務效率、降低成本、拓展普惠性。在此背景下，中國人民銀行先后發布了《金融科技發展規劃（2019—2021年）》《金融科技發展規劃（2022-2025年）》，國家金融監督管理總局也持續出臺關于推動銀行保險業數字化轉型的專項意見。同時，2023年召開的中央金融工作會議進一步提出促進數字金融發展，其內涵既包括了金融科技的概念，也強調了數字化對金具體看，金融機構可以被認為是特殊的信息企業，旨在通過處理特殊金融信息來完成資金的配置與流轉，因此當信息技術發生重大改進時，金融機構的職能、邊界與對外關系必然迎來顛覆性變化。金融產品是現代金融活動的中介與載體，包括貨幣、股票、債券、期貨、期權等諸多類型，其核心設計思路在于把握好風險的識別與定價。同樣，在AI等新技術的沖擊下，不僅原有基礎金融產品的設計與管理發生變化，而且涌現了更多的衍生金融產品。金融市場則是涵蓋貨幣資金借貸、外匯、證券、債券、黃金等工具的交易流通場所，AI等新技術則使得市場深度、廣度、活躍度持續提升。金融制度是規范金融活動、調節貨幣與資金運動的各類規則，AI金融應用不僅促使原有制度迫切需要進行適應性調整，而且也給制度與政策的實施提供了更金融功能是金融體系在經濟運行中發揮作用的方式，也是促使金融服務實體經濟使命與價值落地的關鍵環節。一則，資金融通與資源優化配置是基礎功能，可通過把資金從盈余部門引導至短缺部門，支持企業生產和個人消費，為經濟活動持續提供“血液”。AI等新技術則使得資金供給與需求的對接更加順暢、高效，也降低了交易環節的摩擦成本或風險。二則，支付清算是支撐功能，通過提供安全高效的支付工具和清算服務，確保貨幣資金轉移流通更加穩定。可以看到，AI使得現代支付清算網絡的智能化、便捷化不斷提升，也給經濟主體帶來了更多全新的服務手段與模式。三則，風險管理是保障性功能，通過各類金融工具來幫助市場主體對沖和分散風險，減少經濟不確定性。基于大數據與AI的智能風控模式，已經成為應對復雜風險沖擊的重要“防火墻”，使得金融體系參與主體能夠更安全地運用金融工具。四則，信息提供與價格發現是拓展性功能，即通過利率、股價等價格信號反映市場信息，提高金融活動透明度并輔助金融決策。就此來看，AI能夠突破傳統數據邊界，挖掘多維度隱性信息，通過更快速、更全面的信息處理，使資產價格更快反映真實價值，從而協助市場主體動態、深入識別和發掘市金融服務方式是指金融機構或相關市場主體為滿足企業或個人金融需求而采用的具體服務形式和運作模式。首先，AI金融應用進一步拓展了金融服務的邊界。例如，可以通過低成本、高效率的服務模式，將金融服務拓展至傳統模式難以覆蓋的縣域、農村和小微企業群體；通過移動端、智能終端等載體，將服務延伸到物理網點無法覆蓋的偏遠地區。其次，AI增強了金融服務的精準性和個性化。通過充分運用AI與大數據，可從提供傳統的標準化產品，轉向基于企業和個人生命周期、風險偏好等設計定制化解決方案，真正實現“千人千面”的金融服務，并且不斷提升金融供求的適配性。再次，AI有助于提升金融服務的智能化與主動性。例如，在智能投研與決策領域，生成式AI通過對行業研報、政策文件、市場輿情等非結構化數據的深度解析，可輔助甚至替代傳統人工分析；再如，智能體通過感知、規劃、記憶和行動能力形成閉環反饋系統，實現金融服務從“被動問答”到“主動決策”的轉變。最后，AI推動金融服務從依托封閉體系向開放生態轉型。例如，AI使得金融與實體經濟深度融合，使數字化供應鏈金融、產業鏈金融創新效率不斷提升；使金融機構從單純的資金中介轉變為綜合服務平臺，連接企二、“AI+金融”的實踐前景AI和大數據正深度賦能金融政策調控與監管體系，推動金融治理變得更加智能高效。2025年12月，國家金融監督管理總局發布《銀行業保險業數字金融高質量發展實施方案》，一方面強調要加大人工智能等技術應用力度，豐富穿透式監管工具手段，另一方面則明確要求金融機構科學制定數字金融發展規劃，推動建立適配數字金融發展的業務管控體系，更好地助力金融首先，在政策調控層面，AI與數字化工具顯著增強了宏觀經濟監測的實時化與精準化，提升了政策的前瞻性與精準度。例如，可運用AI大模型從海量新聞、社交媒體等發掘有價值的信息，構建多重經濟趨勢指標，為貨幣政策制定提供精準依據；亦可深度整合多維經濟指標，構建政策效果模擬系統，從而提升貨幣政策、財政政策的前瞻性和協同性。其次，在金融監管層面，AI助力監管科技快速發展，逐漸進入數據驅動、精準穿透新階段。例如，國家金融監督管理總局推行的“一表通”報送機制引領監管數據標準化、智能化革命，將分散的監管報表整合為統一數據池，實現風險的早識別、早預警、早處置。再如，中國證監會在2026年4月召開會議部署“打擊和防范上市公司財務造假專項行動”，明確提出“強化財務舞弊監管AI大模型應用”，加快建設財務舞弊非現場監測和發現中心、第三方配合造假監測中心。綜合看，AI應用使得政策調控更加精準有效、監管體系更具韌性，為保障金融高質量發展提供了堅實的數字底當前，AI推動的金融業數字化轉型已從技術試點邁向生態重構，并逐漸迎來規模化落地的新階段。據IDC發布的報告顯示，2025年我國金融行業生成式AI投資規模約89.68億元，預計到2029年將攀升至445.19億元。另外，中國信通院研究指出，2025年中國AI核心產業規模估具體看，一方面，銀行業是AI應用的“主戰場”。據騰訊金融研究院聯合發布的《2025金融業大模型應用報告》統計，42家A股上市銀行中有九成已部署AI系統，應用場景從輔助工具全面滲透至風控、營銷、運營等核心業務。另外，根據工商銀行2025年年報，其自主研發的“工銀智涌”大模型已在30余個業務領域落地500余個應用場景。據招商銀行2025年年報披露，至2025年底其大模型應用已落地856個場景，覆蓋零售、批發、風控、運營等全業務條另一方面，非銀金融機構的AI應用也突飛猛進。例如，據《21世紀經濟報道》統計，截至2026年4月23日，28家已披露相關數據的上市券商于2025年在信息技術上合計投入達249.76億元，占當年營業收入比重達6.04%。再如，據畢馬威2025年3月發布的《智能保險：以人工智能驅動轉型并創造價值》報告，67%的保險企業計劃提高AI投資預算占比，85%的保險業高管認為擁抱AI的企業將獲得顯著競爭優勢。應該說，AI已從輔助工具提升為金融業數字化轉型的核心動力，全面提高行業可持續發展能力與內在競爭力。AI金融應用全面改善了金融產品與服務的提供方式，更精準地對接企業和居民需求，從而助力金融更高質量服務實體經濟。一是在科技金融發展中，最大的痛點就是如何更好地評估科技企業與科創成果的信用狀況，減少金融服務的信息不對稱，以及怎樣進行有效的風險管理與分散。對此，通過AI大模型可以對各類結構性與非結構性信息進行全面分析，深入描述科技企業的信用與風險畫像，有效提升科技金融服務的精準性。二是在綠色金融發展中，最大的難點在于難以評估綠色金融產品的環境效益，也存在許多“假綠”“漂綠”現象。同時，綠色金融服務還需要進一步提升標準化程度，以上難題可以通過AI來加以緩解。三是在普惠金融發展中，以銀行普惠小微企業貸款為主的產品已經非常豐富，未來的重點需要從做得“夠不夠”轉向“好不好”，這就要求進一步提升普惠金融服務的適配性，AI大模型應用可把更合適的金融產品，通過合適的渠道匹配給合適的客戶。四是在養老金融發展中，需要更好地把握老年人群、未老人群的內在需求特征，進行全生命周期的金融服務設計，并且使得養老理財、保險等的風險收益選擇最優，還需要探索金融支持養老產品的有效路徑，這些都離不開AI等前沿技術的加持，來提供標準化、個性化有效協同的服務。應該說，無論是服務于企業還是居民，AI都能夠深度緩解金融與實體之間的信息不對稱、降低交易摩擦成本，實現金融資源的高效配置。首先，支付清算基礎設施是金融體系的“血管”，承擔著資金轉移、交易清算、風險防控等核心功能，是維護金融穩定和促進經濟發展的關鍵支撐。當前，支付清算基礎設施建設正朝著安全、高效、普惠、開放的方向發展。一方面，強化風險防控能力，提升系統韌性和安全水平；另一方面，深化技術創新應用，推動AI、區塊鏈等技術與支付清算深度融合。其中，AI可以通過智能風控系統實現毫秒級交易監控，大幅提升支付清算系統的安全性和穩定性；AI還可助力優化清算路徑設計，實現跨行、跨境支付清算效率不斷提升，處理成本大幅降低。例如，2026年4月2日中國銀聯發布《智能體支付開放協議框架》，通過建立一套統一的信任機制和交互范式，聯接和賦能生態各方，使得各方都能夠以“即插即用”的方式，無縫、安全地參與到智能體支付的流程中。其次，信用基礎設施也是金融健康運行的重要保障。AI正深刻重塑信用基礎設施，推動信用體系從傳統模式向智能化、精準化、普惠化轉型。其中，機器學習算法通過分析海量數據，精準識別信用風險規律，將評估準確率可提升至99%以上；AI可通過挖掘水電燃氣繳費、電商消費、公共服務行為等替代數據，構建信用評估模型，將征信服務延伸至缺乏傳統信貸記錄的“信用白戶”。最后，AI金融應用還可帶動其他技術基礎設施的發展，如布局高性能計算集群、AI專用芯片，打造云計算和邊緣計算節點構成的強大算力基礎，打造統一的數據治理體系并推動數據資產化等，這些都為構建自主可控安全高效的金融基礎設施體系奠三、“AI+金融”的風險與挑戰2026年6月18日，國家金融監督管理總局發布《關于銀行業保險業人工智能安全開發應用的指導意見》，不僅要求金融機構將人工智能風險納入全面風險管理體系、實施風險分類分級管理和高風險應用準入管理，還要求在高風險應用關鍵環節需建立人工監督和干預機制，加強AI自身一直存在許多技術不足，在大模型時代則變得更加突出，當其在金融等嚴謹行業應用時，必然會面臨更多技術風險的挑戰。一是準確性問題。由于AI大模型是基于訓練數據的統計概率分布生成文本，而不是基于對世界的因果理解和事實記憶，這就會導致“一本正經胡說八道”的幻覺問題。在金融決策、司法輔助、醫療咨詢等領域，這可能給企業和居民帶來深遠負面影響。二是可解釋性問題。AI大模型通常擁有數百億甚至數千億參數，其決策過程是大量參數共同作用的結果，算法背后的因果與邏輯關系可能是難以觀察的“黑箱”，因此當基于大模型的金融產品與服務產生問題時，通常難以定位和尋找根源。對此，監管機構很難對大模型進行合規性審計和穿透式監管，相應的金融產品也可能無法獲得用戶信任和法律認可。鑒于此，一方面行業在技術端和金融端不斷優化提升可解釋性的解決方案，另一方面監管者也在探索分層管理可解釋性的機制。三是魯棒性不足。AI大模型對輸入數據的微小變化極其敏感，且在訓練數據分布之外的場景中表現急劇下降。例如，基于標準數據集訓練時表現優異的金融大模型，在面對不同區域或偏好的特殊客戶群體時，可能帶來的分析與服務效果會有所降低。四是安全性風險。例如，進入2026年以來AI“投毒”引起廣泛關注，即指向數據集中引入虛假、惡意或有害的數據，從而擾亂訓練或者微調過程，進而操縱、損害或欺騙大模型的輸出結果。1AI金融應用可能帶來諸多新的金融科技倫理挑戰。首先，算法歧視與公平性缺失是最突出的倫理問題。AI大模型基于海量金融歷史數據進行訓練，如果不進行有效的“價值對齊”，可能會不自覺地學習并放大數據中隱含的性別、地域、職業等，導致弱勢群體在信貸獲取、保險定價等方面遭受不公平對待。例如，部分信貸模型會因申請人居住在特定區域而自動降低其信用評分，成為新型的“數字鴻溝”。其次，數據隱私邊界模糊問題愈發嚴重。如果缺乏制度約束，金融機構或技術企業為了提升大模型精度，有可能過度采集用戶的水電繳費、網購行為、社交關系等替代數據，甚至在用戶不知情的情況下進行數據共享與交易。一旦發生數據泄露，將對用戶財產安全和個人隱私造成嚴重損害。再次，AI決策透明度與責任歸屬困境日益突出。例如，AI驅動的高頻交易、智能投顧等應用往往缺乏可解釋性，當出現重大失誤時，責任劃分就變得極其不易。再如，在近期各方熱議的“智能體+支付”探索中，就缺乏對可信智能體、用戶對智能體授權認定的標準與規范。此外，還存在就業替代沖擊。就全球來看，AI自動化正推動了行業人才結構的深刻調整，傳統重復性操作崗位持續收縮，而科技與專業崗位需求大幅增長，這種變化引發了部分從業者的職業轉型焦慮。最后，AI大模型應用中可能出現有利于技術提供商的偏好，也可能使得技術應用方違背金融適當性原則，將商業利益置于客戶利益之AI在深度重塑金融業態的同時，也催生了新型風險，對金融穩定構成嚴峻挑戰：第一，算法同質化可能引發的市場共振是最突出的風險隱患。在金融機構擁抱AI大模型的過程中，如果普遍采用相似的基礎模型、數據源和優化方法，可能會導致決策行為高度趨同。一旦市場出現波動時，AI系統或許會同步觸發交易或風控指令，從而形成“算法羊群效應”,放大周期波動風險，甚至可能在短期內引發流動性枯竭和“閃電崩盤”。對此，傳統的市場緩沖與風險防范機制難以發揮作用。例如，當前國內量化私募行業策略同質化嚴重，多數機構采用動量、小市值、反轉等經典因子及GRU、LightGBM等相近基座模型，導致底層持倉邏輯高度趨同，也帶來更難預測的系統性風險源。對此2024年以來，監管層對程序化交易逐漸進行規范，包括：明確高頻交易認定標準、建立報告制度與異常交易監控機制、強化信息系統管理與合規風控要求等，旨在防范因策略趨同可能引發的市場波動風險。第二，數據質量與模式安全問題影響金融體系韌性。AI大模型高度依賴數據質量，但金融數據自身如果存在問題，很可能導致模型偏差，甚至引發連鎖反應并破壞金融機構運營連續性。大模型的可解釋性不足，也使得監管機構無法及時識別風險源頭，如果出現風險挑戰，可第三，在AI大模型開發應用中，少數頭部企業掌握了關鍵技術和算力資源。多數金融機構在底層技術上過度依賴這些服務商，使其實質上成為具有系統重要性的金融基礎設施，如果發生技術故障或服務中斷，可能危及整個金融體系在國際化背景下，AI金融應用面臨監管、數據、文化與地緣政治等多重挑戰。一是監管合規的較大差異。當前各國尚未形成統一的AI金融監管框架，規則差異巨大且快速迭代。例如，歐盟《AI法案》將多數金融AI列為“高風險”類別，實施嚴格的準入和透明度要求；美國采取州級分散監管模式，不同州對算法公平性、數據使用的規定各不相同。對于跨境開展金融業務的機構來說，如應用AI則需同時滿足多套監管標準，合規成本將大幅增長。二是數據主權與跨境流動壁壘。AI金融應用高度依賴數據訓練與迭代，但全球普遍強化數據主權保護和制定嚴格的數據跨境限制，使跨境AI金融應用只能在各國分別部署本地化系統，不僅大幅增加研發和運維成本，還導致數據孤島效應。三是算法文化差異與偏見風險。在單一市場訓練的AI大模型往往帶有本土文化和經濟特征，直接移植到其他國家會產生適配問題。例如，基于發達國家征信體系訓練的信用評分模型，在缺乏傳統征信數據的新興市場或許會導致大量長尾人群被排除在金融服務之外。四是地緣政治博弈加劇了技術與市場割裂。AI與金融都已成為大國競爭的關鍵領域，地緣政治緊張可能導致技術封鎖和供應鏈風險；少數科技巨頭壟斷了全球AI底層技術和四、“AI+金融”健康發展的對策思考我國AI金融發展已跨越早期的技術探索期，面臨的主要矛盾也轉為技術創新與制度規范、首先，在制度層面要加快構建包容審慎、分層分類的治理體系。在落實現有關于人工智能、金融科技、數字金融等相關政策的前提下，盡快出臺“人工智能+金融”專項指導意見，明確行業發展的基本原則與負面清單，防止盲目擴張和同質化競爭。同時，建立差異化監管機制，對信貸審批、高頻交易等高風險AI金融應用構建更完備的全流程穿透式監管，對客戶服務、運營優化等低風險場景給予更大創新空間。同時，可推動“監管沙盒”機制的常態化運行，針對金融智能體等前沿應用開展試點測試；推動獨立第三方評估機制，完善金融AI大模型其次，在技術層面需夯實AI金融應用的自主可控與安全防護能力。著力破解模型幻覺、可解釋性不足等核心技術瓶頸，推動金融大模型向“精準、可靠、可控”方向演進。堅持通用大模型底座與垂直領域小模型的