5月18日，在2025清华五道口全球金融论坛上，中国人民银行金融研讨所副所长莫万贵就数字金融与人工智能相关话题揭橥讨论。他指出，生成式AI在金融应用中面对模型幻觉、算法黑箱、科技公司依赖等多个风险，要构建涵盖金融机构、监管部分、科技公司等六大主体的“治理闭环”，要防范人工智能大模型带来的市场共振风险，建立响应的预防机制和预案。

谈AI风险：依赖少数几家科技公司

会上，莫万贵谈及，AI技术与金融行业的深度融合，正面对技术风险与系统性风险的双重挑战。

“一方面是模型幻觉，这对数据要求比较高，特别是金融对精准性、专业性、一致性、波动性等要求比较高，存在幻觉的话，有些领域不能用；二是算法黑箱，可能对一些枢纽营业，满意不了穿透式监管要求，而且不利于风险管理溯源，也不利于责任认定，这也是一个问题。”莫万贵谈及。

“AI，特别是大模型的应用，是不是会缩小传统类风险？”莫万贵认为，有多个层面需要存眷：一是顺周期的风险，金融本身具有顺周期性；顺周期属性得到加强，会激发系统性金融风险，而这是模型共振带来的，如果模型、算法、训练数据都是相似的，导致行为决策效果是同质的，将会带来羊群效应。

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二是大模型用的人越来越多，特别是中小机构也用起来，对一些大型科技公司的依赖性就加强，很多金融机构都依赖少数的几家科技公司，这些科技公司在一定程度上，演变成了金融基础设施，也可能缩小相关风险。

三是DeepSeek应用所带来的技术平权，更多是缩小了技术的鸿沟，但是不是还有其他方面的效应，如对大型或小型金融机构影响差距是缩小了照样缩小了？另外，大模型出来之后，是让消耗者权益保护更加容易照样更加庞大了？

谈治理闭环：AI营业场景适配性很重要

就如何应对前述风险，谈及AI金融治理闭环，莫万贵进一步提到，闭环或生态系统应涉及六个主体，即金融机构、金融消耗者、科技公司、行业治理组织、监管部分和金融生态系统里的从业职员，要从这六个主体出发构建闭环，各尽其责，把监管和治理做好。

首先，金融机构要更加审慎，一是营业场景和特定技术是否适配，如果盲目将很多庞大的高深技术用到简单的营业场景，反而会变得庞大，带来没必要要的风险，所以适配性很重要。二是尽可能减少对大型科技公司的过分依赖，开发个性化的、适合自己的东西，避免涌现羊群效应。三是人机协同，可能金融机构要更加重视，特别是要把大模型应用纳入内部整体风控合规机制中，注重营业流程再造。

“一些枢纽营业流程，涉及决策的营业流程和任务节点，这时候就需要人工干预，人机协同、人工干预会增加可控性。”莫万贵称。

另从监管部分来看，要包容审慎，坚持“技术是中性的”理念，同时要深化金融科技立异监管工具的应用，营造一种允许试错、及时纠错、快速改错的空气，支撑金融机构、科技公司在风险可控情况下，在真实情况中先行先试。

同时坚持分级分类管理，发挥标准范例引领感化，特别是基于不同营业场景和营业流程的风险特性，辨别类别举行管理，因地制宜设定响应的准入标准、立案机制、有针对性的监管措施等。要加强监管科技扶植，怎样应用大模型技术提拔金融管理能力，比如构建一些金融监管智能体。

此外对科技公司也可以有一些额外的监管要求。“因为市场有时是失灵的、支解的，这就要求我们监管部分、管理部分探索怎样赋能它，解决、纠正市场失灵带来的问题。”莫万贵谈及，另外，行业治理组织可能要发挥应有的提出治理倡议、治理公约的职能，乃至在订定一些行业标准等方面发挥感化。

而科技公司本身责任很重大，要考虑怎样严控伦理风险、责任风险，让产品、模型更加安全可控，跟金融机构深化合作。从业职员则要大量培养AI金融相关人才，满意相关应用监管等各方面要求。

谈宏观审慎监管：加强跨领域风险监测

业内谈及，AI驱动的金融立异，可能也会带来系统性风险的新型形态，那么，又该如何构建适应AI时代的宏观审慎监管体系？就此，莫万贵进一步谈及多个维度。

“宏观审慎政策实际上是两个维度，一是逆周期，二是防止跨机构、跨市场的传染。”莫万贵指出，在人工智能应用下，会给系统重要性的金融机构带来一些什么样的影响？是不是有必要附加一些额外监管要求？比方对其个性化模型实施额外压力测试，在资源充足率、流动性管理等方面设置更高门槛等。

另外，对于AI金融基础设施，同样需要加强监管。

此外，在新一代人工智能技术加持下，跨市场、跨机构、跨产品的联动，会比以前变得更加容易，这会导致跨领域风险比以前更加严重，莫万贵认为，要加强这方面的监测分析，监管部分的信息同享、风险情报交互、监管协作、预案等也尤其重要。要提拔监管的系统性金融风险的监测预警分析能力，要防范人工智能大模型带来的市场共振，建立响应的预防机制和预案。

北京商报记者 刘四红

发布于：北京市