田惠敏 徐蕴峰丨从赋能到重塑：人工智能驱动金融业跨越式发展

人工智能（AI）正以前所未有的深度和广度渗透金融业，其角色已远超传统的技术工具范畴，演变为驱动商业模式、风险逻辑、服务形态乃至监管框架发生根本性变革的核心力量。金融业作为数据密集型行业，始终是前沿技术应用的最佳试验场。从电报到互联网，每一次技术革新都深刻地重塑了其运行效率与服务边界。而今，以大语言模型、生成式AI为代表的新一代人工智能技术，正掀起一场远超以往的变革浪潮。这场变革的核心特征，在于AI不再是单纯提升效率的“赋能”工具，而是正在重构金融业价值创造的根本逻辑，引发一场从底层架构到商业模式的“范式革命”。理解这场革命的关键，在于辨析“赋能”与“重塑”的本质区别：“赋能”是在现有业务流程上的优化与加速，而“重塑”则是对业务流程、价值主张乃至行业生态的颠覆性再造。中国人民银行发布的《金融科技发展规划（2022-2025年）》明确将“智能金融”作为发展重点，标志着顶层设计已敏锐地捕捉到这一趋势。

演进之路：从辅助工具到核心引擎的三级跳

AI在金融领域的应用并非一蹴而就，其角色演变清晰地呈现出三个递进的阶段。

效率工具——自动化与流程优化（赋能阶段）。此阶段，AI主要扮演“数字员工”的角色，应用场景集中于后台运营和中台管理。例如，利用机器人流程自动化（RPA）处理重复性的数据录入、报表生成；利用光学字符识别（OCR）技术实现票据和身份证件的自动识别与录入。这一阶段的核心价值在于“降本增效”，将人力从繁琐的劳动中解放出来，但并未触及金融业务的核心决策逻辑。

智能助手——辅助决策与精准营销（增强阶段）。随着机器学习算法的成熟，AI开始具备数据分析和模式识别能力，成为人类决策的“智能助手”。智能风控系统通过分析用户的多维度数据，辅助信贷审批；智能投顾根据用户的风险偏好，提供标准化的资产配置建议；精准营销模型则能预测客户需求，实现“千人千面”的产品推荐。在此阶段，AI的价值从“执行”延伸至“分析”，显著提升了决策的精准度和客户体验，但最终的决策权仍掌握在人类手中。

核心引擎——自主决策与模式创新（重塑阶段）。当前，我们正迈入第三阶段。以深度学习、强化学习和生成式AI为代表的先进技术，使AI具备了自主学习和复杂决策的能力，成为驱动业务创新的核心引擎。AI不再仅仅是辅助，而是直接创造价值、定义产品。例如，基于强化学习的量化交易模型能够自主进行高频交易决策；生成式AI可以动态设计全新的金融衍生品；去中心化金融协议通过智能合约，实现了无需人工干预的自动化借贷与交易。在这一阶段，AI深度融入金融的“基因”，成为商业模式本身，引发了真正的范式革命。

范式革命：AI如何重塑金融业的核心逻辑

AI驱动的范式革命，体现在对金融业四大核心逻辑的根本性重构。

商业模式：从“产品为中心”到“场景为中心”的价值重构。传统金融是“产品驱动”的，银行、券商、保险公司设计标准化的金融产品，等待客户购买。AI则彻底颠覆了这一逻辑。通过对海量、多维、实时数据的深度挖掘，AI能够精准洞察用户在特定场景下的金融需求，将金融服务无缝嵌入到生活、生产、消费的各个环节，实现“场景驱动”。案例：电商平台在用户支付时，AI根据其消费记录和信用状况，实时提供“先买后付”（BNPL）的微额信贷服务；供应链金融平台利用AI分析物流、仓储和订单数据，为上下游中小企业提供动态的、无抵押的应收账款融资。金融服务不再是独立的产品，而是内生于场景的“即时满足”，价值创造方式从“销售产品”转变为“经营场景”。

风险管理：从“静态滞后”到“动态前瞻”的智能风控。风险管理是金融的生命线。传统风控依赖于历史数据、静态评分卡和定期审查，存在明显的滞后性。AI构建了全新的风控范式。一是数据维度拓展：AI能够处理非结构化数据（如文本、图像、语音）和另类数据（如卫星图像、社交网络情绪、设备行为数据），构建更全面的风险画像。二是模型动态进化：机器学习模型能够实时学习新的数据模式，动态调整风险权重和预警阈值。例如，通过分析企业的水电消耗、员工流动等运营数据，AI可以比传统财报更早地预警其经营风险。三是预测性风控：AI从“事后解释”转向“事前预测”。国际清算银行（BIS）的研究指出，AI模型能够有效预测宏观经济波动对信贷组合的冲击，帮助金融机构提前进行压力测试和资产配置调整。这种从“被动防御”到“主动预警”的转变，是风控逻辑的质的飞跃。

客户服务：从“标准化响应”到“超个性化陪伴”的体验升级。传统客户服务受限于人力成本，只能提供标准化的、有限时的服务。生成式AI的突破，正在催生“超个性化”的客户服务新范式。一方面，深度理解与交互：新一代AI客服不仅能理解字面意思，更能结合上下文、客户历史数据和情绪状态，进行有温度、有深度的对话。它可以模拟资深理财顾问，为客户提供复杂的财务规划、模拟不同投资策略的未来表现，并进行情感安抚。另一方面，7x24小时金融伴侣： AI将演变为每个用户的“专属金融伴侣”，主动提供市场洞察、风险提示、生活缴费提醒等一站式、全生命周期的智能服务，客户体验从“交易达成”升级为“长期信赖关系”。

运营模式：从“流程驱动”到“数据驱动”的效能革命。传统金融机构的组织架构和运营流程以部门和专业分工为基础，形成了“数据孤岛”和“流程壁垒”。AI正在打破这些壁垒，推动运营模式向“数据驱动”的敏捷组织转型。一方面，端到端流程自动化： AI能够打通从前端获客、中台风控到后端清算的全流程，实现“一键式”自动化处理。例如，一笔小微企业贷款申请，从提交、审批、签约到放款，可在AI驱动下于数分钟内完成。另一方面，智能资源调度： AI可以根据实时业务流量，动态调配计算资源、人力资源和资金头寸，实现全局最优的运营效率。这种基于数据的实时决策，取代了基于经验和计划的静态管理，是运营效能的革命性提升。

 挑战与隐忧：范式革命下的“双刃剑”效应

AI在带来巨大机遇的同时，其“双刃剑”效应也日益凸显，对金融稳定、社会公平和伦理规范构成严峻挑战。

算法黑箱与责任界定困境。深度学习等复杂模型的决策过程往往缺乏透明度和可解释性，即“算法黑箱”问题。当AI信贷审批拒绝了申请人，或AI交易系统造成巨额亏损时，责任归属变得异常困难。是模型开发者、数据提供方，还是使用该模型的金融机构？现有法律框架对此尚无明确界定，构成了巨大的治理难题。

数据安全与隐私保护风险。AI的“燃料”是数据。金融AI对数据的渴求，极易引发过度采集、数据滥用和隐私泄露风险。尽管我国已颁布《个人信息保护法》，但在实践中，如何界定金融服务的“最小必要”数据范围、如何确保数据在模型训练和推理过程中的安全，仍是亟待解决的技术和法律难题。

系统性风险与金融稳定新威胁。AI在金融领域的广泛应用可能催生新的系统性风险。首先，模型同质化风险。如果多数机构采用相似的AI模型进行风险管理和投资决策，可能在市场出现波动时引发“羊群效应”，放大市场震荡。其次，算法攻击风险。恶意行为者可能通过“数据投毒”或“对抗性攻击”操纵AI模型，引发连锁反应。最后，复杂关联性风险。AI驱动的金融网络（如DeFi）具有高度的复杂性和关联性，一个节点的失败可能迅速传导至整个系统。

数字鸿沟与社会公平问题。AI在提升效率的同时，也可能加剧社会不公。无法熟练使用数字设备的老年人、缺乏数字足迹的偏远地区居民，可能被AI驱动的金融服务“算法排斥”在外，形成新的“数字鸿沟”。此外，算法模型若在训练数据中学习了社会既有的偏见（如地域、性别歧视），将在决策中固化甚至放大这些偏见，损害金融公平。

新路径：构建稳健、包容、创新的AI金融新生态

面对AI金融的范式革命，我国应立足国情，统筹发展与安全，走出一条兼具创新活力与稳健审慎的新路径。以下建议与现有政策紧密衔接，力求具体、有力。

完善顶层设计，健全“敏捷治理”框架。传统的“一刀切”式监管难以适应AI技术的快速迭代。建议在现有“监管沙盒”基础上，构建更为系统化的“敏捷治理”体系。一是设立AI金融监管协调机制：由中国人民银行牵头，联合证监会、金融监管总局、网信办等部门，建立跨部门的AI金融监管协调小组，统一监管标准，避免监管套利。二是推行“分级分类”监管：根据AI应用的风险等级（如高风控、低风控）和影响范围，实施差异化的监管要求。对高风险应用（如自营交易、系统性风控），强制要求进行模型备案、算法审计和压力测试。三是强化“穿透式”监管原则：无论金融业务以何种技术形式（如API、SDK、智能合约）呈现，监管都应穿透技术表象，直击业务本质，确保所有金融活动都纳入监管框架。

攻克核心技术，打造自主可控的AI底座。金融安全是国家经济安全的重要组成部分，AI金融的底层技术必须自主可控。一是加大基础研发投入：通过国家重点研发计划，集中力量攻关AI芯片、深度学习框架、可信AI等“卡脖子”技术，降低对国外技术的依赖。二是建设国家级金融AI开源平台：鼓励金融机构、科技企业和科研院所共建共享安全、高效、可解释的金融AI算法库和模型平台，降低行业应用门槛，提升整体技术水平。三是推动“信创”在金融AI领域的应用：将AI技术产品全面纳入金融信创生态，要求关键金融基础设施的AI系统必须通过国产化适配和安全认证。

构建数据要素市场，平衡“数据利用”与“隐私保护”。数据是AI金融的核心生产要素。应遵循国家“数据二十条”政策指引，构建安全高效的数据要素流通体系。一是大力推广隐私增强技术：在金融领域强制或鼓励应用联邦学习、多方安全计算（MPC）、差分隐私等技术，实现“数据可用不可见”，在保护隐私的前提下释放数据价值。二是探索建立金融数据“信托”制度：鼓励设立独立的第三方数据信托机构，受个人委托，对个人金融数据进行专业化、合规化的管理和运营，确保数据收益的公平分配。三是明确金融数据产权与流通规则 细化金融数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制，为数据资产的估值、入表和流通提供制度保障。

强化伦理规范，坚守“科技向善”的价值底线。技术是中性的，但应用必须有价值观。必须将伦理规范嵌入AI金融的全生命周期。一是发布《金融领域人工智能伦理指引》：由金融管理部门和行业协会联合制定，明确公平性、透明性、可解释性、问责性和安全性等核心伦理原则。二是建立“AI伦理影响评估”制度：要求金融机构在上线高风险AI应用前，必须进行独立的伦理影响评估，并公布评估摘要，接受社会监督。三是设立AI金融伦理委员会：鼓励大型金融机构和科技公司设立内部伦理委员会，对AI的研发和应用进行常态化审查，确保“科技向善”落到实处。

加强人才培养，储备“懂金融、通AI、晓伦理”的复合型人才。人才是第一资源。AI金融的竞争，归根结底是人才的竞争。一是推动高校学科交叉融合：鼓励顶尖高校设立“金融科技”、“AI+金融”等交叉学科学位，培养兼具金融理论、算法技术和伦理素养的复合型人才。二是构建“产学研用”一体化培养体系：支持金融机构与科技企业、科研院所共建实验室和实习基地，通过真实业务场景培养实战型人才。三是实施高端人才引进计划：面向全球，积极引进在AI算法、量化交易、AI伦理等领域的顶尖科学家和领军人才，并为其提供具有国际竞争力的科研环境和发展平台。

人工智能正以其颠覆性的力量，将金融业推向一个全新的历史拐点。这场从“赋能”到“重塑”的范式革命，不仅是技术的胜利，更是思维模式、商业哲学和治理理念的全面革新。对于我国而言，这既是实现金融业跨越式发展、提升国际竞争力的重大机遇，也是维护金融稳定、促进社会公平的严峻考验。因此，我们要保持清醒的认知，以审慎、包容、前瞻的态度，积极拥抱变革，同时通过敏捷的治理、自主的技术、规范的伦理和卓越的人才，构建一个稳健、创新、普惠的AI金融新生态。

（田惠敏，研究员，经济学博士；徐蕴峰：国声智库执行主任，中央财经大学金融创新与风险管理研究中心副主任）