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人機共處下的生態重塑 “AI+金融”進行時
2025年10月28日 11時08分   中青報

歷經信息化、數字化、數智化,一直在迎接變化的金融業正在擁抱科技變革——“AI+金融”。

在近日由中國金融四十人論壇(CF40)與清華大學聯合主辦的2025外灘年會上,交通銀行副行長兼首席信息官錢斌一連分享了幾個數據:按公開信息披露,2024年中國國有大行在科技資金投入超過1200億元,國有大行科技人員超過10萬人。以交行為例,自從2021年把人工智能(AI)作為該行數字化轉型的新名片之后,每年科技資金投入始終保持在120億元人民幣,占整個營收約5.4%,科技人員達到1萬人,占交行總員工數10%以上。

更直觀的數據是,在零售信貸領域,該行應用AI模型和知識圖譜開展精細化經營,在信貸準入、營銷、審核端到端等開展應用,服務效率提升了3.5倍;在風險防范方面,該行應用AI技術,使得反電詐的準確率達到80%以上;在信貸領域,應用人工智能實現信貸資料自動識別,節省人工時間將近70%以上。

“從金融角度看,AI是在信息處理、信息技術(IT)和自動化基礎上的又一次新的、很大的邊際變化。”同一現場,中國人民銀行原行長周小川說,多年前銀行業逐漸轉變為用數據處理行業,IT在其中發揮了極大作用。近十年,越來越多人習慣與機器打交道,不太愿意或認為沒有必要人工介入,“因此人工智能在銀行業的支付、定價、風險管理和市場營銷方面發揮著重要作用,這是一個很大的邊際變化。”

產業融合新階段

作為經濟體系的關鍵樞紐,金融如何被賦能與重塑受到多方關注。國務院發展研究中心原副主任、十三屆全國政協經濟委員會副主任劉世錦注意到,當前,我國正處在由高速增長轉向高質量發展的轉折期,同時也處在新一輪科技革命進入上行期的交匯點上,金融行業因其數據密集、專業人才密集的特性,成為大模型落地應用的先行者。

“前一段時間,DeepSeek的出現深刻影響了全球AI模型的發展格局,以通義千問等為代表的大模型已在多家銀行、保險和證券機構實現了規模化部署,推動我國金融大模型的前沿創新探索。”在2025外灘年會阿里云專場論壇上,劉世錦分析,目前,AI大模型正從智能客服、辦公輔助等內部提效環節,逐步深入到投研分析、信貸決策、合規審查等核心環節。

在他看來,這一轉變標志著AI應用已超越工具替代,進入與金融業流程深度融合復合創新的新階段。

今年8月,國務院印發的《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》將“人工智能+”產業發展作為重點行動之一。其中提到,創新服務業發展新模式,明確“在軟件、信息、金融、商務、法律、交通、物流、商貿等領域,推動新一代智能終端、智能體等廣泛應用”。“全面實施‘人工智能+’行動,全方位賦能千行百業”也寫入黨的二十屆四中全會審議通過的《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十五個五年規劃的建議》中。

“金融與科技的互動歷來是相輔相成、相互促進的。”2025外灘年會期間,金融監管總局副局長肖遠企一出場就講起金融與科技的互動史。

他說,電氣時代解決了匯款難題。互聯網時代,則實現了金融業務的24小時運營。“現在金融行業成為AI新科技的領先應用者,我們并不感到意外。”

對于AI在金融業的應用,肖遠企指出目前主要用于優化業務流程和對外服務,應用主要集中在3個領域,即中后臺運營的智能化、客戶交流以及金融產品提供。

“AI的應用帶來了雙重效益:對內,它幫助金融機構降低成本、提高效率;對外,則使它們能夠為客戶和利益相關者提供更個性化、更精準的金融產品與服務,更有效地解答問題和滿足需求。”肖遠企強調,盡管AI發展迅猛,應用廣泛,但目前AI在金融領域的應用仍處于早期階段,其作用仍是輔助性的,無法取代人的決策。“在金融領域,人才始終是我們最寶貴、最有價值的資產。”AI的應用還可以創造更多工作崗位。

具體到當前AI變革對金融領域帶來的風險,這位監管者認為,從微觀來說,對單家金融機構而言的兩類新型或增量風險在于模型穩定性風險與數據治理風險。從宏觀來說,對于整個行業而言的兩類增量風險則是集中度風險與決策趨同風險。

“由于所使用的模型和數據相對標準化和集中,金融機構在決策依據上可能趨同,進而導致行業整體決策同質化。如果趨同性過高,可能引發‘共振’效應,這是需要關注的。”他說。

“不發展、慢發展是最大風險”

面對“AI+”對金融業的重塑,越來越多的金融機構開始重新思考如何使用AI、從整體視角規劃AI發展。在阿里云智能集團副總裁、新金融行業總經理張翅看來,AI時代金融機構構造系統的第一步是思考AI如何為原有的業務創造增量價值,思考如何拆解相應的業務目標。

“現在財富管理、企業理財、銀行對公信貸等綜合金融解決方案,會有非常多的深度要求,很多工作崗位需要員工既是貿易專家,又是金融產品專家。”張翅注意到,前不久,人工智能公司OpenAI還雇傭了100多名前投行員工,訓練其AI模型掌握金融建模等核心技能。“這也許是基礎模型未來拓展能力邊界的發展方向之一。”

理解用戶需求、給用戶交付結果、創造價值……與會專家們形成的共識之一是,AI給金融業的未來帶來更大期待,但隨之而來的是并存的風險。

“金融歷來是高風險行業,當然金融不會厭惡風險,而是在經營風險、平衡風險、管控風險中獲取收益。”錢斌直言,“不發展、慢發展是最大的風險”。人工智能作為新一代的戰略性技術,會改變未來的方方面面,它關乎整個國家的競爭力。“如果慢發展、不發展,可能對經濟、科技甚至于國防軍事都會帶來降維打擊。”

具體到金融領域發展AI可能存在的風險,錢斌認為有三點,即網絡安全、數據安全、模型安全。

“今天大家認為人工智能是‘橫空出世’,但是人工智能是有前提和基礎的,它的前提和基礎就是云計算大數據,這些支撐了人工智能的高質量發展,再看更底層的就是網絡通信技術的極大改善。”這名熟悉信息科技的金融領域從業者認為,近50年來,網絡通信技術的極大改善,使得云計算、大數據成為可能,使得縱向擴容演變成橫向擴容+縱向擴容相結合的技術模式。“所以,在人工智能高速發展的過程中,我們必須關注最底層技術的安全、可靠和穩定。”錢斌提到,人工智能的快速發展會使得網絡攻擊呈現出精準化、體系化甚至組織化等特征,其帶來的風險和殺傷力是巨大的,“如何應對相關風險,是永恒的命題。”

AI破局時刻

實際上,伴隨AI從單點場景突破走向系統性融合,走向破局時刻,金融、制造、交通等多領域都正進入“應用與技術并進”的重要階段。

“我國AI破局時刻的背后,是各行各業的積累,是基礎科研、人才培養、產業協同、資本與政策支持共同作用的厚積薄發。”2025外灘年會期間,穹徹智能首席執行官、上海交通大學人工智能學院副院長盧策吾分享了他投身具身智能領域的感受:一開始沒有很多條件和人才,但這些要素很快就匯集了。“這就是厚積薄發帶來的結果。”

讓這名高校科研者高興的是,如今越來越多聰明的學生愿意留在中國做基礎研究。與此同時,他從事的具身智能產業雖然剛剛起步,但具身智能產業鏈涉及到的基礎大模型、算力、算法,機械、機器人制造,物流、應用場景等“都得到了國家方方面面的支持”。

“根據國際貨幣基金組織和其他機構的預計,相關通用技術很有可能為許多國家促進增長,中國也很有可能站在前列,成為首要得益者。”北京大學國家發展研究院院長黃益平認為,一場好的人工智能革命實際上可以刺激消費需求,因為它將創造許多新的消費方式和機會。

劉世錦也表示,從產業發展的規律來看,AI大模型本身和包括金融領域在內的眾多垂直領域應用正處在成長期的初期,將帶動大量研發、投資、消費和貿易等活動,為經濟增長注入強勁動能。“這在全球經濟增長乏力并面對更多不確定性時,尤為重要。”

中青報·中青網記者 朱彩云 來源:中國青年報

(責任編輯:梁艷)

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