[ 近期，在中央金融工作會議之后，國家金融監督管理總局明確，既要管“有照違章”，更要管“無照駕駛”，尤其是“建立監管責任歸屬認領機制和兜底監管機制”備受關注。 ]

　　近日，隨著全國首個官方“大模型標準符合性測試”結果公布，AI大模型商業化應用的關注度進一步提升。但目前來看，智能金融的應用、監管都還處于探索階段，如何平衡發展與風控的關系仍是關鍵議題。

　　“數字化發展與風險防控之間并非完全對立的關系，一定程度上可以提升金融機構防范風險的能力。不過也要看到，數字技術發展的確會放大傳統的金融風險，也會帶來新的風險。”中國金融四十人論壇（CF40）資深研究員、中國證監會原主席肖鋼對第一財經記者表示，接下來可以從完善監管沙箱制度、發展監管科技、建立跨市場風險監測預警和防控體系等方面來強化監管。

　　AI技術如何在金融領域落地應用？

　　“通用語言模型的規模還在持續增長。”在12月17日第二屆明珠灣金融論壇上，香港理工大學人工智能物聯網研究院副研究員、IEEE計算機協會區塊鏈和分布式記賬標準化委員會主席李鳴提出了AI大模型的幾個重要發展趨勢：一是規模持續增長，二是多模態和多領域拓展，三是數據安全和隱私保護，四是預訓練和微調改進，五是提升個性和可解釋性，六是跨語言和跨文化研究。

　　這些趨勢對金融領域有何影響？李鳴指出，這是當前智能金融應用落地、升級的重要基礎，也決定了應用的方向，比如智能客服機器人、智能風控和反欺詐、投資分析和預測、個性化推薦和財務規劃等。

　　從入選上述智能金融報告的33個案例來看，目前銀行、保險、證券對人工智能技術的應用主要可以分為四大類：產品創新、客服營銷、運營管理、風控合規。

　　以產品創新為例，銀行主要通過運用機器學習、自然語言處理技術進行投資分析和決策，知識圖譜技術用于信貸風險防控，AR/VR則賦能智能網點建設，深度學習、圖像識別則可以應用于智慧畜牧產品，是多重技術支撐下的場景融合。而在風險防控應用中，涉及多種技術支撐的信貸檔案智能識別監測、輿情分析、客戶畫像、智能風控、多方安全監管報送等場景。

　　報告認為，以ChatGPT為代表的生成式人工智能（AIGC）的出現無疑對金融業具有深遠的影響，一方面可以通過快速準確的信息和自動化的任務處理推動金融業降本增效；另一方面，ChatGPT“讓機器理解”的能力進一步推動了金融行業的數智化轉型，拓寬了金融行業AI應用的邊界。

　　聚焦人工智能生成內容（AIGC）在金融領域的應用，中國銀行業協會首席信息官高峰指出，目前主要分布在智能客服、智能運營、智能風控、智能投研、智能營銷、智能程序員等場景。報告指出，從國內外案例來看，頭部機構已普遍在AIGC領域有大手筆投入，尤其資金實力更強的國有大行、股份行投入規模均是千萬元乃至億元級別。

　　不過，數字化轉型過程中，機構之間因為稟賦差異造成的分化一直備受關注。報告指出，大型銀行的數字化轉型和智能化應用發展較早，往往基于全技術棧面向全業務場景打造企業級平臺化能力，水平在同業中較為領先；中小銀行受制于資本、規模、人才等因素，其智能應用水平較大型機構總體上還有一定的差距，應該根據自己的戰略定位和特色業務領域，通過專項技術產品引進和持續打磨的方式賦能業務。

　　從應用效果來看，報告顯示，隨著應用規模穩步增長，金融行業智能應用在提升普惠金融廣度、助力鄉村振興，風險識別、分析和預警能力，以及提升營銷精準性、提升客戶體驗等方面均有明顯成效，且效果還在增強。

　　平衡發展和風險，依然要靠技術

　　智能金融的發展還處于探索階段。“大模型浪潮下，數字化轉型明顯提升了金融機構的市場競爭力，但也要科學推廣和使用大模型，不斷提升科技治理水平，有效防范技術風險。”中國工商銀行首席技術官呂仲濤在論壇上指出，當前金融機構還面臨用戶入口集中化、生成式能力可控性差，以及技術、資金投入成本較高等挑戰。

　　報告也強調，由于AIGC技術目前尚處于起步階段，其大規模應用面臨可信度、業務、成本投入等多方面的挑戰，還存在一定的風險，需要謹慎探討。

　　中國銀行原行長李禮輝指出，人工智能技術迭代可能造成在算力、數據治理和安全等方面的沖擊和挑戰，將尚不成熟的人工智能技術投入高風險的金融領域，可能放大現有風險并產生新的風險。他進一步指出，相關挑戰包括算力集中和算力競爭、數據共享和數據治理、AI對齊與AI合成、AI信任和AI安全等，而從金融領域來看，現在主要的問題是AI算法和模型仍然不夠清晰和透明，有待解決技術方面的缺陷，比如模型輸出判決、模型算法趨同、隱私保護薄弱、第三方依賴等。

　　“這就需要加快智能金融的監管創新，比如制定法律法規，明確智能金融和參與方的責任邊界，包括智能金融監管的基本原則、監管機構的職責和權限、金融機構的智能金融業務規范等，建立穿透式、一體化、跨區域的智能金融協同監管系統。”李禮輝建議。

　　近期，在中央金融工作會議之后，國家金融監督管理總局明確，既要管“有照違章”，更要管“無照駕駛”，尤其是“建立監管責任歸屬認領機制和兜底監管機制”備受關注。

　　進入新的監管階段，對于如何平衡智能金融發展與監管之間的關系，肖鋼指出，首先要正確看待二者之間的關系，其次做好風險管控和監管。

　　肖鋼表示，數字化發展整體對金融機構管控風險有利，二者并非完全對立關系。“智能金融的本質還是金融，沒有消除金融風險，但利用數字技術、人工智能能夠提高金融機構識別和防范風險的能力。”肖鋼舉例說，數字化信貸產品的不良率遠低于傳統貸款的不良率，已經說明通過數字技術能夠提升防范風險的能力，不能把兩者對立。

　　“同時也要看到，數字技術發展的確有可能放大原來傳統的金融風險，同時帶來新的風險。”他同時指出，在數字化應用過程中，原本傳統條件下概率較小的風險有可能會出現，需要加強風險管控和監管，主要可從以下幾個方面入手：

　　第一，進一步完善中國式監管沙箱制度。肖鋼指出，最近幾年，中國式監管沙箱試點取得了很好的成效，這是鼓勵創新同時又防范風險的有效制度安排，下一步建議進一步推廣。“因為創新可能會突破現有的一些監管規則和制度，既然是在沙箱里面，應該經過批準后允許他們在業務制度上有一些創新。”他說。

　　第二，加快發展監管科技。肖鋼指出，要提高監管能力，必須要依靠科技。

　　第三，建立跨市場的風險監測預警和防控體系。數字化尤其人工智能條件下，跨市場、跨行業、跨區域風險傳遞速度越來越快，風險形態也比過去更加復雜多樣。肖鋼認為，這種情況下要加強跨市場、跨行業、跨區域的風險管控，需要建設跨部門、跨平臺、跨市場的風險監控數據平臺和監控體系。

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責任編輯：王許寧