周小川曾說過，“金融業是半個IT行業”，金融數字化一直走在前列。隨著AI技術發展，其在金融業的應用日益加快和深化。近年來，不同技術展現了各自獨特技術優勢和金融業應用價值。在實踐中，機器學習（ML）、圖像識別（OCR）、人臉識別（CV）、自然語言處理（NLP）和知識圖譜（KG）等人工智能技術都在不同領域得到深入應用。

DeepSeek橫空出世，進一步加速了AI在金融業的深度應用。DeepSeek融合多模態數據處理、知識圖譜構建、智能決策引擎，特別是開源生態、低算力消耗帶來的低成本優勢，部署應用更具靈活性，從而更適配金融業特別是中小金融機構的實際，將可能降低應用AI技術的門檻和成本。

部分銀行基于DeepSeek開源框架整合內外部數據，開發及優化信貸風控模型，實現對傳統信貸風控模型升級，包括模型效能監控與調優、策略優化、仿真測試、數據及衍生特征推薦等，進一步提升建模效率和精準度。部分證券公司基于DeepSeek構建升級智能客服系統，實現自然語言處理的飛躍，可針對客戶提出的各種復雜問題，包括產品咨詢、業務辦理流程詢問、賬戶異常反饋等，迅速給出準確詳細的回答，在多輪對話中保持連貫，為客戶提供更人性化的服務體驗。

AI技術快速發展正從兩個方面深刻改變著金融業的業務形態和運營模式：技術驅動金融業數字化轉型變革；技術的深度滲透引發新的風險和挑戰。

（1）AI應用提升金融業務處理效率。銀行業務流程中的貸款審批、賬戶開戶、文件審核等，往往涉及大量的人工操作，效率低下且容易出現錯誤。應用AI技術，有助于實現這些業務流程的自動化。可以通過自動讀取和分析相關文件和數據，包括貸款申請資料、財務報表、合同協議等，提取關鍵信息，并根據預設的規則進行審核和決策。智能投顧方面，通過機器學習算法，能夠根據客戶的風險偏好和財務目標，提供個性化的分析觀點，不僅降低傳統投顧的人力成本，還能提高服務普惠性。AI驅動的自動化交易系統能夠在毫秒級別完成市場數據的分析和交易決策，顯著提升交易效率和市場流動性。

（2）AI應用加快金融服務模式變革。傳統以物理網點為中心的服務網絡，正在轉型為“云+端”的智能服務矩陣。如“AI+遠程銀行”模式實現多數高頻業務自動化處理，客戶需求響應速度較傳統模式顯著提升。在供應鏈金融方面，結合物聯網平臺，銀行將實體企業的生產經營數據轉化為信用評估依據，將部分數權和物權轉化為信用，使得中小微企業貸款審批通過率大幅提升。在智能投顧與財富管理領域，基于深度學習的客戶畫像系統可實時解析超過千萬級的行為特征維度，根據客戶生命周期階段自動生成資產配置方案，提升投顧方案采納率。總體而言，AI應用推動金融服務從傳統的“經驗驅動”向“數據智能驅動”演進。

（3）AI應用提升金融風險管理能力。傳統的風險管理往往依賴歷史數據分析和人工判斷，而AI技術能夠整合處理多模態多源異構數據、實時監控新聞事件等非結構化數據，具備提前識別潛在風險能力。如中國人民銀行數字貨幣研究所研發的“風控鷹眼”系統，通過機器學習實時監測可疑交易，使反洗錢調查效率提升多倍。部分銀行通過知識圖譜技術與機器學習相結合，對集團客戶關聯風險的識別準確率較傳統方法顯著提升。此外，基于深度學習的風險評估模型能夠更精準地預測信用違約概率，從而幫助金融機構作出更精確的信貸決策。

（1）“數據孤島”可能導致模型偏差。由于銀行、保險、證券等不同行業間的數據難以有效整合，碎片化的數據生態不僅制約AI模型的訓練精度，更可能導致信用評估、反欺詐等核心業務場景存在系統性偏差風險。由此可見，AI模型的訓練需要大量數據支持，如何在保證數據隱私和安全的前提下進行模型訓練，是行業需要共同解決的問題。

（2）算法黑箱問題會加劇應用難度。深度學習模型的決策過程缺乏可解釋性、不透明，生成式AI技術“幻覺”可能性，使得新技術在精度要求極高的部分金融場景下的應用存在障礙。而深度學習更是凸顯“算法黑箱”現象帶來的各種技術屏障，或將導致無論是程序錯誤還是算法歧視，在人工智能的深度學習中，都變得難以識別。

（3）網絡安全威脅呈現快速升級趨勢。生成對抗網絡（GAN）等AI技術，有時候被惡意用于偽造金融交易憑證、模擬聲紋實施詐騙。2024年某城商行就遭遇AI深度偽造的集團財務總監視頻指令，造成數千萬資金損失。更嚴峻的是，對抗樣本攻擊可通過對輸入數據的細微篡改誤導風控系統，這種新型攻擊手段嚴重威脅傳統基于規則的安全防護體系。

（4）技術發展對監管帶來新的挑戰。現代金融監管體系主要針對傳統業務模式設計，對AI技術驅動的新興業態缺乏有效規制手段。此外，跨國金融機構還面臨不同司法轄區監管標準差異帶來的合規挑戰。如歐盟的《人工智能法案》與我國《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，在數據本地化、算法審計等方面的要求存在較大差異甚至是沖突。

與此同時，隨著AI技術大量應用，人才短缺問題日益突出。調查顯示，兼具金融專業知識與AI技術能力的復合型人才缺口超過35%。人才短缺導致大量AI項目停留在技術驗證階段，難以實現業務場景的深度耦合。

AI技術正在重構金融業的價值鏈，在金融領域具有巨大的應用前景，將加快金融機構數字化轉型，推動數字金融高質量發展；同時還將為塑造金融新業態打開大門，有望形成推動金融創新的新質生產力。但AI技術應用并非“一招鮮”，更難以“一鍵復制”。在這個過程中，金融機構需要保持開放和創新的態度，積極擁抱技術變革。同時，也應看到新技術應用與發展將對人才、組織、文化和風險管理提出新要求，并采取針對性措施持續改進和提升。

大型金融機構應加快從“工具賦能”進階為“價值重構”。在發展AI技術過程中，大型金融機構應更多關注技術創新需要的顛覆性變革，包括業務重構、流程再造、組織變革等，深入思考“技術+業務”如何推動形成新產品、新模式、新業態。但也要避免盲目追求“全棧技術”而忽視實際使用率和價值成效。中小金融機構更不應盲目追求新熱點和高技術，而應基于自身資源稟賦，聚焦發展方向和業務重點，合理定位AI技術優先應用的業務和場景，走差異化、特色化的數字化轉型發展之路。尤其在科技投入方面不能“撒胡椒面”，而應聚焦重點業務需求和戰略業務發展需要，提高科技投入產出比。

在組織文化上，應大力打造學習型組織，圍繞應用場景建立跨部門、跨條線的扁平化團隊，在全機構范圍內營造開放、協同的數字金融文化，營造寬松包容的創新氛圍，持續保持技術敏感性和組織敏捷性。同時，優化崗位安排、考核評價方式，通過技術與業務部門交叉任職、雙線評價及目標與關鍵成果法（OKI）考核等方式，推動科技與業務加強協作與融合。在選拔機制上，可探索“金融+科技”雙維評估機制，識別具有數字化潛力的員工進行定向培養，并建立獨立的晉升與薪酬機制；完善“柔性人才池”機制，以項目制形式來合作吸納外部技術專家，構建兼具專業深度與跨界廣度的人才生態。

雖然AI技術不斷迭代發展，但對金融機構而言，一旦AI技術的漏洞被不法之徒利用，就可能對金融機構和客戶造成風險與損失。而且，新技術還可能帶來不可預知的新型操作風險，特別是難以估量在自動化控制狀態下的影響。如數據中毒攻擊和對抗性樣本欺騙，可能威脅金融機構核心系統穩定性。隨著更多基于多模態數據的AI技術產生，數據邊界日益模糊，訪問主體和客體關系更復雜，金融機構常見的安全防御手段無法完全滿足數智化環境下安全保障需求。因此，信息安全和隱私保護等問題尤其需要重視。金融機構應當將AI技術風險納入全面風險管理體系，采取多方面措施有效防范和處置風險。

2023年中央金融工作會議要求金融業做好“五篇大文章”，數字金融位列其中。2024年11月，中國人民銀行等七部門印發《推動數字金融高質量發展行動方案》，要求加快推進金融機構數字化轉型，夯實數字金融發展基礎。金融業需進一步完善政策措施，實現技術創新與風險可控的平衡，使AI技術成為數字金融高質量發展的“安全引擎”，而非“風險盲盒”。

不同AI技術的應用場景，如信貸評估、投資顧問、反欺詐等，在應用的技術框架、技術復雜度和深度上存在較大差異，風險發生概率和影響程度上也不盡相同。因此，在政策上可考慮制定差異化的監管要求，對高風險應用（如高頻交易等）實施更嚴格的監管，對低風險應用（如智能客服等）實施相對寬松的監管。

同時，在制定完善國內監管政策的同時，可考慮進一步推動國際標準協調，參與國際監管組織（如FSB、BIS）的AI標準制定，促進全球監管一致性發展，從而降低跨境金融機構的合規成本。

建議通過制度設計、工具創新和生態協同相結合，促進金融機構增強主動風險防范意識，從“被動響應”轉向“主動引領”；通過制度剛性約束與市場柔性激勵相結合，推動金融機構將AI風險防范內化為合規文化。

一是制度設計上，促進金融機構對新產品、新業務、新模式帶來的技術和業務邏輯變化，建立起及時響應、全面覆蓋、審查到位的合規體系，進一步規范全面風險管理范圍，如新型操作風險、科技外包風險、模型算法風險等如何識別、防范和監控。

二是工具創新上，可考慮構建AI驅動的合規監測平臺，自動解析監管文件并評估金融機構的合規狀況。從而提升監管的時效性，及時反饋當前金融機構可能碰到的問題和風險。同時，可建立跨機構的數據共享平臺，利用AI分析系統性風險，并實現信息披露和共享。

三是鼓勵第三方機構提供AI模型審計、數據合規檢測等服務，降低金融機構合規成本。第三方審計可避免金融機構“自我審查”的潛在利益沖突，確保結果公正。同時也減少金融機構的自身投入，特別是中小金融機構無需自建昂貴的AI審計團隊或采購高端技術工具，通過第三方專業服務節省人力、技術和時間成本。同時第三方機構專注于合規要求，積累跨行業經驗，能夠快速識別風險并提供精準解決方案，如算法偏見檢測、數據泄露防護等。這將有助于形成統一的審計與檢測標準。

人工智能技術是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量，將對全球經濟社會發展和人類文明進步產生深遠影響。面向未來，我們要深入貫徹落實黨中央、國務院關于人工智能發展的決策部署，不斷推動人工智能與金融業深度融合，充分發揮AI技術在促進金融數字化轉型、做好數字金融大文章等方面的重要作用；同時推動金融更好地賦能技術迭代創新，為加快形成新質生產力、促進經濟高質量發展注入源源不竭的金融動能。

免責聲明：所載內容來源互聯網、微信公眾號等公開渠道，我們對文中觀點保持中立，僅供參考、交流等非商業目的。轉載的稿件版權歸原作者和機構所有，如有侵權，請聯系我們刪除。