——访清华大学五道口金融学院党委书记、教授郦金梁
■郭锦辉
今年的《政府工作报告》提出“推动重点行业领域人工智能（885728）商业化规模化应用”，同时强调“完善人工智能（885728）治理”。当前，金融业是人工智能（885728）落地最活跃、价值转化最显著的领域之一。如何更好促进“人工智能（885728）+金融”的发展？中国经济时报记者专访了清华大学五道口金融学院党委书记、教授郦金梁。
“人工智能+金融”正重塑金融运行逻辑
中国经济时报：在您看来，人工智能（885728）应用的不断深化，给金融运行逻辑带来了哪些深层次变化？
郦金梁：人工智能（885728）与金融的深度融合，正在从根本上重塑金融的运行逻辑，这种变化既体现在微观的服务方式上，也体现在中观的行业格局与宏观的功能定位上，至少可以从三个层面来观察。
一是金融服务的成本结构与服务边界发生深刻变化。金融的本质是经营信息与风险，过去这主要依靠人力与经验来完成，如今数据、算力与算法日益成为金融运行的新基础，服务成本随之显著下降，服务半径大幅延伸。过去难以覆盖的长尾客户和小微企业，如今的服务在商业上变得可持续，普惠金融由此获得了前所未有的坚实技术支撑。
二是金融机构正由“流程数字化”迈向“决策智能化”。此前的数字化转型以业务线上化为主，决策的主体仍然是人；而随着大模型推理能力持续跃升、部署成本大幅下降，人工智能（885728）开始真正进入授信审批、投研分析、资产配置等核心决策环节。这意味着整个行业正由“数智化”向“人工智能（885728）化”演进、由单点试验走向系统性重塑，金融机构的组织形态、人才结构乃至经营理念都将随之调整。
三是竞争格局与金融同实体经济的连接方式正在重构。头部机构依托数据、算力与人才优势加快构建企业级人工智能（885728）平台，中小机构若跟进不及，则可能面临“智能化鸿沟”；与此同时，科技企业深度嵌入金融业务链条，金融与科技的产业边界日趋模糊。更重要的是，人工智能（885728）大大增强了金融对产业链运行和企业经营状况的实时感知能力，资金定价与配置效率因此提升，金融服务实体经济的功能得到实质性强化。
“人工智能+金融”在提效的同时更需防风险
中国经济时报：人工智能（885728）与金融体系深度融合，在提升效率的同时也带来新的风险形态。在您看来，潜在风险和治理挑战主要有哪些？
郦金梁：对这一问题，可以从三个层次加以审视。
一是技术自身的内生风险。大模型存在“幻觉”和可解释性不足的问题，其决策过程难以完全追溯，这与金融领域可追溯、可问责的审慎监管要求之间存在天然张力；与此同时，数据安全（885942）、隐私保护与算法歧视等问题如果处理不当，将直接损害金融消费者的合法权益，侵蚀公众对智能金融的信任基础。
二是金融固有风险可能被放大。最值得关注的是同质化与顺周期（883436）性风险：当大量机构采用相似的模型和数据时，决策趋同在所难免，市场波动中容易形成共振并放大“羊群效应”，这已成为宏观审慎管理面临的新课题。同时，在算法驱动之下，风险传染的速度以秒计算，留给人工干预的窗口大为收窄；而少数大模型和云服务供应商正在成为金融体系新的关键节点，一旦发生故障或遭受攻击，其外溢效应可能是系统性的。
三是治理体系面临多重挑战。人工智能（885728）参与决策之后，一旦出现损失，责任如何在金融机构、技术供应商与从业人员之间界定，目前尚不清晰；监管科技的迭代速度滞后于机构的技术应用速度，能力不对称问题日益突出；深度伪造等新型欺诈手段不断升级，攻防对抗持续加剧。此外，部分中小机构属于“被动跟随”式应用，风险防控能力未能同步提升，这一隐患同样不容忽视。
协同发力促进“人工智能+金融”发展
中国经济时报：您认为应如何推动人工智能（885728）在金融领域的应用行稳致远？
郦金梁：推动“人工智能（885728）+金融”行稳致远，关键在于统筹发展与安全，既要充分释放技术红利，又要牢牢守住风险底线。具体而言，建议从六个方面协同发力。
一是坚持积极稳妥、安全有序的总基调，分场景、分级推进应用。客服、运营等低风险场景可以加快推广，而授信、投顾等核心决策场景则应坚持人机协同、人为最终责任的原则，在关键环节保留人工复核与熔断机制。
二是持续完善制度供给，在《银行业保险业数字金融高质量发展实施方案》等既有部署的基础上，进一步细化模型审计、算法备案、责任划分等规则，切实增强制度的可操作性。
三是夯实数据基础制度，落实“十五五”规划关于加强数据基础制度规则建设的要求，加快完善数据确权（886023）、流通与安全规则，发展隐私计算等技术，实现数据“可用不可见”。
四是大力发展监管科技，加大人工智能（885728）在金融监管中的应用，丰富穿透式监管工具箱，提升风险监测预警的前瞻性，同时用好监管沙盒机制，为创新留出必要的试错空间。
五是防范集中化与同质化风险，鼓励模型多元化发展，将关键人工智能（885728）服务商纳入系统重要性管理视野，强化第三方风险管理与业务连续性要求。
六是着力补齐能力短板，依托行业公共平台降低中小机构的应用门槛，防止“智能化鸿沟”演变为金融分层，并加强复合型人才培养和金融消费者人工智能（885728）素养教育。
归根结底，“人工智能（885728）+金融”的目标不是以机器替代金融，而是让金融更好地服务实体经济与人民群众。唯有把安全与责任内嵌于应用的全过程，使技术创新始终运行在审慎可控的轨道上，方能真正实现行稳致远。
