AI重塑金融業技術生態： 風險挑戰與治理建議

AI不僅顯著提升了金融效率與服務能力，更在悄然重構金融機構的運行邏輯與整個金融技術生態的結構邊界。本文圍繞AI在金融業的應用演進路徑，系統梳理其帶來的結構性挑戰，并在風險識別的基礎上，提出推動AI與金融融合高質量發展的治理建議。

隨著人工智能（ArtificialIntelligence，簡稱AI）技術的持續演進，金融業正經歷一場深層次的技術驅動變革。從傳統銀行、保險、證券機構到新興金融科技平臺，AI已廣泛嵌人風險管理、客戶服務、投資決策與合規監控等關鍵環節，推動金融服務體系向智能化、數據化與平臺化方向升級。AI不僅顯著提升了金融效率與服務能力，更在悄然重構金融機構的運行邏輯與整個金融技術生態的結構邊界。然而，在釋放創新潛能的同時，AI也引發了模型不透明、算法偏見、數據濫用、系統性技術失穩與監管滯后等多重風險隱患。本文圍繞AI在金融業的應用演進路徑，系統梳理其帶來的結構性挑戰，并在風險識別的基礎上，提出推動AI與金融融合高質量發展的治理建議。

AI重塑金融業的運行邏輯與技術生態格局

人工智能對金融業的深度嵌入，已不再局限于工具層面的效率提升，而是系統性地重塑其運行邏輯與生態結構。從服務模式到風控邏輯，從組織架構到市場邊界，AI正推動金融業態邁向智能化、平臺化、個性化的新階段。面對這一趨勢，國家層面也在加快政策引導與戰略部署。2025年7月31日，國務院發布《關于深入實施“人工智能 + ”行動的意見》，明確指出要大力推進人工智能的規模化、商業化應用，推動其與金融等重點領域深度融合，充分發揮我國產業體系完備、市場規模大、應用場景豐富等優勢，構建“以創新促應用、以應用強創新”的良性發展生態。這一政策信號為金融業進一步擁抱AI提供了方向指引和制度保障。在政策推動與技術進化的共同作用下，金融行業的服務邏輯、決策方式、組織形態與業務邊界正經歷深刻變革，具體表現在以下幾個方面。

一是服務范式由“以機構為中心”向“以用戶為中心”轉變。AI的引入使金融服務不再以產品或渠道為核心，而是圍繞用戶的行為、偏好和場景展開。借助客戶畫像、自然語言處理和語音識別等技術，金融機構能夠實現精準營銷、個性化服務與動態響應，智能客服、虛擬投顧、理財機器人等新型服務形式大幅提升了用戶體驗。服務過程中的交互方式也從“填表一等待”轉向“對話一即時”，客戶與機構之間形成了數據驅動下的長期交互關系。

二是金融決策邏輯由“經驗驅動”走向“數據驅動”的智能化體系。AI通過整合結構化與非結構化數據，運用于信用評估、風險控制、資產配置、市場預測等關鍵環節，大大增強了金融決策的科學性和前瞻性。在信貸業務中，AI能夠基于交易行為、社交特征等多維數據構建實時風控模型；在投資領域，大模型與量化技術結合，提升了因子挖掘、策略生成與資產定價的效率與精度。傳統依賴經驗與規則的判斷體系，正被數據驅動、算法支持的動態決策框架所替代。

三是組織架構由“職能分工型”向“平臺協同型”轉變。在AI、大數據與自動化工具的支撐下，金融機構的運營模式正發生深刻變革。后臺大量流程由人工操作轉向機器人流程自動化（RPA）與AI智能審核，中臺則通過數據與算法能力的沉淀，逐漸演化為“AI中臺”與“數據中臺”。這不僅壓縮了管理層級、提高了響應效率，還促使組織架構向平臺化、模塊化、扁平化演進，使技術能力成為組織的核心競爭力之一。

四是業務邊界由“封閉式金融”向“開放式嵌入金融”擴展。AI推動金融服務深度嵌入各類非金融場景，構建“開放式嵌人金融（FaaS）”的新型生態。通過API接口、開放銀行平臺、智能風控能力輸出等形式，金融服務正廣泛接入電商、出行、醫療、教育等生活領域，實現“無感支付、隱形信貸、場景定制保險”等多種創新模式。客戶無需主動尋求金融服務，金融能力在其行為路徑中自然觸達，金融的邊界也由此顯著擴展。

AI在金融業應用中存在的風險挑戰

人工智能在為金融業帶來效率與創新的同時，也伴隨著模型、數據、系統、治理等多維度的風險挑戰。

第一，模型黑箱與可解釋性不足問題日益突出。當前，人工智能系統，尤其是基于深度學習的復雜算法模型，已廣泛應用于信貸審批、資產定價、風險預測等金融核心場景。這類模型雖然具備強大的預測能力，但其內部決策邏輯高度非線性，參數維度復雜，通常難以被人類有效解釋，因此被稱為“黑箱模型”。這種可解釋性不足的問題，不僅削弱了金融機構業務人員對模型輸出結果的理解與干預能力，也對監管機構的審計、問責與風險評估形成阻礙。一旦模型發生誤判或歧視性偏差，將難以厘清責任歸屬，嚴重時甚至可能引發法律糾紛或系統性信用風險。一個具有代表性的案例發生于2019年11月，據美國國家公共廣播電臺（NPR）報道，AppleCard的發卡銀行高盛（GoldmanSachs）因使用自動化模型設定用戶信用額度而引發爭議。一位知名科技企業家公開表示，其妻子與其在財務狀況和信用評分上幾乎完全一致，卻獲批了明顯較低的信用額度。該言論迅速在社交媒體上引發熱議，公眾紛紛質疑是否存在“算法歧視”。事件曝光后，紐約州金融服務局（NYDFS）隨即啟動調查。面對質疑，高盛未能給出明確解釋，僅表示其信用評估依據“多個因素的復雜綜合判斷”，但拒絕披露算法結構及變量權重。這一事件暴露了金融決策中算法系統的不透明性，凸顯出模型可解釋性缺失所帶來的合規風險與倫理挑戰，并引發了社會對“算法歧視”及“模型問責機制缺失”的廣泛討論。

第二，過度依賴數據與隱私泄漏風險持續上升。人工智能系統在建模與決策過程中高度依賴大規模、多維度的個體數據，包括行為軌跡、金融交易記錄、設備標識、地理位置等敏感信息。盡管這種“數據驅動”機制有助于提高模型的預測精度與個性化服務能力，但也顯著加劇了隱私風險與數據安全壓力。目前，AI在金融場景中的數據采集邊界和使用透明度仍不清晰，數據流動跨越平臺、機構和場景，導致授權機制薄弱、責任主體不明。尤其是在金融數據與社交、健康等非金融數據融合使用的背景下，個體隱私面臨更天的泄露、濫用與識別風險。2022年美國Plaid公司被曝侵犯用戶隱私事件，Plaid作為一家為金融App（如Venmo、Robinhood、Chime等）提供數據聚合接口服務的金融科技公司，被指控在未獲得用戶充分知情同意的前提下，擅自從數百萬個銀行賬戶中收集并共享包括賬戶余額、交易明細等在內的敏感信息。該事件最終以Plaid支付5800萬美元達成集體和解。雖然Plaid未承認違法行為，但其對用戶數據的模糊獲取和跨平臺傳輸方式，引發了監管機構與公眾對AI系統訓練依賴“多源數據”的合法性與邊界的廣泛關注。該事件也折射出當前AI模型訓練中“數據越多越好”的傾向與個人數據保護之間的結構性沖突，提示我們在發展數據智能金融的同時，必須構建更加清晰、可控且合規的數據使用機制，防止“數據優勢”異化為“數據侵權”。

第三，系統性技術風險與放大效應不容忽視。隨著智能化模型在金融交易領域的廣泛部署，特別是在高頻交易、自動化做市、算法定價等場景中，金融市場的運行邏輯正發生深刻變化。此類模型通常基于歷史數據構建預測策略，雖在多數情境下可提升市場效率，但也可能在特定條件下引發行為趨同、風險集中，形成技術驅動下的“集體脆弱性”。一旦核心模型出現參數錯誤、市場誤判或遭受攻擊，其指令有可能在極短時間內被迅速放大并傳導至全市場，誘發價格劇烈波動、閃電崩盤甚至連鎖違約，從而引發系統性風險。此外，模型所依賴的“訓練一預測”機制，在面對極端行情或“黑天鵝”事件時，因樣本不足、反饋滯后，往往難以及時修正策略或識別結構性拐點，甚至可能誤導市場方向，削弱穩定性。典型案例是2012年8月，美國金融公司KnightCapital因一套高頻交易系統配置錯誤，導致算法失控，在45分鐘內執行逾400筆錯誤交易，造成4.4億美元虧損，最終被迫退出市場。雖該事件并非由深度學習模型直接引發，但充分暴露了智能交易系統在缺乏有效風控隔離、參數校驗與響應機制時所潛藏的放大風險。

第四，監管滯后與責任界定不清亟待應對。當前，多數國家仍沿用“事后審查 + 規則導向”的監管模式，難以有效應對智能系統在實時演化、自主學習過程中所引發的行為風險。此類系統高度復雜且持續迭代，決策邏輯難以追溯，給現有法律框架、風控機制和問責體系帶來嚴峻挑戰。一方面，金融機構所使用的模型類型繁多，缺乏統一的透明度標準與審計機制，監管部門難以掌握其內部運行邏輯；另一方面，模型通常由開發方設計、平臺方部署、業務方執行，職責邊界不明。一旦系統失控或誤判，責任歸屬模糊，補償機制缺位，極天增加了監管與治理的難度。以2020年英國數字銀行Monzo為例，其反欺詐系統因誤判導致大量正常賬戶被無預警凍結。用戶在申訴過程中只能通過機器人客服提交請求，缺乏人工干預與合理解釋，引發廣泛不滿。事件曝光后，英國金融行為監管局（FCA）介人調查。Monzo未能提供模型封禁的具體依據，也未建立客戶知情與復核機制，最終導致大規模申訴，嚴重損害了機構聲譽。

第五，倫理風險與人機關系失衡問題加速暴露。隨著AI在金融決策中的廣泛應用，其所承擔的判斷與執行權不斷上升，可能使“技術理性”在實際操作中凌駕于“人類價值”之上。在投資建議、信貸審批、風險控制等關鍵環節中，完全依賴算法的決策模式往往忽視客戶個體意愿、情境差異及倫理邊界，削弱了服務的人文關懷。此外，AI對人工崗位的替代趨勢也引發了從業者職業安全感下降與勞動關系緊張等問題，帶來新的社會倫理與就業結構挑戰。2021年，中國某頭部互聯網金融平臺因采用AI語音系統進行貸款催收，被媒體曝光后引發輿論批評。盡管平臺強調該系統用于提高合規效率，但在面對老年人、心理疾病患者等特殊群體時，缺乏差異化處理與情緒感知機制，被質疑為“技術冷暴力”。與此同時，部分商業銀行和金融科技公司通過AI系統壓縮審批和客服人員數量，引發員工大規模調整與勞動爭議，反映出“人機關系重構”在效率提升之外所伴隨的社會性沖擊。

進一步支持AI與金融融合發展的治理建議

為了實現人工智能在金融業的可持續發展，應在準確識別技術風險的基礎上，從技術治理、數據管理、監管能力與倫理制度四個層面構建系統性發展與治理框架，推動AI真正成為金融業高質量發展的支撐力量。

一是構建“可解釋、可審計、可瀕源”的模型管理體系。應優先在信貸審批、投資建議、欺詐識別等高風險場景中推廣具備可解釋性的AI模型，如規則增強型模型、因果圖模型等，確保模型輸出結果具備可理解性和可驗證性。同時，應建立覆蓋模型全生命周期的管理機制，從數據源審核、模型訓練、參數調整，到上線審批、運行監控及退役流程，形成閉環管理體系。此外，還需強化模型審計與路徑溯源能力，為事后風險追責與系統性修正提供制度保障。為進一步提升技術透明度和責任可控性，應推動行業層面共建AI可解釋性評估指標體系，形成具有共識的技術判斷標準與監管依據。

二是實現“合規采集、最小使用、差異授權”的數據管理機制。首先，應明確數據使用邊界，基于數據類型實行分類管理，制定數據使用清單制度，從源頭上規范敏感數據的采集、傳輸、共享與保存流程，提升全流程的安全性和合規性。同時，應加快推廣聯邦學習、差分隱私、同態加密等隱私增強技術，在保障模型訓練質量的基礎上最大限度保護用戶隱私。對于涉及第三方數據接人或跨行業數據融合的模型開發，應要求金融機構在上線前完成數據合規性評估與風險備案，防范監管套利與責任模糊。除此之外，還應強化用戶的知情權和選擇權，通過差異化授權與可撤回機制提升數據使用的透明度與用戶信任，推動金融機構在數據使用中真正落實“必要、最小、合規”的原則。

三是構建“智能監管一協同監管一沙盒監管”三位一體機制。傳統監管方式難以適應AI系統快速演化和高度復雜的技術特性，必須借助科技手段實現監管能力的躍遷。首先，應加快部署監管科技與合規科技，利用數據智能手段實現對金融機構AI系統的實時監測與自動識別，提升監管響應的及時性與精度。在制度層面，應推動建立金融AI算法備案機制，要求金融機構就算法用途、風險等級、模型迭代規則等內容定期向監管機構報備，確保其運行始終處于監管視野之內。同時，還需完善跨行業協同治理機制，特別是在涉及天型平臺企業和第三方數據服務商等新興主體時，加強信息共享、責任界定與聯動監管。為鼓勵技術創新與規則適配，監管應靈活引入“監管沙盒”機制，在風險可控前提下允許AI應用先行試點，并通過實證反饋優化監管工具箱。此外，還應建立算法審計制度，對金融機構已部署的AI系統開展定期評估，重點檢查其在公平性、穩定性與合規性方面的運行表現，形成“技術驅動一規則引導一責任可控”的治理閉環。

四是確立“以人為本”的智能金融價值取向。AI技術的應用不應僅追求效率最大化，更應服務于金融的公平性、安全性與社會責任自標。為此，有必要制定行業統一的AI倫理準則與治理手冊，明確數據使用邊界、用戶歧視防控機制以及責任歸屬原則，確保AI系統運行遵循基本倫理底線。在制度建設方面，應建立AI倫理風險評估機制，對涉及自動決策、用戶分群、信用評分等高敏感場景開展事前倫理審查，防范技術決策可能引發的歧視性后果。同時，應特別關注老年人、殘障人士、邊緣客戶等特殊群體在AI金融服務中的權益保障，防止“算法排斥”將其排除在主流金融服務之外。此外，還應推動“人機協同決策”機制的建立，在風險高、影響大的應用中保留必要的人工干預通道，實現技術效率與人文判斷的動態平衡，確保AI應用始終服務于人的價值和社會整體利益。