金融业凭借集约化、科技驱动的特点，始终是创新科技应用的先行者，走在社会数字化转型的前沿。在日前举行的中国金融四十人论坛（CF40）与清华大学主办的2025外滩年会上，与会嘉宾普遍认为，从最早的数字信息，到数字智能，人工智能将全面提升金融行业的服务效率和水平，也给行业未来发展带来更多想象空间。人工智能在金融领域的应用目前处于什么阶段？它对金融机构的发展起到什么作用？未来人工智能会帮助客户做出决策吗？记者就这些问题进行了采访。
该应用程序是错误的基础
“金融与科技的互动始终是相辅相成、相辅相成的。国家金融监督管理总局副局长肖元启表示，过去的支付依赖于马匹上的人远程操作。世界上第一张纸币“交子”发行于1000多年前的北宋时期，这也得益于当时印刷、雕刻技术的发明的支持；电力时代解决了汇款问题；互联网时代实现了24小时运营。金融服务业如今已成为新人工智能技术的主要采用者，业界对此并不感到惊讶。
那么，目前人工智能在金融行业的主要应用有哪些？肖元奇总结了三个方面：一是中后台运营智能化，涵盖数据采集、处理、信息筛选识别、客户分析等多个方面。它目前在金融领域使用银行等机构。其次，在客户沟通方面，不少金融机构已将人工智能技术广泛应用到客户关系管理中，包括营销、维护、问答等。最后，在提供金融产品方面，人工智能的应用带来了双重好处——对内，帮助金融机构降低成本、提高效率；对内，帮助金融机构降低成本、提高效率。对外，可以为客户和利益相关者提供更加个性化、精准的金融产品和服务，更有效地解答问题和需求。
今年，国务院印发《关于深化实施“人工智能+”行动的意见》，明确将加快实施包括软件、信息、金融、通信、法律等领域“人工智能+”智能终端和智能体在内的重点行动。gs、日志和日志，商务。
“人工智能在金融体系中的应用有着良好的基础。”中国人民银行原行长周小川表示，过去，金融体系聚集了大量数据，可以用于机器学习和深度学习，使推理模型变成传统模型。这是通过机器学习或对金融稳定性和金融机构健康状况的历史变化进行深度数据分析来推理和预测破产风险发生的一个重要研究方向。
金融行业高度重视人工智能的应用，目前正在积极拆除。交通银行副行长兼首席信息官钱斌表示，根据公开信息披露，到2024年我国大型商业银行科技资金投入将超过1200亿元。f人员已突破10万。以交通银行为例。 2021年以来，人工智能成为交通银行数字化转型的新名片。该行全年科技资本投入保持在120亿元，约占总收入的5.4%。科技人员数量达到1万人，占全行员工总数的10%以上，体现了全行对人工智能的重视。
肖元琪表示，目前，以人工智能为代表的科技成果已开始在金融领域得到广泛应用。可以预见，促销和财务影响将是重大且根本性的。
利润变化
那么对于金融体系来说，人工智能是一种边缘性的技术进步工具，还是更像蒸汽机和电力，是一种根本性的创新，正在从各个方面改变行业？预期？对于这个问题，周小川认为，从金融的角度来看，人工智能是在历史信息处理、信息化和自动化基础上的又一次新的边缘创新——但边缘创新是一个很大的变革，涉及银行的核心业务、行为和客户管理等多个方面。
周小川表示，银行与其他行业不同。近几年人工智能出现的时候，大家都关注构建模型，后来又关注到多模态处理。另一方面，银行相对简单，很少使用多模式或生成技术。它们主要依靠大数据分析和识别模型，因此各有特点。基于这个特点，未来银行的结构将会更多地朝这个方向发展。
此外，客户行为正在发生深刻的变化。过去，客户与银行打交道时，很多人习惯于与人交谈，而不是沟通。ating.is 在机器中。然而，过去10年的变化表明，更多的客户习惯于与机器打交道，准备不足或认为人工干预是不必要的。这种变化也是深远的。因此，人工智能正在银行业的支付、定价、风险管理和营销等方面发挥重要作用，这是一个巨大的边际变化。
“在人工智能的影响下，管理也在发生很大的变化。你用机器学习、深度学习在未发现的案例数据上，模型会逐渐完善并发现规律，这也会对管理产生很大的影响。
可见，人工智能可以帮助金融机构提高内部运营效率，并向外部提供更好的服务和产品。不过，也有不少人提出担忧：金融机构从业人员数量非常多。随着人工智能变得更加高效，是否会给内部员工带来压力ment？对此，肖元奇表示，迄今为止，还没有出现金融机构仅仅因为人工智能应用而出现人员安置压力的案例。
“员工是金融机构最有效的生产力，每个员工都创造价值。虽然人工智能发展迅速、应用广泛，但我们必须清醒地认识到，目前人工智能在金融领域的应用还处于早期阶段，其作用仍然是辅助性的，无法取代人类决策。”肖元奇表示，在信贷、保险定价、无人结算、科普演员等关键领域，仍然离不开人的专业判断；在金融领域，人才永远是最重要、最宝贵的资产。
风险需要警惕
《如果说人工智能的应用是边际变化、变化的改变、还是根本性的颠覆》金融领域的增加风险和边际风险——原因、路径和风险的本质发生了变化，但金融业面临的主要风险，如信用风险、市场风险、流动性风险和操作风险，并没有发生革命性的变化。
具体来说，肖元奇认为，本轮人工智能革命给金融领域带来的风险可以从宏观和微观两个层面观察。
从微观层面看，对于单个金融机构来说，新增或增加的风险主要有两类：一是模型稳定性风险。 AI应用的周期很大程度上依赖于模型来支撑业务扩展，因此模型的稳定性和可靠性变得非常重要。二是数据管理风险。它涉及到数据源的选择、数据质量的控制以及后续的评估和监测程序，这些都是数据管理程序。这两类风险对个别机构都至关重要。
对于整个行业来说，主要有两类风险：补充：一是集中度风险。金融行业在AI模型技术方面可以依赖一批技术开发能力强、稳定性高、资源投入大的服务商。同时，大型金融机构在资源投入方面可能比小型金融机构更具优势，这可能导致市场集中度提高。这还有待观察。二是决策风险。所采用的模型和数据的相对标准化和集中化，使得金融机构的决策依据容易转化，从而导致行业总体决策的同质化。如果设置过高，会引发“共振”效果，需要注意。
周小川还指出，如果AI模型使用了大量的短期高频数据，学习结果可能是高频的、短期的、技术性的，这可能与现实不相符。金融稳定和宏观调控所需的长期稳定性要求。这个问题需要思考和解决。
“归根结底，人永远是新技术的主人，人工智能的引领者，关键决策的决策者。我们不仅要用准确的判断、判断人工智能的趋势，还要把金融人士和这几年疫情的影响有机地结合起来。如果我们严格按照财务报表做，他们的现金流、资产负债包括收入都出现了一些危机，达到了银行催收和停贷的标准。这个时候，如果我们严格按照人工智能的规则，我们债务在哪里？”但是市场需要金融热度。财务责任更重要。当时我们采取了合理的免本续贷模式，更好地支持企业发展。渡过危机。所以从这个角度来看，人工智能应用中的关键决策点仍然应该由人来控制。 ”钱斌说。(记者
苟明阳）
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