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题：人工智能时代⑪，金融监管的新挑战与机遇

作者 黄益平 北京大学国家发展研究院院长

在金融强国建设的背景下④，我国金融体系正面临效率与稳定的双重考验⑥。当前⑪，中国金融业规模庞大⑩，但支持实体经济的质量▓、监管能力都有待进一步提升③。如何在“放松监管以支持创新”与“收紧监管以防范风险”之间找到平衡⑧，成为政策制定者的核心课题⑦。而人工智能的迅猛发展④，为这一课题带来了新的可能性和挑战❸。

黄益平⑨、金融强国建设与中国金融体系现状

金融强国建设是当前金融政策的重要方向③，其内涵十分丰富③。笔者认为⑥，一个真正的金融强国应当具备三个方面的特征：高效⑰、稳健和国际影响力❷。其中⑨，国际影响力尤为关键③。

通过笔者的多年研究和《径山报告》等系列研究成果⑩，我们对其特点有了较为清晰的认识⑨。中国金融体系的现状①，可以概括为“规模大⑩、管制多⑥、监管弱⑦、银行主导”这四个特点⑪。

从金融监管政策角度看⑯，动态调整将是一个永恒的主题⑭，关键之处在于平衡效率和稳定之间的关系③。在不同发展阶段⑩，不同经济体的金融体系所面临的主要矛盾可能有所不同⑩。比如⑪，一个国家发生金融危机后❷，监管政策通常会收紧⑫；当收紧到一定程度影响了效率③，又会适当放松⑳。这些调整对于政策监管来说④，再正常不过①。

当前中国面临的挑战在于需要同时实现两个任务：一个任务是改善对实体经济的支持力度⑨，这意味着监管可能需要放松▓。另一个任务是要守住系统性金融风险的底线⑥，不让其发生⑱，这就意味着需要收紧监管▓。在同一个时间内⑪，如何平衡这两个任务是一个重大挑战⑮。

再者⑨，从科创金融等具体领域来说③，支持创新需要放宽监管⑩，但当前又面临诸多风险⑧，需要收紧③。

因此⑭，解决之道不是简单地判断当前应该收紧还是放松监管❷，而是要找到平衡点⑰，或者在不同领域采取差异化策略⑮。这种协调需要更加细致地考量和设计⑤。

人工智能：金融领域的“双刃剑”

人工智能确实为金融发展提供了很多机会⑩，技术的一系列进步带来了诸多可能性❸。

在金融领域⑪，从支付到信贷⑮，AI通过提升数据分析能力⑫、优化风险管理⑬，显着改善了服务效率和用户体验⑰。例如⑭，大科技信贷利用大数据和算法⑳，为普惠金融带来了革命性变化⑥，甚至改变了传统的“金融加速器”机制②。

在以往研究中①，笔者曾将数字技术对金融的改变总结为“三升三降”：扩大服务规模⑪、提高效率⑰、改善体验③；降低成本⑳、减少接触❸、控制风险⑧。目前多数人工智能应用仍体现了这些功能⑮。

生成式AI在金融领域有许多新场景⑨，大致可分为三个领域：营销运营③、分析决策和中后台应用❷。不同技术在不同业务中的效果各异⑲，有些领域的应用非常好⑨，而有些效果不尽理想⑦。特别是智能投顾领域⑱，目前直接用于帮助客户解决问题的应用还未达到预期效果⑧。原因可能有多种：或许是人工智能技术尚未成熟①，或是市场没有足够多的可配置资产⑪，也可能是个人接受度的问题⑬。

从实践来看⑫，数字技术和人工智能在金融领域的成功应用主要集中在支付和信贷两个领域④。这可能是因为在这些领域⑧，风险识别和承担的主体主要是平台或机构②，能够承受一定比例的违约⑤，只要总体风险可控即可⑥。而在投资顾问等领域①，如果效果不佳⑪，后果可能更为严重⑩。因此❶，目前人工智能最有价值的应用可能是交流咨询和情绪价值提供等场景⑥。

AI的广泛应用也引发了新的隐忧：数据隐私⑯、算法黑箱⑩、道德风险▓、风险集中等问题❸，都可能对金融稳定造成冲击⑥。

首先②，任何新业务模式必然会对风险机制产生影响❶。例如⑪，一些监管部门已开始担忧①，使用数据模型进行风控和信用风险评估⑩，是否会导致风险趋同化④？这是因为⑱，各个机构使用的逻辑和模型会非常类似④。近期⑦，也有银行抱怨数据造假问题日益突出⑮。这使得问题变得更加复杂：到底是数据造假导致方法失效⑦，还是因为使用的不是真正的大数据而仅是个别数据⑩，容易被伪造⑮？

其次⑦，使用大数据和算法进行信用风险评估可能改变金融运行机制⑳。美联储前主席伯南克曾提出“金融加速器”机制⑲，特别是在信贷领域：抵押品价格上升导致信贷条件宽松❷，信贷条件宽松又进一步推高抵押品价格⑯，形成正反馈⑤。许多国家因房价下跌导致信贷紧缩⑥，甚至引发严重金融危机⑮。但在大科技信贷模式下⑩，由于数据替代了房价作为决策依据⑯，这种机制被打破了⑪。

此外⑳，人工智能虽然解决了一些问题⑲，但也引发了更多讨论和担忧⑳，包括数据的隐私问题和算法透明度问题⑪，以及道德风险和伦理问题④、网络安全问题⑱；还有风险集中问题④，即不同机构使用相似算法可能导致风险在系统中积累⑲；AI发展出独立意识的可能性⑲，也将是长期存在的一个潜在问题②，如果未来AI的目标与人类不一致⑭，可能对金融体系造成冲击⑮。

金融监管的“智能化”升级

面对AI带来的变革⑪，金融监管也需要与时俱进⑫。以下是笔者提出的四点初步建议：

第一❷，加强监管能力建设：监管部门需提升技术能力④，紧跟AI发展步伐⑮，避免因“技术脱节”而放大风险⑱。如果人工智能确实正在改变经济社会生活各方面⑱，包括金融领域①，监管部门必须加大人力和智力技术投入③。金融领域的变化已经明显可见⑯，未来可能出现更多变化⑪。如果不能充分了解这些变化⑬，未来监管部门将面临更大风险⑮。

第二⑪，设立技术监管机制：在现有监管框架中融入技术风险评估⑲，确保对AI特有的风险源进行有效监控⑧。技术在金融中可能成为独特的风险源⑳。在现有的功能监管⑥、机构监管⑤、行为监管▓、审慎监管基础上❶，可考虑设立专门的技术监管⑰，对金融交易⑩、业务⑫、产品和机构进行技术风险评估⑯。提出这一建议是因为⑬，虽然许多技术风险问题在其他监管类别中有所涉及⑤，但识别和应对这些风险需要特殊专业能力⑳，而这不是每位监管人员都具备的⑬。

第三⑳，推行算法审计制度：通过市场化手段提高算法的透明度和可解释性⑬，解决“黑箱”难题⑧。在利用人工智能和大数据时⑳，不可避免地会遇到数据保护和数据共享的问题④，如何在这两者之间找到平衡点是一个关键议题⑪。除此之外⑬，算法黑箱现象也是一个重大挑战⑳。因此⑪，可以考虑设立算法审计制度⑲，审计不一定由政府直接执行⑰，可采用市场化的做法⑬，目的是提高算法的可解释性和透明度⑩。

第四⑲，应用监管沙盒：与创新机构合作⑧，在可控环境中测试AI应用⑦，平衡效率与风险④。面对具有不确定性但可能带来巨大效率提升的人工智能金融创新❸，监管部门可以与创新机构共同合作⑦，创新机构侧重业务模式❷，监管部门重视风险管控⑦，一方面测试人工智能应用的效果❸，另一方面监测潜在风险④，实现共同研发⑪、数据共享的目的②。

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