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题：人工智能时代②，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⑱，我国金融体系正面临效率与稳定的双重考验⑤。当前⑲，中国金融业规模庞大❸，但支持实体经济的质量⑳、监管能力都有待进一步提升⑬。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⑪，成为政策制定者的核心课题⑥。而人工智能的迅猛发展⑮，为这一课题带来了新的可能性和挑战②。

黄益平⑦、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❸，其内涵十分丰富❸。笔者认为⑮，一个真正的金融强国应当具备三个方面的特征：高效❶、稳健和国际影响力②。其中⑤，国际影响力尤为关键⑧。

通过笔者的多年研究和《径山报告》等系列研究成果⑨，我们对其特点有了较为清晰的认识❸。中国金融体系的现状▓，可以概括为“规模大⑨、管制多❶、监管弱⑱、银行主导”这四个特点①。

从金融监管政策角度看❷，动态调整将是一个永恒的主题⑰，关键之处在于平衡效率和稳定之间的关系❸。在不同发展阶段⑯，不同经济体的金融体系所面临的主要矛盾可能有所不同⑪。比如⑩，一个国家发生金融危机后❶，监管政策通常会收紧⑧；当收紧到一定程度影响了效率⑬，又会适当放松⑫。这些调整对于政策监管来说⑨，再正常不过③。

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⑭，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⑮，不让其发生⑱，这就意味着需要收紧监管❷。在同一个时间内③，如何平衡这两个任务是一个重大挑战④。

再者①，从科创金融等具体领域来说❶，支持创新需要放宽监管⑩，但当前又面临诸多风险⑱，需要收紧⑮。

因此⑩，解决之道不是简单地判断当前应该收紧还是放松监管①，而是要找到平衡点❸，或者在不同领域采取差异化策略①。这种协调需要更加细致地考量和设计⑳。

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⑲。

在金融领域⑯，从支付到信贷⑨，AI通过提升数据分析能力⑩、优化风险管理⑱，显着改善了服务效率和用户体验▓。例如④，大科技信贷利用大数据和算法⑩，为普惠金融带来了革命性变化⑦，甚至改变了传统的“金融加速器”机制▓。

在以往研究中▓，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⑩、提高效率⑲、改善体验④；降低成本⑬、减少接触④、控制风险⑳。目前多数人工智能应用仍体现了这些功能⑬。

生成式AI在金融领域有许多新场景❷，大致可分为三个领域：营销运营⑯、分析决策和中后台应用⑪。不同技术在不同业务中的效果各异①，有些领域的应用非常好⑧，而有些效果不尽理想⑫。特别是智能投顾领域⑪，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⑲，或是市场没有足够多的可配置资产❶，也可能是个人接受度的问题⑭。

从实践来看⑳，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⑯。这可能是因为在这些领域▓，风险识别和承担的主体主要是平台或机构⑥，能够承受一定比例的违约⑪，只要总体风险可控即可⑦。而在投资顾问等领域⑭，如果效果不佳⑨，后果可能更为严重⑥。因此⑪，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⑦。

AI的广泛应用也引发了新的隐忧：数据隐私⑮、算法黑箱⑭、道德风险⑮、风险集中等问题⑧，都可能对金融稳定造成冲击⑳。

首先⑳，任何新业务模式必然会对风险机制产生影响⑫。例如⑪，一些监管部门已开始担忧⑨，使用数据模型进行风控和信用风险评估⑮，是否会导致风险趋同化⑱？这是因为②，各个机构使用的逻辑和模型会非常类似⑪。近期⑧，也有银行抱怨数据造假问题日益突出②。这使得问题变得更加复杂：到底是数据造假导致方法失效⑰，还是因为使用的不是真正的大数据而仅是个别数据⑭，容易被伪造⑧？

其次⑥，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❸。美联储前主席伯南克曾提出“金融加速器”机制❷，特别是在信贷领域：抵押品价格上升导致信贷条件宽松⑫，信贷条件宽松又进一步推高抵押品价格⑫，形成正反馈⑰。许多国家因房价下跌导致信贷紧缩⑨，甚至引发严重金融危机⑨。但在大科技信贷模式下⑦，由于数据替代了房价作为决策依据⑧，这种机制被打破了❸。

此外⑫，人工智能虽然解决了一些问题③，但也引发了更多讨论和担忧⑮，包括数据的隐私问题和算法透明度问题⑥，以及道德风险和伦理问题⑨、网络安全问题⑧；还有风险集中问题⑮，即不同机构使用相似算法可能导致风险在系统中积累⑮；AI发展出独立意识的可能性①，也将是长期存在的一个潜在问题④，如果未来AI的目标与人类不一致③，可能对金融体系造成冲击⑨。

金融监管的“智能化”升级

面对AI带来的变革❸，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⑰，紧跟AI发展步伐⑧，避免因“技术脱节”而放大风险⑧。如果人工智能确实正在改变经济社会生活各方面④，包括金融领域②，监管部门必须加大人力和智力技术投入②。金融领域的变化已经明显可见⑦，未来可能出现更多变化⑥。如果不能充分了解这些变化⑰，未来监管部门将面临更大风险❷。

第二⑮，设立技术监管机制：在现有监管框架中融入技术风险评估⑳，确保对AI特有的风险源进行有效监控⑭。技术在金融中可能成为独特的风险源▓。在现有的功能监管⑭、机构监管❷、行为监管⑫、审慎监管基础上⑰，可考虑设立专门的技术监管⑯，对金融交易⑭、业务④、产品和机构进行技术风险评估⑧。提出这一建议是因为⑤，虽然许多技术风险问题在其他监管类别中有所涉及❸，但识别和应对这些风险需要特殊专业能力⑭，而这不是每位监管人员都具备的③。

第三⑲，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②，解决“黑箱”难题⑥。在利用人工智能和大数据时⑥，不可避免地会遇到数据保护和数据共享的问题⑪，如何在这两者之间找到平衡点是一个关键议题②。除此之外⑮，算法黑箱现象也是一个重大挑战⑳。因此❶，可以考虑设立算法审计制度⑤，审计不一定由政府直接执行⑧，可采用市场化的做法⑧，目的是提高算法的可解释性和透明度⑮。

第四⑥，应用监管沙盒：与创新机构合作⑦，在可控环境中测试AI应用❸，平衡效率与风险⑫。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②，监管部门可以与创新机构共同合作⑧，创新机构侧重业务模式⑳，监管部门重视风险管控⑰，一方面测试人工智能应用的效果⑭，另一方面监测潜在风险⑳，实现共同研发⑨、数据共享的目的①。

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