（原标题：AI改造金融系统，周小川、肖远企发声）

【导读】2025外滩年会，周小川、肖远企默契东说念主工智能为金融系统治来的变化

中国基金报记者 马嘉昕

10月23日至25日，2025外滩年会在上海市召开。本届年会主题为“拥抱变局：新治安·新科技”，由中国金融四十东说念主论坛（CF40）与清华大学连合主持，并不息坚抓“海外化”“专科化”定位。会上，来自宇宙21个国度及地区的121位财经政要、机构高管与学界首脑，围绕宇宙治安重构与科技创新友织配景下的经济、金融与措置等多项议题张开磋商。

中国东说念主民银行原行长周小川，国度金融监督管制总局党委委员、副局长肖远企等嘉宾出席，围绕东说念主工智能给金融系统治来的新变化共享不雅点。

周小川：东说念主工智能是金融业在IT基础上又一次重要边缘变化，将真切改造银行业态

在本届年会的“金融规模的AI措置与海外合营”圆桌论坛上，周小川默示，东说念主工智能是金融业在IT基础上的又一次重要边缘变化，将真切改造银行业态，但对货币战略影响尚不明显。

在周小川看来，从金融角度看，银行业正在从传统银行革新为数据处理行业。转头六七十年前的银行业，与当今透澈不同，但跟着IT时候发展，银行业的性质已发生根人性变化。

他例如阐述，支付业务与数据处理算计，入款和贷款依赖大数据分析和模子进行订价，风险评估主要基于数据处理和模子打算，市集营销也很猛进程上依赖数据。

“在此历程中，东说念主与机器的关系也发生了变化，从往时由东说念主主导、机器接济，演变为东说念主主要四肢机器与客户之间的界面。”周小川称，在此基础上，AI的兴起也带来了新的边缘变化。

“往时银行系统、金融系统鸠合了海量数据，这些数据可用于机器学习、深度学习，使传统模子转向智能推理模子。”周小川指出，银行业与其他行业不同，对东说念主工智能需求较少使用多模态或生成式时候，主要依赖大数据分析和推理模子。

“基于这一特色，银行畴昔会进一步向该标的发展，由此也将产生一个神态，即银行的从业东说念主员限度会权贵减小。”周小川称。

周小川合计，咫尺客户的步履发生了变化。他亦默示，东说念主工智能时候将为监管带来变化。

此外，谈及AI对货币战略和宏不雅监管的影响时，周小川默示，货币战略基本上是“慢变量”，它随经济周期或经济变化而养息，这个变化不会太快。尽管AI和机器学习有助于更准确判断所在，使宏不雅调控更精确，但似乎并不是那么伏击。货币战略弗成能对每天的价钱变化作念出反映，反映太快也可能激发无用要波动。

周小川也指示称，从监管的角度，但愿各类金融机构和步履淌若欺诈AI，应提供透明、可讲明的模子。但现实上，AI发展尽头是机器学习、深度学习，势必带来模子的黑箱性，很深奥释。“可能畴昔监管就需要面临黑箱模子产生的适度和行动，来退换或监管金融市集。”

他指出，淌若AI模子多半欺诈短期高频数据，学习适度很可能亦然高频、短期、时候性的，可能与金融郑重和宏不雅调控所需要的面向基础面、长久富厚性的条件不一致。

海外合营方面，周小川坑诰，不错在怎么更好地加强AI基础门径方面开展合营，尽头是金融市集方面的AI基础门径的加强和联通，这将为畴昔具体的海外合营念念法打下基础。

肖远企：AI在金融规模应用仍处于早期阶段，接济有策划仍是主流

会上，肖远企默示，面前尽管AI发展迅猛、应用庸俗，但必须明确少许，咫尺AI在金融规模的应用仍处于早期阶段，其作用仍是接济性的，无法取代东说念主的有策划。

谈及面前AI在金融行业的主要应用，肖远企从三方面加以概述：

领先是中后台运营的智能化，遮蔽了数据收罗、加工、信息甄别与识别，以及客户评估等多个门径，面前已在银行等金融机构里面庸俗应用。

其次是在客户相通方面，很多金融机构在客户关系管制门径，包括营销、看重和问题解答等方面，齐宽绰应用了AI时候。

终末是在金融产物提供方面，AI的应用带来了双重效益。对内来讲，其匡助金融机构裁汰老本、提高效用；对外则是使它们八成为客户和利益关系者提供更个性化、更精确的金融产物与行状，更灵验地解答问题和知足需求。

“面前，以东说念主工智能为代表的科技后果在金融规模一经初始庸俗应用，不错预期，其对金融的促进与影响可能是重要而根人性的。”他默示，尽管AI发展迅猛，但必须明确的是，咫尺AI在金融规模的应用仍处于早期阶段，其作用仍是接济性的，无法取代东说念主的有策划。

关于AI效用普及是否会带来金融机构里面职工安置的压力，肖远企合计，到咫尺为止，还莫得听到金融机构单纯因AI应用而出现职工安置压力的案例。他进一步强调，在金融规模，东说念主才永远是最可贵、最有价值的钞票，AI的应用还不错创造更多责任岗亭。

关于AI变革对金融规模带来的风险，肖远企合计不错从宏不雅和微不雅两个层面不雅察。

他指出，从微不雅角度来看，对单家金融机构而言，主要有两类新式或增量风险：一是模子富厚性风险。本轮AI应用高度依赖模子支抓业务拓展，因此模子的富厚性和可靠性变得至关伏击。二是数据措置风险。这波及数据开端的聘请、数据质料的把控以及过后的评估与监测法式，也等于数据措置的法式。这两类风险对单个机构相当重要。

对总共行业而言，则主要有两类增量风险。一是集中度风险。金融行业在AI模子时候上可能会依赖少数时候建树智商强、富厚性高、资源参加大的行状提供商。同期，大型金融机构在资源参加上可能比袖珍机构更具上风，可能导致市集集中度提高。

二是有策划趋同风险。肖远企指出，由于所使用的模子和数据相对尺度化和集中，金融机构在有策划依据上可能趋同，进而导致行业全体有策划同质化。淌若趋同性过高，可能激发“共振”效应，他合计这一问题也需要讲理。

校对：乔伊

裁剪：舰长

审核：许闻

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