AI（人工智能）是在歷史上信息處理、IT（信息技術(shù)）和自動化基礎(chǔ)上的又一次新的、很大的邊際變化。

2025年10月23日，中國人民銀行原行長周小川在2025外灘年會首場圓桌論壇——“金融領(lǐng)域的AI治理與國際合作”上分享了其對AI對金融行業(yè)影響的判斷。

周小川表示，六七十年前，銀行業(yè)和現(xiàn)在完全不同。現(xiàn)在，銀行業(yè)逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)處理行業(yè)，IT在其中發(fā)揮了極大作用。目前，銀行的幾項(xiàng)主要業(yè)務(wù)：支付業(yè)務(wù)方面，基本上都是數(shù)據(jù)處理；定價方面，無論是存款還是貸款，都依賴大數(shù)據(jù)分析和模型來定價；風(fēng)險計量方面，因?yàn)轱L(fēng)險既決定定價也影響產(chǎn)品提供，風(fēng)險也主要基于數(shù)據(jù)處理和模型計算；市場營銷業(yè)務(wù)方面，也在很大程度上依賴數(shù)據(jù)，很多客戶分類都依靠大數(shù)據(jù)完成。

周小川表示，人與機(jī)器的關(guān)系在過去六七十年發(fā)生了巨大變化：從過去人主導(dǎo)、機(jī)器輔助，演變?yōu)槿酥饕鳛闄C(jī)器與客戶之間的界面。

周小川表示，在此基礎(chǔ)之上，現(xiàn)在又出現(xiàn)了AI。過去，金融系統(tǒng)積累了海量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可用于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)，使傳統(tǒng)模型轉(zhuǎn)向智能推理模型。銀行與其他行業(yè)有所不同的是，銀行相對簡單，較少使用多模態(tài)或生成式模型，主要依賴大數(shù)據(jù)分析和推理模型，有其自身特點(diǎn)。

周小川表示，客戶行為也在發(fā)生深刻變化。過去，客戶與銀行打交道時，許多人習(xí)慣與人溝通，不習(xí)慣與機(jī)器互動。但近10年的變化顯示，越來越多人習(xí)慣與機(jī)器打交道，不太愿意或認(rèn)為沒有必要人工介入。因此，人工智能在銀行業(yè)的支付、定價、風(fēng)險管理和市場營銷方面發(fā)揮著重要作用，這是一個很大的邊際變化。

周小川同時提到，監(jiān)管也會發(fā)生很大變化。其舉例稱，現(xiàn)在的反洗錢、反恐融資系統(tǒng)是最典型可運(yùn)用大量數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)線索、識別洗錢和恐怖融資活動的領(lǐng)域。過去的一個困惑是，凡是涉及大額交易都必須向反洗錢部門報告，但收集海量數(shù)據(jù)后不知道該如何處理。如果利用已破獲案件數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)，模型會逐漸提升，從中找出規(guī)律，這對監(jiān)管也有巨大作用。現(xiàn)在，這方面已取得了很大的進(jìn)展。

周小川表示，AI對貨幣政策的影響，可能還需要更長時間地觀察和研究。國際清算銀行（BIS）曾在一次會議上專門討論過AI相關(guān)模型是否對貨幣政策產(chǎn)生影響。當(dāng)時討論的最終結(jié)論是，這種影響尚不明顯。一方面，AI可以在物價和微觀行為的數(shù)據(jù)收集、處理、模式識別和推理方面影響貨幣政策決定。但另一方面，貨幣政策基本上是慢變量，它隨經(jīng)濟(jì)周期或經(jīng)濟(jì)變化而調(diào)整，而這個變化不會太快。

周小川同時提到，金融市場的反應(yīng)，尤其是金融不穩(wěn)定風(fēng)險的發(fā)生，一般來得非常迅速。是否可以從歷史上的金融穩(wěn)定數(shù)據(jù)、金融機(jī)構(gòu)健康性變化中，通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，推理預(yù)知金融不穩(wěn)定的出現(xiàn)，會是一個很重要的方向。

周小川提醒道，如果AI模型大量運(yùn)用短期高頻數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)結(jié)果很可能也是高頻、短期、技術(shù)性的，可能與金融穩(wěn)健和宏觀調(diào)控所需要的面向基礎(chǔ)面、長期穩(wěn)定性的要求不一致。這個問題需要認(rèn)真對待和解決。

（作者 劉鵬）