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步入深水區,智能金融迎模型迭代等多重挑戰

IP屬地 中國·北京 北京商報 時間:2025-12-22 00:07:05

作為人工智能與金融領域的融合形態,智能金融發展正呈現出技術驅動與場景深化雙輪并進的態勢。一方面,在政策支持下,人工智能相關投資快速增長,應用產品創新不斷涌現,技術門檻不斷降低,使其更精準地賦能金融生態建設;另一方面,金融風險治理也向著智能化推進。

值得注意的是,隨著資金從稀缺要素轉變為相對充裕資源,金融業賴以生存的“賣方市場”時代正走向終結。這一根本性變局,正倒逼行業將智能金融從提升效率的工具,升級為應對存量競爭、管理復雜風險的核心戰略,從而步入挑戰與機遇并存的“深水區”。12月20日,在2025深圳香蜜湖金融年會上,多位權威專家圍繞智能金融的發展路徑、風險挑戰與生態建設展開深度交流。



智能化是“必然選擇”

當前,智能金融的發展正立足于兩大顯著趨勢之上:人工智能技術的快速普惠化,以及金融業宏觀格局的根本性轉變。

進入“十五五”,金融業的機遇在哪兒?在中國社會科學院大學教授、國務院原副秘書長江小涓看來,要加快市場化、數智化、國際化轉型,抓住我國科技創新帶來的新機遇,拓展自身的發展空間,“三條線”并走。其中,智能化尤其關鍵,智能化不僅是技術選項,更是行業提升資源配置效率的必然選擇。

全國政協委員、科學技術部原副部長李萌指出,底層技術正經歷深刻的“效率革命”。模型效率革命通過混合專家框架、注意力機制優化等工程創新,大幅降低訓練與使用成本;算力效率革命借助池化、切片等資源調度技術,將利用率從不足30%提升至60%—90%;數據效率革命則致力于讓海量數據從靜態資產轉化為動態生產力。這三重革命使得AI技術的“能效比”顯著提升,為金融業的智能化提供了堅實的技術底座。

人工智能的“短板”

盡管前景廣闊,智能金融的深化應用仍面臨一系列復雜挑戰,涵蓋技術融合、風險治理、數據應用等多個維度。

最突出的難點在于技術與業務的深度融合。香港理工大學人工智能高等研究院院長、加拿大皇家科學院及加拿大工程院院士楊強指出,高達95%的美國企業AI項目未能產生實質性回報,主因在于AI系統如同“空降專家”,難以與傳統業務流程和組織架構有效集成。這意味著,人工智能的應用僅僅是開始。

技術本身也存在矛盾,多智能體協同能處理復雜任務,但數量增加可能導致整體準確率下降;追求更好的推理效果往往需要更多數據,又與隱私保護要求相沖突。此外,楊強提醒,當前大模型的訓練模式可能存在“高分低能”危機,即擅長刷題測試卻解決不了實際場景中的簡單問題。

中國人民銀行原副行長李東榮補充,模型幻覺、算法黑箱、信息污染等新型技術風險,疊加傳統金融風險,使得風險圖譜空前復雜。與此同時,從技術層面來看,我國的“東數西算”工程正在加快構建底層的算力網絡,國產芯片雖然與先進芯片有差距,但也在努力追趕,開源的模型生態則為整體產業發展帶來機遇。

數據層面的挑戰同樣嚴峻。楊強指出,用于訓練大模型的公共數據即將耗盡,而大量有價值的私域數據尚未被有效、合規地開發利用。“我國的數據優勢尚未完全轉化為智能優勢,數據的治理、流通與價值釋放機制仍不完善。”李萌同樣提到。

從金融業“反哺”人工智能產業發展的過程來看,中國證監會原主席肖鋼提出,人工智能大模型呈現“價值縮水隨發展速度同步加速”的特征。技術迭代越快、大模型能力提升越快,既有技術的市場價值折舊周期就越短,被淘汰率也越高。在技術路徑頻繁“換道”的背景下,智能技術沉淀困難,智能產品難以實現成熟化、穩定化、產業化的長期沉淀,新模型的出現可能在短時間內使既有模型競爭能力大幅下降,前期投入的資本價值也會隨之縮水。而一些新成立的企業可能往往憑借單一技術突破“出道即巔峰”。這種特殊性直接沖擊傳統估值體系,對投融資決策提出極高的要求,也極大地增加了金融支持的難度。

監管“不缺位、不越位”

“相信在即將到來的‘十五五’時期,我國的智能金融業必將是更加負責任的金融,也將賦能更多科技。”李東榮如是說。

具體如何推動其發展?構建適配的技術與管理體系是基礎。風險管理智能化需有科學的“度量衡”。金融風險管理作為一項干預性和外部性都很強的專業性工作,依靠智能水平僅僅達到人類的平均水平是不夠的,必須顯著超越人類,否則難以建立足夠的信任。這種“超越”不僅體現在速度、效率和成本上,更體現為專業化的水平和專家化的能力。要加快建設智能測試的檢驗程序、最低標準和金融題庫,推動智慧評判測準、測深、測透,保證宏觀決策可信、可控、可靠。

同時,風險管理智能化沒有統一模板,其功能邊界和責任邊界需與機構定位相匹配,不同金融機構治理能力、風險偏好和風險輪廓上的差異,決定了其智能化的深度、廣度和側重點也不盡相同。大型銀行要關注系統性的風險防范,中型銀行要關注風險結構一致化,區域性銀行要關注本地經營的可得性等。

強化監管與風險治理能力是關鍵保障。李東榮指出,監管需緊跟技術發展步伐,堅持技術中性原則,在“不缺位、不越位”中尋求平衡,并加快相關標準制定。

值得注意的是,最終,所有技術探索都需回歸“金融為民”的價值本源。李東榮指出,“讓金融更智能”是方向,而“讓智能更溫暖”是本質要求,智能金融的發展必須超越技術本身,體現科技與人文的交織。這意味著在追求效率與創新的同時,必須始終堅守安全底線,保護消費者權益,確保金融發展惠及更廣泛的群體,讓智能化成果帶有服務的溫度。

北京商報記者 岳品瑜 董晗萱

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