近年来，人工智能（AI）技术不断迭代，已在多个领域取得显著成果，为金融行业带来了全新的机遇与挑战。具体来说，从风险管理到投资决策，从客户服务到合规管理，AI技术正在重塑金融领域的各个层面，持续推动金融行业推陈出新，提升金融服务安全性、高效性与精确性。

展望未来，人工智能技术仍将在算法和算力层面寻求突破。而其在金融领域的应用还需从数据基础设施、算力提升、算法模型创新，以及行业生态建设等多个维度有序推进。在中国体制、机制创新和改革的浪潮中，金融机构需积极应对技术进步和市场变化，采取全面的治理措施，建立持续改进机制，定期评估和更新数据安全、合规性与伦理治理策略。在社会各方的协同努力下，中国有望实现数字金融的有效治理，推动数字金融的健康发展，为金融强国建设注入更多动能。

在解放战争时期，是我们国家最为迷茫的一个时期，也是我们逐渐蜕变的一个时期。

叶剑英担任主任一职，华北总部方面主要是由傅作义先生所指定。傅作义先生为北平的和平解放作出了莫大的贡献，正是他的让步才让北平免受战争的波及。

人工智能技术不断迭代，算法和算力层面持续突破。近年来，得益于计算能力的提升、大数据的广泛应用以及深度学习算法的突破，人工智能发展迅速。当前来看，AI技术在图像识别、自然语言处理（NLP）、自动驾驶和医疗诊断等领域都取得了显著成果。例如，卷积神经网络（CNN）在图像识别中的应用使机器视觉达到了前所未有的精度，生成对抗网络（GAN）在图像生成方面表现出色，Transformer模型在自然语言处理任务中表现优异。同时，人工智能的应用已经渗透到多个行业，医疗领域的AI诊断系统可以辅助医生更快地识别疾病，自动驾驶技术正在逐步走向商用，智能客服和推荐系统已经成为电商和服务行业的标配。然而，AI应用依然面临许多挑战，如算法的可解释性、数据隐私问题以及算法偏见等。

展望未来，我们认为，人工智能技术有望在以下几个方面实现重要突破：首先，自监督学习（Self-SupervisedLearning，SSL）成为主流。目前，大多数深度学习模型依赖于大量标注数据，数据标注成本高且耗时。自监督学习通过利用未标注数据学习特征表示，可以大幅减少对标注数据的依赖。自监督学习在自然语言处理和计算机视觉中已经展示出巨大的潜力，未来有望成为主流的学习范式。其次，跨模态学习（Cross-ModalLearning）不断突破。跨模态学习旨在通过整合多种数据模态（如图像、文本、音频等）来提升模型的认知能力。目前，AI在单一模态数据上的表现已经相当出色，但在处理跨模态数据时仍有很大提升空间。GPT-4o的出现，预示跨模态学习将进一步推动多模态数据融合，使AI系统具备更强的理解和推理能力。再次，强化学习（ReinforcementLearning，RL）能力提升。强化学习通过与环境交互学习最优策略，已在游戏和机器人控制等领域展示出巨大潜力。未来，强化学习有望在更加复杂的真实环境中得到应用，如自动驾驶、智能制造以及金融交易等领域，进一步提升AI系统的自主决策能力。最后，量子计算的突破。量子计算有望突破经典计算的限制，为AI提供前所未有的计算能力。通过量子比特和量子纠缠等特性，量子计算可以在某些计算任务上实现指数级加速。尽管目前量子计算在硬件和算法层面仍面临诸多挑战，但其潜力不容忽视，未来可能为AI带来革命性变革。

人工智能技术推动金融行业推陈出新，提升金融服务安全性、高效性与精确性。人工智能技术在近年来取得了长足发展，对各行各业产生深远影响。金融业作为信息密集型服务业，正成为AI技术应用的重点领域之一。

AI给金融业带来了前所未有的变革机遇，主要体现在四个方面：一是风险管理与预测。人工智能技术在金融风险管理领域的应用已经显著改变了传统的风险评估和预测方法。通过大数据分析和机器学习算法，金融机构可以更准确地评估和预测各种风险，包括信用风险、市场风险和操作风险。关于信用风险管理，AI技术能够处理和分析大量非结构化数据，如社交媒体行为、交易历史和消费模式等，从而为客户提供更精确的信用评分。与传统的信用评分系统相比，AI模型不仅考虑了客户的财务历史，还能实时更新客户信用状况，降低坏账率。例如，深度学习模型可以通过分析客户的交易行为和社交媒体活动，识别潜在的违约风险；关于市场风险预测，AI技术通过分析历史市场数据、新闻文本和社交媒体情绪等多源数据，预测市场波动和价格趋势。自然语言处理技术可以从新闻和社交媒体中提取情绪和事件信息，将其转化为结构化数据，用于市场风险预测。结合时间序列分析和深度学习模型，金融机构可以更准确地预测市场风险，做出及时的风险对冲决策；关于操作风险评估，通过监控和分析内部流程和操作数据，识别潜在的操作风险，机器学习模型可以检测异常操作行为，提前预警可能的操作失误或欺诈行为，帮助金融机构采取预防措施。

二是投资决策与算法交易。AI技术在投资决策和算法交易中的应用极大地提升了金融市场的效率和透明度。以量化投资为例，通过AI算法分析海量数据，可以识别潜在的投资机会，制定投资策略。机器学习和深度学习算法能够处理复杂的非线性关系，挖掘数据中的潜在模式，优化投资组合。AI模型可以根据市场变化动态调整投资策略，提升投资收益率。比如，强化学习算法可以在模拟环境中不断试验和优化投资决策，从而在真实市场中实现最佳表现。

三是客户服务与营销。AI技术在客户服务和营销领域的应用提升了金融机构的服务效率和客户体验，如智能客服系统通过自然语言处理技术，能够24小时不间断地为客户提供服务，解答疑问。智能客服不仅降低了人力成本，还提升了客户满意度。随着AI技术的发展，智能客服系统的语音识别和情感分析能力不断提升，能够更准确地理解和回应客户需求。

四是监管科技与合规管理。AI技术在监管科技（RegTech）和合规管理中的应用显著提升了金融机构的合规效率和风险控制能力。首先，AI技术在反洗钱（AML）和反欺诈领域具有重要应用。通过机器学习算法，金融机构可以实时监控交易行为，识别异常交易和潜在的洗钱活动。NLP技术可以从大量文本数据中提取有价值的信息，帮助识别可疑活动。其次，合规自动化是AI在合规管理中的另一重要应用。AI系统可以实时监控和分析金融机构的操作和交易，确保其符合各项法律法规。通过自动化合规流程，金融机构可以减少人工审核的成本和时间，提高合规准确性。最后，AI技术可以帮助金融机构实时监控各类风险，并生成详细的风险报告。通过整合市场数据、交易数据和外部数据，AI系统可以快速识别潜在风险，提供预警，并建议相应的风险缓解措施。

人工智能技术在金融领域的应用仍需多维有序推进。要推动人工智能技术在金融领域的更好应用，需要从多个方面进行综合考虑和实施，包括技术研发、人才培养、数据管理、监管合规以及行业合作等。首先，数据基础设施建设是基石。人工智能算法训练和模型构建需要存量数据支撑。金融数据具有异构性、动态性和隐私性等特点，对数据质量有着极高要求。因此，金融机构需要高度重视四个方面:一是强化数据治理，建立数据标准化规范，提升数据质量。二是推动数据集成，打破数据孤岛，实现数据资源共享。三是遵守数据安全法规，保护客户隐私。四是构建数据中台，统一管理和存储金融数据资产。其次，基础算力是引擎。金融机构需要投资于高性能计算基础设施，以确保算力能够支持大规模数据处理和复杂模型的运行。通过云计算、大数据平台和分布式计算技术，可以提高数据处理的效率和模型训练的速度。再次，算法模型创新是AI在金融领域更好融合的核心竞争力。持续创新具有金融场景化特点的算法模型，是人工智能技术在金融领域得以广泛应用的关键。要持续实现算法模型的创新，需要培养一流的国际人才团队。AI在金融领域的应用需要跨学科的人才，包括数据科学家、金融专家和技术工程师。因此，金融机构应加强与高校和科研机构的合作，培养具备AI技术和金融知识的复合型人才。为了保持技术团队的竞争力，金融机构也需要提供持续的职业培训和学习机会。通过内部培训、外部课程和行业研讨会，帮助员工掌握最新的AI技术和应用方法。最后，积极构建行业合作与生态建设推动技术加快落地。单个金融机构难以完全自主掌控人工智能全部技术生态。因此，金融机构应积极与科技公司、学术机构和监管机构合作，共同探索AI技术在金融领域的创新应用。通过联合研究和项目合作，推动技术的快速落地和应用推广。长期来看，要建立开放的金融科技生态系统，吸引更多的创新企业和技术人才参与。通过开放平台和API接口，金融机构可以与第三方服务提供商合作，丰富金融科技应用场景，提升客户体验和服务质量。综上，只有整个社会共同努力，人工智能技术在金融领域应用的生态圈才能形成良性发展。

数字金融发展：机遇与挑战并存。数字金融的快速发展带来了诸多机遇，但也伴随着数据安全、合规性和伦理学方面的重大挑战。为了实现有效治理，数据安全方面应该严格完善以下三个方面：1.升级完善数据加密与保护机制；2.实现严格的数据访问与控制；3.严格实施网络安全措施管理。具体来说，在数字金融中，数据安全是首要问题。金融机构应采用先进的数据加密技术，包括对静态数据和传输中的数据进行加密。对关键数据进行加密存储和传输，确保数据在整个生命周期内的安全性。其次，严格的数据访问控制机制是防止未授权访问的重要手段。应采用多因素认证（MFA）、角色访问控制（RBAC）和权限管理系统，确保只有经过授权的人员和系统才能访问敏感数据。最后，金融机构应建立全面的网络安全防护体系，包括防火墙、入侵检测系统（IDS）、入侵防御系统（IPS）和安全信息及事件管理（SIEM）系统。定期进行安全审计和漏洞扫描，及时发现和修补安全漏洞。

关于人工智能在金融领域中所触及的合规性问题。首先，监管和合规机构需要基于可能出现或已经出现的潜在数字金融风险，设计和完善相关法律法规，如《通用数据保护条例》（GDPR）、《个人信息保护法》（PIPL）和反洗钱法规等。应建立专门的合规部门，负责监测和实施各项合规要求。其次，金融机构应建立全面的风险管理框架，包括操作风险、市场风险、信用风险和合规风险。通过风险评估、风险监控和风险缓解措施，确保机构在各类风险事件中的稳健性。最后，内部审计是确保合规性的重要手段。金融机构应定期进行内部审计和合规检查，确保各项业务操作符合法规要求。利用AI和大数据技术，实时监控交易和操作，及时发现和预防潜在的合规风险。

关于数字金融带来的伦理性要求。第一，AI算法的透明性和可解释性是伦理治理的核心。金融机构应公开AI模型的基本原理和决策逻辑，确保客户和监管机构能够理解AI系统的运作方式；建立可解释的AI模型，避免“黑箱”操作。第二，AI系统应避免算法歧视和数据偏见。金融机构应在数据收集和模型训练过程中，确保数据的多样性和代表性，避免因数据偏见导致的决策不公；定期进行算法审查，确保模型的公平性和无偏性。第三，数据伦理是数字金融治理的重要组成部分。金融机构应制定明确的数据伦理准则，规范数据的收集、使用和共享行为；尊重客户隐私，确保在数据处理过程中遵循“最小必要原则”，即只收集和使用为实现特定目的所必要的最少数据。从社会层面来说，实现数字金融的有效治理，需要政府、金融机构、技术提供商和社会公众的多方协同。政府应制定和完善相关法律法规，为数字金融治理提供制度保障。金融机构应积极落实各项合规要求，提升内部治理水平。技术提供商应开发安全、合规和伦理友好的技术解决方案。社会公众应增强数据安全和隐私保护意识，共同推动数字金融的健康发展。数字金融领域的发展日新月异，治理措施也需要不断改进和动态调整。金融机构应建立持续改进机制，定期评估和更新数据安全、合规性与伦理治理策略，以应对技术进步和市场变化。

（作者系工银国际首席经济学家）

举报 文章作者

程实

相关阅读 徽商银行：下好数字金融“先手棋”，打造金融服务“新样板”

07-09 09:37 联合国大会通过中国提出的关于加强人工智能能力建设国际合作的决议

该决议获得协商一致通过，表明广大会员国普遍赞同通过对话合作加强人工智能全球治理，充分彰显出中国对人工智能发展和治理的负责任态度和重要引领作用。

07-02 08:01 上海打造全球资管中心，如何推动金融高水平开放？

制度型开放将成为另一个目标。

06-20 22:02 国家金融监督管理总局：保险业要回归本源 专注主业

国家金融监督管理总局局长李云泽在2024陆家嘴论坛上表示，保险业要回归本源、专注主业，切实发挥经济减震器和社会稳定器作用。

06-20 18:07 陆家嘴论坛监管最新发声，释放金融高质量发展信号

围绕货币政策、资本市场、保险业高质量发展、扩大金融高水平开放等正规炒股配资公司。

06-19 20:52 一财最热 点击关闭