“AI+金融”:在“智”与“治”之间求解中性

2026-10-29 09:16:33
来源:金融时报
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问财摘要

1、人工智能正由技术工具加速演进为金融基础设施的重要组成,应用场景从单点应用拓展至全流程深度嵌入。 2、在人工智能高质量发展的背后,金融业是其中的重要参与者。 3、各类金融机构都在各展所长,根据自身资源禀赋条件,寻求差异化发展,有选择地在AI应用上寻找突破口。 4、AI在金融领域的落地正从试点走向规模化应用,但私有化部署、数据口径与幻觉治理、效果与成本的平衡仍是普遍挑战。 5、发展数智金融已不仅仅是技术的比拼,更是治理能力的较量。AI赋能金融高质量发展要坚持“智”与“治”并行,让创新在合规的轨道上前行,让技术在实体的场景中落地。
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当前,人工智能(885728)加速从数字世界走向物理世界,从算法到硬件、从虚拟到实体的技术融合正在全面提速。

“人工智能(885728)正由技术工具加速演进为金融基础设施的重要组成,应用场景从单点应用拓展至全流程深度嵌入,在驱动服务效率大幅提升的同时,也对现代金融治理体系提出了全新命题。”在2026金融街(000402)论坛年会“智领金融.数创未来——AI赋能金融高质量发展论坛”上,民建北京市委专职副主委饶梦阳如是表示。

从技术工具到金融基础设施,人工智能(885728)赋能金融高质量发展如何在“智”与“治”之间找到平衡?

从辅助工具到核心引擎

人工智能(885728)是“十五五”时期金融科技发展的重要驱动力。“我国的智能金融已经进入了战略级的全面投入阶段,投入势头猛、投入数量大。”中国人民银行原副行长李东荣在上述论坛上表示。

一组词元(Token)调用数据侧面印证了人工智能(885728)应用落地的爆发态势:据国家数据局数据,2024年初,中国日均词元调用量为1000亿;到2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。

在人工智能(885728)高质量发展的背后,金融业是其中的重要参与者。安永此前发布的《中国上市银行2025年回顾及未来展望》统计数据显示,25家上市银行连续5年披露对金融科技的投入金额,2025年合计1999.19亿元,占营收比重从2021年的3.11%逐年升至2025年的3.89%。

“智能化改造贯穿了信贷、风控、客户交付全流程,信创(886013)已成为银行业的核心战略投入。”在中关村互联网金融(885456)研究院院长刘勇看来,未来5年市场将步入云原生、信创(886013)原生、AI原生的“三原生”时代。“AI原生是重中之重,业务流程与起点将被AI重新设计,市场竞争焦点转向能否在信创(886013)底座上实现业务智能化重构,软件工程范式也将向AI化演进,产业比拼的核心将从人员规模转向人效提升。”刘勇说。

从“能不能用”到“能干实事”

如果说过去两年大模型解决了“能不能用”的问题,那么下一阶段人工智能(885728)要解决的则是“能干实事”的问题,行业焦点也转向了场景如何落地、价值如何创造。

AI如何从工具走向场景并落地到具体业务中?从实践来看,根据业务痛点与实际需求,不同机构、不同场景的落地情况差异较大。

比如,在证券领域,投资顾问日常通过语音或企业微信等方式与众多客户进行沟通。针对这一场景,华福证券首席信息官李宁(HK2331)介绍,公司通过大模型、小模型、智能体、机器人流程自动化(RPA)的结合,把每天几十万条企业微信沟通的质检覆盖率做到100%。在保险领域,AI助力从“保健康人”到“保人健康”。“以前保险只保风险可控的客群。”泰康在线科技规划管理部总经理何金虎表示,“如今我们也在借助大模型抽取、分析体检和病历信息,让慢病、非标人群也能获得相应保险保障。”

从相关的案例来看,各类金融机构都在各展所长,根据自身资源禀赋条件,寻求差异化发展,有选择地在AI应用上寻找突破口。

眼下,AI在金融领域的落地正从试点走向规模化应用,但私有化部署、数据口径与幻觉治理、效果与成本的平衡仍是普遍挑战。

数据是智能体的共同语言,只有构建口径被管控的统一数据体系,才能更安全地将客户运营、经营分析、内部决策等业务流程交给智能体。数势科技创始人兼首席执行官黎科峰直言,数据做得越扎实,智能体的灵活度和想象空间就越大。

“智”与“治”的并行

技术越是深入金融的核心链条,把风险看清楚就越紧迫。当AI深度介入金融决策,风险该如何度量?

山东大学数学与交叉科学研究中心主任、中国科学院院士彭实戈将目光投向更底层的基础理论。他表示,全球市场具有高度不确定性,通过使用非线性期望理论等数学工具可以更稳健地度量金融风险。

现实中,人工智能(885728)发展带来的风险正以更复杂、更多样的形态出现。

“当前智能金融发展势头强劲,越是此时越要保持头脑清醒。”李东荣梳理了当前面临的五个层面挑战:模型层面,存在幻觉现象、解释性不足与算法偏见等可信问题;数据层面,存在数据孤岛与安全合规压力;算力层面,Token消耗激增带来成本快速攀升;生态层面,“马太效应”使大小机构差距加速;智能体层面,AI从“会话”走向“执行”对权限管理提出更高要求。对此,他提出六点建议:智能向善、风控筑底、分级施策、人机共治、产融共振、共建共享。

“治”的共识,正在转化为具体的政策安排。2026年6月,国家金融监督管理总局印发《关于银行业保险业人工智能(885728)安全开发应用的指导意见》提出,完善人工智能(885728)治理架构、提升数据治理能力、完善人工智能(885728)风险治理框架等具体举措。

发展数智金融已不仅仅是技术的比拼,更是治理能力的较量。AI赋能金融高质量发展要坚持“智”与“治”并行,让创新在合规的轨道上前行,让技术在实体的场景中落地。

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