郭彪：人工智能对金融行业的多维影响：机遇、风险与监管前瞻

01 AI在金融行业的三大应用维度

1）金融市场与机构运营：从资产定价到订单执行

作为资产定价的研究者，我也注意到AI在金融的多个方面得到了广泛应用，例如算法交易、量化投资及订单执行优化等方面。其中，通过可获取的情绪数据来预测价格和收益，已经成为该领域内广泛且直接的应用手段，也因此催生了大量相关论文。其次，信贷与风控方面，机器学习与AI技术从最初的金融科技研究发展到如今的人工智能，信用评分、违约预测及贷款审批等环节日益成熟，主要通过预测违约率来提升风控水平。再者，在财富管理与智能投顾领域，大模型正逐步替代传统理财模式，使投资者更加理性，进而影响其投资行为。同时，深度学习在预测赔付风险和动态定价方面也成为学界与业界共同关注的热点。

2）消费者行为与金融普惠：打破信息壁垒，拓展服务边界

AI在改变用户决策和金融普惠方面做出很大的贡献。首先是缓解信息不对称问题，扩大了农村及弱势群体的信贷可得性，这正是当前普惠金融工作的重点。相关研究数据显示，在中国，农村地区的信贷需求比例实际上高于城市，但信贷获得率却显著低于城市（城市地区信贷获得率超过60%，而农村地区仅为20%至30%左右），显示出农村存在巨大的信贷需求缺口。由于信息闭塞，农村地区信贷可获得性较差，而人工智能技术的应用能够有效缓解这一问题，提升信贷可得性，并有助于降低融资成本。

在行为金融学领域，通过图像识别挖掘投资者情绪、舆情与市场波动之间的关联，为市场行为解释提供新视角。例如，有研究通过分析贷款申请者面部表情，判断其贷款意图的真实性，拓展了传统信用评估的边界。在交互体验层面，智能客服与语音识别技术也已广泛应用于银行、保险等金融机构。

3）宏观金融与政策传导：从货币政策到就业市场

AI正改变着我们对金融周期和经济增长的判断方式，例如，通过分析美联储主席的表情来预测其政策倾向，辅助投资者决策。AI还可以预测通胀、就业等宏观变量，为央行决策提供支持；同时，其在跨境支付、数字货币、金融制裁和监管科技（如AI辅助反洗钱、实时监测交易等）中的战略意义也日益凸显。

02 潜在风险：技术红利背后的隐忧

1）数据与算力垄断：加剧“马太效应”

AI的发展极为“烧钱”，高质量的数据、算力资源以及模型研发能力几乎被头部金融机构和科技巨头所垄断。尽管DeepSeek的出现降低了部分费用，但长期来看，其与国外的ChatGPT仍存在差距，尤其在数据方面，中小银行仍难以获取足够的数据来训练可靠模型。一个可能的结果是，头部机构将借此构建起护城河，加剧“马太效应”，甚至可能走向极端，与普惠金融的理念背道而驰。此外，头部企业在数据上的先发优势将进一步加剧赢者通吃的局面，甚至可能引发跨行业的系统性风险，这是否与金融普惠的目标相悖？未来是否会出现AI霸权主导金融市场风险的情况？

2）模型黑箱与可解释性缺失：监管难题加剧

当前主流AI模型，尤其是深度学习与大语言模型，普遍具有“黑箱”特性，其内部决策逻辑难以被完全解释。例如，消费信贷的授信模型、量化策略等，风控人员都无法完全解释。叠加模型同质性较强，一旦出现偏差，可能引发系统性风险。尤其在交易领域，几年前曾发生过因Twitter上假冒总统言论导致市场高频交易崩盘的事件。如果金融机构都使用类似的大语言模型，系统性风险的扩散速度可能会比以前更快，这是监管机构需要关注的问题。

出现这些问题的主要原因是模型的可解释性与可问责性变差，大部分人都知其皮毛。因此，在强调大模型的同时，还应该建立一个可解释性的强制标准，毕竟金融的本质是风险管理。

3）算法共谋与价格操控：潜藏的垄断行为

算法共谋表面看是协同创新，实际上可能因缺乏防火墙而变成监管套利。金融机构可能将风险业务外包给科技公司，后者则利用技术优势行使金融定价权，形成算法趋同导致的价格联盟。尽管目前金融领域此类现象尚不突出，但国家相关监管机构已陆续约谈部分外包公司和商务平台公司例，防止其利用算法损害消费者利益。未来，金融领域是否也会出现类似情形？监管机构是否需要建立AI金融算法备案与反垄断审查机制，以防止技术沦为规避竞争的工具？这些问题都还没有明确的答案。

03 监管滞后与趋同风险：AI金融应用的制度性挑战

当前，AI技术迭代速度远超传统金融监管工具的响应能力，带来“监管滞后”与“监管过度”的双重困境：一方面，监管若反应迟缓，可能放任风险积累，最终演变为系统性危机，这一问题在AI大模型高速迭代的趋势下愈发突出；另一方面，若监管步伐过快、过严，又可能抑制技术创新与市场竞争活力。

我在思考，AI大模型在推出时或许可以借鉴私募基金的策略规范，即对于不同部门提出的策略，若其相关性过高则不予采用，因为策略趋同会导致在行情不利时整体投资组合回撤幅度增大、风险升高。

我并不主张所有金融机构都部署DeepSeek，以免出现策略趋同效应。因此，有必要建立一套涵盖模型注册、实时监控及事后问责的全链条管理机制。鉴于若所有金融机构和银行均采用相同模型，在遭遇极端市场事件时可能引发严重问题，一方面需确保数据主权独立、算法可控以及金融系统稳定运行，另一方面也应在AI标准的制定过程中积极争取话语权，这是当前监管工作所面临的重要议题。