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AI生成 免责声明
伴随人工智能由“弱”转“强”的非线性飞跃,全球经济正迎来一场劳动生产力的变革。金融业作为数据密集型行业,首先成为AI大模型落地的桥头堡。建设数字金融强国,必须在效率与安全的动态平衡中把握历史机遇,顺应这一场解弦更张的时代范式转移。当下,西方盲目地在AI技术上追求效率、野蛮发展,终于导致安全层面上的问题逐步暴露。比如,Anthropic请求其他大语言模型科学家主动放慢模型开发节奏,因为很快AI就可以自我修复和进化。如是,那么对于碳基生命来说,这将是一次生死攸关的灭绝级别的灾难。
当下的全球经济正处于一个微妙的临界点,传统周期的动能渐次减弱,而以人工智能为代表的新一轮科技革命正以不可逆转的气势扑面而来。这不仅是一次技术工具的升级,更是一场深刻的范式转移,正在重构金融机构的认知边界和决策逻辑。在中国推动体制、机制创新与深化改革的背景下,国家明确提出了建设数字金融强国的战略目标。从招投标市场的火热表现便可窥见这一趋势,2025年,中国金融行业大模型中标项目数量同比激增300%以上,披露金额暴涨500%以上。面对AI的狂飙突进,我们必须冷静审视技术突破的底线,思考金融业如何避免“为技术而技术”的陷阱。
当前,AI大模型的爆发,本质上是算力突破、算法优化与海量数据三者共振的结果。未来几年,AI技术将在多模态深度融合方面实现认知能力的飞跃,能够同时理解文字、声音、视频与高频交易数据。一个具体的场景可以是:AI可以同时监控美联储主席新闻发布会的实时视频、分析其措辞的微弱变化,并在1毫秒内联动分析全球债市高频Tick数据。同时,人工智能正在从生成式向行动式转变,具身智能以及基于智能体的群体智能将是下一个核心突破点。此外,长上下文窗口技术的突破,使得AI能够同时将过去数十年,甚至跨越上百年全球各市场的微观交易日志全部调入内存,大幅度提高对金融系统性风险的前瞻性预警能力。
AI的普及正在全方位重构全球经济的潜在增长率、财富分配以及地缘博弈。在供给侧,学术界和权威机构的最新定量研究表明,生成式AI的全面普及有望在未来十年内,让全球全要素生产率(TPP)的年均增速提升0.5至1.5个百分点。AI对生产率的提升是通过将智力劳动的边际成本几乎降低至零,从而消除信息不对称并优化金融资源配置。然而,在需求侧,技术进步的硬币反面往往是残酷的结构性调整,AI对白领岗位的替代效应远超以往。行业调研数据显示,随着2026年银行业全面开启数智革命,部分先行金融机构在初级合规审查等岗位上,通过部署AI应用实现了高达30%至40%的人力成本压降。财富分配的天平正进一步向资本和科技巨头倾斜,如何确保技术红利公平惠及社会各阶层,是建设数字金融强国必须回答的宏观考题。
在微观层面,推动人工智能技术在金融领域更好地融合应用,是一个涉及业务场景、数据工程和组织架构的系统性工程。金融业不能把AI仅仅当成一个高级版的搜索引擎,而应该将其深度嵌入到资产定价、风险控制、财富管理的核心业务链条中。在信贷审批中,引入AI大模型可以构建起包含数百万个节点的企业隐性图谱,在企业正式发生债务违约前数月就发出警报,实现风控的防微杜渐。在财富管理领域,金融大模型可以以极低的边际成本,为普通投资者配备一个全天候、个性化的AI财富顾问,打破精英阶层对优质金融服务的垄断。更为重要的是,金融机构必须推动组织架构的扁平化变革,打破前中后台的边界,让业务专家与AI算法工程师并肩作战。
基于数据安全、合规性与伦理性的要求,实现数字金融的有效治理,是建设数字金融强国最核心的制度保障。首先是幻觉问题与可解释性的缺失,深度学习模型往往是一个黑箱,它通过成千上万亿个参数的非线性组合得出结论,却无法清晰地给出逻辑推导过程。在实际业务中,曾发生过由于训练数据偏差,AI在一本正经的幻觉状态下编造企业诉讼历史并拒绝贷款申请的案例。在金融投资和风险决策中,不可解释意味着不可控,一旦发生系统性崩溃,风控责任将无从追溯。因此,在治理层面必须大力发展可解释AI技术,建立严格的人类干预机制,确保重大金融决策的最终裁决权始终掌握在人类专家手中。
其次是数据安全与隐私保护的严峻挑战,大模型的训练和运行依赖海量涉及国家宏观经济安全、企业商业秘密以及个人核心隐私的数据。这要求我们在技术上加速推进联邦学习、同态加密和隐私计算的落地,在制度上构建全生命周期的数据治理框架。再者,AI模型的训练数据源于人类过去的历史行为,如果不进行适当地伦理对齐,AI可能会在信贷审批中放大对特定地域、性别或行业的歧视。面对AI带来的高频交易风险和羊群效应,监管部门本身也必须拥抱AI,构建基于大模型的智慧监管系统,实现全天候、穿透式监管。我们需要通过体制机制创新,探索建立数字金融监管沙盒制度,在可控的范围内给予创新技术一定的试错空间,在发展中解决问题。
纵观历史,每一次工业革命都是对全球经济实力的重新洗牌,蒸汽机时代铸就了大英帝国,电力时代成就了美国。在如今的信息与人工智能时代,中国正站在从金融大国迈向金融强国的关键节点。数字金融强国的“强”,不仅强在算力的规模,更强在能够运用这些前沿技术,更高效地服务实体经济,更精准地防范系统性风险。这需要政府、科技企业、金融机构以及监管部门凝聚共识,打破陈规,以解弦更张的勇气推动体制机制创新。只有算力、范式与制度红利实现深度交融,我们才能在人工智能的滔滔洪流中立于不败之地,开创数字金融强国的新局面。
(作者系莲华资产管理公司管理合伙人兼首席投资官)

AI落地步伐缓慢的部分原因在于基础设施建设不足和数据可用性有限。同时也存在严重的技术和监管不确定性,正是这些不确定性导致企业的犹豫观望。
拥抱人工智能,需要创造良好的创新和治理环境,确保劳动生产率的提高和分享同步实现,而这都意味着投资于人。
中国参与全球治理的重要优势,在于兼具超大规模市场、完整产业体系以及较强的国家组织协调能力。有效市场和有为政府治理模式,能够形成较强的公共产品供给能力。
当跨境支付、结算、金融制裁与长臂管辖不断冲击既有秩序的中立性与可预期性时,GGI所强调的“规则一致适用”“反对双重标准”“以行动导向形成可视成果”,为处于“信任赤字”中的国际金融合作提供了新的制度锚点。
未来核心可能不在于“人民币能不能用起来”,而在于“人民币能否在境外主体的资产负债表中沉淀下来”。