中新經緯5月10日電 題：人工智能時代，金融監管的新挑戰與機遇
作者 黃益平 北京大學國家發展研究院院長
在金融強國建設的背景下，我國金融體系正面臨效率與穩定的雙重考驗。當前，中國金融業規模龐大，但支持實體經濟的質量、監管能力都有待進一步提升。如何在“放松監管以支持創新”與“收緊監管以防范風險”之間找到平衡，成為政策制定者的核心課題。而人工智能的迅猛發展，為這一課題帶來了新的可能性和挑戰。
黃益平(本人供圖)
金融強國建設與中國金融體系現狀
金融強國建設是當前金融政策的重要方向，其內涵十分豐富。筆者認為，一個真正的金融強國應當具備三個方面的特征：高效、穩健和國際影響力。其中，國際影響力尤為關鍵。
通過筆者的多年研究和《徑山報告》等系列研究成果，我們對其特點有了較為清晰的認識。中國金融體系的現狀，可以概括為“規模大、管制多、監管弱、銀行主導”這四個特點。
從金融監管政策角度看，動態調整將是一個永恒的主題，關鍵之處在于平衡效率和穩定之間的關系。在不同發展階段，不同經濟體的金融體系所面臨的主要矛盾可能有所不同。比如，一個國家發生金融危機后，監管政策通常會收緊；當收緊到一定程度影響了效率，又會適當放松。這些調整對于政策監管來說，再正常不過。
當前中國面臨的挑戰在于需要同時實現兩個任務：一個任務是改善對實體經濟的支持力度，這意味著監管可能需要放松。另一個任務是要守住系統性金融風險的底線，不讓其發生，這就意味著需要收緊監管。在同一個時間內，如何平衡這兩個任務是一個重大挑戰。
再者，從科創金融等具體領域來說，支持創新需要放寬監管，但當前又面臨諸多風險，需要收緊。
因此，解決之道不是簡單地判斷當前應該收緊還是放松監管，而是要找到平衡點，或者在不同領域采取差異化策略。這種協調需要更加細致地考量和設計。
人工智能(AI)：金融領域的“雙刃劍”
人工智能確實為金融發展提供了很多機會，技術的一系列進步帶來了諸多可能性。
在金融領域，從支付到信貸，AI通過提升數據分析能力、優化風險管理，顯著改善了服務效率和用戶體驗。例如，大科技信貸利用大數據和算法，為普惠金融帶來了革命性變化，甚至改變了傳統的“金融加速器”機制。
在以往研究中，筆者曾將數字技術對金融的改變總結為“三升三降”：擴大服務規模、提高效率、改善體驗；降低成本、減少接觸、控制風險。目前多數人工智能應用仍體現了這些功能。
生成式AI在金融領域有許多新場景，大致可分為三個領域：營銷運營、分析決策和中后臺應用。不同技術在不同業務中的效果各異，有些領域的應用非常好，而有些效果不盡理想。特別是智能投顧領域，目前直接用于幫助客戶解決問題的應用還未達到預期效果。原因可能有多種：或許是人工智能技術尚未成熟，或是市場沒有足夠多的可配置資產，也可能是個人接受度的問題。
從實踐來看，數字技術和人工智能在金融領域的成功應用主要集中在支付和信貸兩個領域。這可能是因為在這些領域，風險識別和承擔的主體主要是平臺或機構，能夠承受一定比例的違約，只要總體風險可控即可。而在投資顧問等領域，如果效果不佳，后果可能更為嚴重。因此，目前人工智能最有價值的應用可能是交流咨詢和情緒價值提供等場景。
AI的廣泛應用也引發了新的隱憂：數據隱私、算法黑箱、道德風險、風險集中等問題，都可能對金融穩定造成沖擊。
首先，任何新業務模式必然會對風險機制產生影響。例如，一些監管部門已開始擔憂，使用數據模型進行風控和信用風險評估，是否會導致風險趨同化？這是因為，各個機構使用的邏輯和模型會非常類似。近期，也有銀行抱怨數據造假問題日益突出。這使得問題變得更加復雜：到底是數據造假導致方法失效，還是因為使用的不是真正的大數據而僅是個別數據，容易被偽造？
其次，使用大數據和算法進行信用風險評估可能改變金融運行機制。美聯儲前主席伯南克曾提出“金融加速器”機制，特別是在信貸領域：抵押品價格上升導致信貸條件寬松，信貸條件寬松又進一步推高抵押品價格，形成正反饋。許多國家因房價下跌導致信貸緊縮，甚至引發嚴重金融危機。但在大科技信貸模式下，由于數據替代了房價作為決策依據，這種機制被打破了。
此外，人工智能雖然解決了一些問題，但也引發了更多討論和擔憂，包括數據的隱私問題和算法透明度問題，以及道德風險和倫理問題、網絡安全問題；還有風險集中問題，即不同機構使用相似算法可能導致風險在系統中積累；AI發展出獨立意識的可能性，也將是長期存在的一個潛在問題，如果未來AI的目標與人類不一致，可能對金融體系造成沖擊。
金融監管的“智能化”升級
面對AI帶來的變革，金融監管也需要與時俱進。以下是筆者提出的四點初步建議：
第一，加強監管能力建設：監管部門需提升技術能力，緊跟AI發展步伐，避免因“技術脫節”而放大風險。如果人工智能確實正在改變經濟社會生活各方面，包括金融領域，監管部門必須加大人力和智力技術投入。金融領域的變化已經明顯可見，未來可能出現更多變化。如果不能充分了解這些變化，未來監管部門將面臨更大風險。
第二，設立技術監管機制：在現有監管框架中融入技術風險評估，確保對AI特有的風險源進行有效監控。技術在金融中可能成為獨特的風險源。在現有的功能監管、機構監管、行為監管、審慎監管基礎上，可考慮設立專門的技術監管，對金融交易、業務、產品和機構進行技術風險評估。提出這一建議是因為，雖然許多技術風險問題在其他監管類別中有所涉及，但識別和應對這些風險需要特殊專業能力，而這不是每位監管人員都具備的。
第三，推行算法審計制度：通過市場化手段提高算法的透明度和可解釋性，解決“黑箱”難題。在利用人工智能和大數據時，不可避免地會遇到數據保護和數據共享的問題，如何在這兩者之間找到平衡點是一個關鍵議題。除此之外，算法黑箱現象也是一個重大挑戰。因此，可以考慮設立算法審計制度，審計不一定由政府直接執行，可采用市場化的做法，目的是提高算法的可解釋性和透明度。
第四，應用監管沙盒：與創新機構合作，在可控環境中測試AI應用，平衡效率與風險。面對具有不確定性但可能帶來巨大效率提升的人工智能金融創新，監管部門可以與創新機構共同合作，創新機構側重業務模式，監管部門重視風險管控，一方面測試人工智能應用的效果，另一方面監測潛在風險，實現共同研發、數據共享的目的。(中新經緯APP)
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責任編輯：宋亞芬
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