步入深水區，智能金融迎模型迭代等多重挑戰

作為人工智能與金融領域的融合形態，智能金融發展正呈現出技術驅動與場景深化雙輪并進的態勢。一方面，在政策支持下，人工智能相關投資快速增長，應用產品創新不斷涌現，技術門檻不斷降低，使其更精準地賦能金融生態建設；另一方面，金融風險治理也向著智能化推進。

值得注意的是，隨著資金從稀缺要素轉變為相對充裕資源，金融業賴以生存的“賣方市場”時代正走向終結。這一根本性變局，正倒逼行業將智能金融從提升效率的工具，升級為應對存量競爭、管理復雜風險的核心戰略，從而步入挑戰與機遇并存的“深水區”。12月20日，在2025深圳香蜜湖金融年會上，多位權威專家圍繞智能金融的發展路徑、風險挑戰與生態建設展開深度交流。

智能化是“必然選擇”

當前，智能金融的發展正立足于兩大顯著趨勢之上：人工智能技術的快速普惠化，以及金融業宏觀格局的根本性轉變。

進入“十五五”，金融業的機遇在哪兒？在中國社會科學院大學教授、國務院原副秘書長江小涓看來，要加快市場化、數智化、國際化轉型，抓住我國科技創新帶來的新機遇，拓展自身的發展空間，“三條線”并走。其中，智能化尤其關鍵，智能化不僅是技術選項，更是行業提升資源配置效率的必然選擇。

全國政協委員、科學技術部原副部長李萌指出，底層技術正經歷深刻的“效率革命”。模型效率革命通過混合專家框架、注意力機制優化等工程創新，大幅降低訓練與使用成本；算力效率革命借助池化、切片等資源調度技術，將利用率從不足30%提升至60%—90%；數據效率革命則致力于讓海量數據從靜態資產轉化為動態生產力。這三重革命使得AI技術的“能效比”顯著提升，為金融業的智能化提供了堅實的技術底座。

人工智能的“短板”

盡管前景廣闊，智能金融的深化應用仍面臨一系列復雜挑戰，涵蓋技術融合、風險治理、數據應用等多個維度。

最突出的難點在于技術與業務的深度融合。香港理工大學人工智能高等研究院院長、加拿大皇家科學院及加拿大工程院院士楊強指出，高達95%的美國企業AI項目未能產生實質性回報，主因在于AI系統如同“空降專家”，難以與傳統業務流程和組織架構有效集成。這意味著，人工智能的應用僅僅是開始。

技術本身也存在矛盾，多智能體協同能處理復雜任務，但數量增加可能導致整體準確率下降；追求更好的推理效果往往需要更多數據，又與隱私保護要求相沖突。此外，楊強提醒，當前大模型的訓練模式可能存在“高分低能”危機，即擅長刷題測試卻解決不了實際場景中的簡單問題。

中國人民銀行原副行長李東榮補充，模型幻覺、算法黑箱、信息污染等新型技術風險，疊加傳統金融風險，使得風險圖譜空前復雜。與此同時，從技術層面來看，我國的“東數西算”工程正在加快構建底層的算力網絡，國產芯片雖然與先進芯片有差距，但也在努力追趕，開源的模型生態則為整體產業發展帶來機遇。

數據層面的挑戰同樣嚴峻。楊強指出，用于訓練大模型的公共數據即將耗盡，而大量有價值的私域數據尚未被有效、合規地開發利用。“我國的數據優勢尚未完全轉化為智能優勢，數據的治理、流通與價值釋放機制仍不完善。”李萌同樣提到。

從金融業“反哺”人工智能產業發展的過程來看，中國證監會原主席肖鋼提出，人工智能大模型呈現“價值縮水隨發展速度同步加速”的特征。技術迭代越快、大模型能力提升越快，既有技術的市場價值折舊周期就越短，被淘汰率也越高。在技術路徑頻繁“換道”的背景下，智能技術沉淀困難，智能產品難以實現成熟化、穩定化、產業化的長期沉淀，新模型的出現可能在短時間內使既有模型競爭能力大幅下降，前期投入的資本價值也會隨之縮水。而一些新成立的企業可能往往憑借單一技術突破“出道即巔峰”。這種特殊性直接沖擊傳統估值體系，對投融資決策提出極高的要求，也極大地增加了金融支持的難度。

監管“不缺位、不越位”

“相信在即將到來的‘十五五’時期，我國的智能金融業必將是更加負責任的金融，也將賦能更多科技。”李東榮如是說。

具體如何推動其發展？構建適配的技術與管理體系是基礎。風險管理智能化需有科學的“度量衡”。金融風險管理作為一項干預性和外部性都很強的專業性工作，依靠智能水平僅僅達到人類的平均水平是不夠的，必須顯著超越人類，否則難以建立足夠的信任。這種“超越”不僅體現在速度、效率和成本上，更體現為專業化的水平和專家化的能力。要加快建設智能測試的檢驗程序、最低標準和金融題庫，推動智慧評判測準、測深、測透，保證宏觀決策可信、可控、可靠。

同時，風險管理智能化沒有統一模板，其功能邊界和責任邊界需與機構定位相匹配，不同金融機構治理能力、風險偏好和風險輪廓上的差異，決定了其智能化的深度、廣度和側重點也不盡相同。大型銀行要關注系統性的風險防范，中型銀行要關注風險結構一致化，區域性銀行要關注本地經營的可得性等。

強化監管與風險治理能力是關鍵保障。李東榮指出，監管需緊跟技術發展步伐，堅持技術中性原則，在“不缺位、不越位”中尋求平衡，并加快相關標準制定。

值得注意的是，最終，所有技術探索都需回歸“金融為民”的價值本源。李東榮指出，“讓金融更智能”是方向，而“讓智能更溫暖”是本質要求，智能金融的發展必須超越技術本身，體現科技與人文的交織。這意味著在追求效率與創新的同時，必須始終堅守安全底線，保護消費者權益，確保金融發展惠及更廣泛的群體，讓智能化成果帶有服務的溫度。

北京商報記者 岳品瑜 董晗萱