新京報貝殼財經(jīng)訊(記者姜樊)12月28日,中國證監(jiān)會科技監(jiān)管司副司長劉鐵斌在中國財富管理50人論壇2025年會上表示,作為證券期貨行業(yè)的監(jiān)管機構(gòu),證監(jiān)會持續(xù)密切跟蹤人工智能技術(shù)在資本市場的應(yīng)用態(tài)勢與發(fā)展趨勢,遵循人工智能技術(shù)自身發(fā)展規(guī)律,以守正創(chuàng)新、開放包容、依法合規(guī)、穩(wěn)妥有序為原則,穩(wěn)步提升資本市場人工智能應(yīng)用水平,引導(dǎo)證券期貨行業(yè)把握人工智能等新一代信息技術(shù)帶來的發(fā)展機遇,推動人工智能成為驅(qū)動資本市場高質(zhì)量發(fā)展的重要變革性力量。
劉鐵斌表示,回顧2025年,資本市場積極探索人工智能應(yīng)用,呈現(xiàn)出良好的發(fā)展態(tài)勢。從行業(yè)機構(gòu)應(yīng)用來看,呈現(xiàn)“證券行業(yè)引領(lǐng)、基金期貨跟進、頭部機構(gòu)示范”的特征。在應(yīng)用場景方面,人工智能已覆蓋投資研究、融資服務(wù)、投資者服務(wù)、內(nèi)控管理、信息科技及監(jiān)督管理等核心領(lǐng)域。
劉鐵斌介紹,同時,人工智能在資本市場的深化應(yīng)用仍面臨挑戰(zhàn)。從應(yīng)用層面看,數(shù)據(jù)標準不統(tǒng)一、高質(zhì)量數(shù)據(jù)源不足與大模型“幻覺”的問題較為突出,算力供給與成本壓力也制約了AI技術(shù)的規(guī)模化、深度化應(yīng)用。從監(jiān)管層面看,適配人工智能技術(shù)特性的差異化監(jiān)管規(guī)則尚未成熟,監(jiān)管的精準性、前瞻性有待提升,制度供給仍需加強。從風險層面看,網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全等傳統(tǒng)風險隱患不容忽視,“數(shù)據(jù)投毒”等新型風險點逐步顯現(xiàn),對行業(yè)的風險防控能力提出了更高要求。
劉鐵斌表示,面向“十五五”,構(gòu)建規(guī)范、健康的資本市場人工智能生態(tài)體系的基本工作思路是,堅持促進創(chuàng)新與規(guī)范監(jiān)管并重,尊重技術(shù)演進規(guī)律,從行業(yè)生態(tài)、機構(gòu)生態(tài)和嚴守監(jiān)管要求三方面協(xié)同發(fā)力,努力構(gòu)建“合規(guī)有序、創(chuàng)新賦能、風險可控”的發(fā)展新格局。
第一,構(gòu)建促進人工智能健康發(fā)展的行業(yè)生態(tài)。一是探索建立差異化分類監(jiān)管框架,依據(jù)人工智能應(yīng)用的影響和潛在風險,實施分級分類監(jiān)管。二是積極推進“人工智能+資本市場”專項試點,盡快形成可復(fù)制推廣的實踐案例。三是布局人工智能中試基地,搭建創(chuàng)新應(yīng)用驗證平臺,促進算力、數(shù)據(jù)、模型等資源集約共享。四是推動資本市場智能計算基礎(chǔ)設(shè)施與法律法規(guī)、行情、信息披露等重點領(lǐng)域高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)。五是加強資源要素支持,研究完善激勵措施,強化人才隊伍建設(shè),鼓勵產(chǎn)學研用協(xié)同創(chuàng)新。
第二,構(gòu)建規(guī)范應(yīng)用人工智能的機構(gòu)生態(tài)。一是健全治理架構(gòu)和戰(zhàn)略規(guī)劃,統(tǒng)籌業(yè)務(wù)、科技、合規(guī)、風控等各個條線,確保人工智能應(yīng)用與機構(gòu)自身發(fā)展相匹配。二是嚴格遵守國家人工智能倫理準則與社會公序良俗,確保人工智能應(yīng)用始終與法律法規(guī)、監(jiān)管規(guī)定、倫理規(guī)范保持一致。三是加強信息披露和投資者保護,清晰標識人工智能生成內(nèi)容,保障投資者知情權(quán)與選擇權(quán),強化個人信息保護。四是強化數(shù)據(jù)治理,使用權(quán)威可信的數(shù)據(jù)來源,完善全流程數(shù)據(jù)管理規(guī)范,切實提升數(shù)據(jù)質(zhì)量,夯實人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)。五是完善風險評估與應(yīng)急處置機制,對中高風險業(yè)務(wù)場景進行持續(xù)監(jiān)測,提升風險處置能力。
第三,嚴格遵守國家和行業(yè)監(jiān)管要求。一是確保內(nèi)容合規(guī),建立內(nèi)容圍欄與輸出核查機制;高風險應(yīng)用場景通過人工核驗與小模型校驗,確保輸出內(nèi)容合規(guī)。二是防范數(shù)據(jù)安全風險,加強數(shù)據(jù)安全管理,防范違規(guī)采集、數(shù)據(jù)濫用、信息泄露、違規(guī)跨境流動、“數(shù)據(jù)投毒”等風險隱患。三是強化網(wǎng)絡(luò)安全管理,提升系統(tǒng)防御能力,保障人工智能相關(guān)信息技術(shù)系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行。四是增強模型管理能力,建立覆蓋安全、合規(guī)、服務(wù)能力等維度的模型評價體系,提升模型選型和日常管理能力。五是規(guī)避人工智能固有的局限性,正確認識人工智能在不同發(fā)展階段存在的缺陷和局限,在關(guān)鍵業(yè)務(wù)、關(guān)鍵環(huán)節(jié)建立“人類監(jiān)督+模型輔助”的協(xié)同機制,防范風險外溢和傳導(dǎo)。
編輯 陳莉 校對 劉軍
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