2026年是“十五五”规划的开局之年。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》明确提出“全面实施‘人工智能+’行动”，并要求“加强数据基础制度规则建设和人工智能治理”。今年《政府工作报告》进一步部署深化拓展“人工智能+”，提出“推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用”，并同步强调“完善人工智能治理”。金融业作为典型的数据密集型行业，是人工智能技术落地最活跃、渗透最深、价值转化最显著的领域之一。当前，大模型、智能体等技术正加速嵌入信贷审批、风险控制等关键业务环节，推动金融体系从“以人工经验为主导的决策模式”向“数据与算法增强的人机协同模式”加速演进。人工智能不仅提升了金融资源配置效率，更深层次改变着金融体系的信息生成机制、信用形成机制和风险传导机制。与此同时，金融运行对数据、算法与技术基础设施的依赖程度持续加深，传统金融治理框架面临新的适配压力。如何在促进创新与防控风险之间找到平衡，构建与之相适应的治理体系，已经成为推动金融业高质量发展必须回答的重要课题。
人工智能金融应用深化的时代背景
当前，全球正加速迈入以人工智能为主导的智能化时代。自2022年以来，以生成式人工智能和大语言模型为代表的技术突破，推动人工智能从特定领域的分析工具逐渐发展成为具备复杂生成与交互能力的通用性技术。人工智能应用正逐步从辅助分析工具向嵌入关键决策环节演进，金融运行对人工智能模型的依赖程度持续加深。
人工智能之所以能够迅速渗透金融领域，根本原因在于金融本质上是建立在信息处理、信用识别和风险定价基础上的资源配置体系，而人工智能技术正在重构这些核心机制。金融机构长期面临的信息不对称、风险识别滞后、服务覆盖不足等问题，恰恰是人工智能最具优势的应用场景。人工智能能够对海量结构化与非结构化信息进行高维处理，有效提升金融服务效率、风险识别能力与资源配置精准度。与此同时，整个社会加快数字化、智能化转型，也在推动金融体系同步重构。金融体系只有主动适应这一趋势，才能更好地服务实体经济高质量发展。
当前，我国正处于从金融大国迈向金融强国的关键阶段。建设强大的金融机构、强大的金融监管和强大的金融人才队伍，都离不开对人工智能这一核心变量的深刻理解和有效驾驭。近年来，从中央到地方，“人工智能+”行动持续推进，一系列制度规则加速完善。2024年11月，中国人民银行等七部门联合印发《推动数字金融高质量发展行动方案》，明确提出引导金融机构将金融服务嵌入“人工智能+产业”等数字化场景，加快人工智能等技术规范应用。2025年，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，将金融列为“人工智能+”重点领域之一，并推动模型算法、数据资源、基础设施、应用系统等安全能力建设，防范模型的黑箱、幻觉、算法歧视等带来的风险。同年12月，国家金融监督管理总局办公厅印发《银行业保险业数字金融高质量发展实施方案》，明确加快发展“人工智能+金融”，鼓励有条件的金融机构加强人工智能安全开发应用，切实提升人工智能技术的安全应用能力，有效管理算法模型风险。在更广泛的制度层面，我国已初步形成以《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》为基础，以《生成式人工智能服务管理暂行办法》等专项规制为补充的多层制度框架。
这一制度框架体现了“统筹发展和安全”的基本要求。安全是发展的前提，没有有效治理与风险防控，技术创新就可能脱轨失控，反噬金融稳定；发展是安全的基础，没有技术创新和应用深化，金融服务实体经济的质效就难以提升。完善人工智能金融应用治理体系，本质上是推动金融业高质量发展、提升金融治理现代化水平的重要任务。
人工智能全场景渗透正在重塑金融运行逻辑
当前，人工智能在我国金融领域的应用已从“单点突破”迈向“全域探索”，大模型在金融业的渗透率超过50%，成为渗透率最高的行业之一。在42家A股上市银行中，已有21家完成金融大模型的部署，证券、保险、信托等行业也呈现梯次跟进的态势。技术已深度嵌入支付清算、信贷审批、投资管理、风险合规等关键环节，金融运行逻辑正在发生深层次变化。
(一)资源配置逻辑从“经验判断”向“算法驱动”演进。金融的核心功能是跨时空资源配置，传统模式高度依赖人工经验、标准化规则与抵押担保体系，对中小微企业和长尾客群覆盖有限。人工智能通过整合工商、税务、供应链、交易行为等多维数据，构建动态“数字信用”画像，推动信用评估向数据化、行为化、实时化演进，信用创造机制本身发生深刻变化。算法在部分关键资源配置环节中的参与程度显著提升，金融资源配置更加精准高效。
互联网持牌配资券商(二)风险管理逻辑从“事后处置”向“实时防控”演进。风险管理是金融的生命线，传统金融风险管理多基于历史数据与静态财务指标，风险识别往往滞后于风险暴露。人工智能依托实时数据处理与复杂模式识别能力，将风险管理嵌入业务全流程，实现事前预警、事中干预与事后追溯。与此同时，也应看到，人工智能虽然提升了单个机构风险识别能力，但在模型趋同背景下，也可能强化金融体系整体的顺周期波动。
(三)市场交易逻辑从“人的分散决策”向“人机协同”演进。传统金融市场以人作为交易的核心主体，交易决策依赖交易员经验与中介撮合服务，市场行为具有天然的分散性与异质性。随着算法交易、高频交易的大规模普及，金融市场交易速度与信息反应效率显著提升，市场流动性供给与价格发现机制发生深刻改变。当越来越多市场主体采用相似模型进行风险定价与投资决策时，市场行为可能出现一定程度趋同。在高频算法广泛应用背景下，维护资本市场平稳运行、防范跨市场风险传染、增强金融市场韧性的重要性进一步上升。
(四)服务运营逻辑从“物理约束”向“技术驱动”演进。传统金融服务高度依赖物理网点与人力投入，而人工智能驱动的智能客服、智能投顾、智能运营等技术有效突破时空限制，显著提升服务效率与普惠性。但与此同时，金融机构对算法模型、技术平台和数字基础设施的依赖程度也在持续上升。
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综合来看，人工智能正在推动金融体系从传统信用中介体系向数据与算法驱动的智能化体系演进。技术逻辑与金融逻辑正在发生深度耦合，金融治理体系也需要同步升级。
人工智能深度应用带来新型治理挑战
人工智能技术与金融体系深度融合，在提升效率的同时，也带来了新的风险形态与治理挑战。这些风险并非传统金融风险的简单延伸，而是技术特性与金融规律交织叠加催生的新型治理挑战。
(一)算法趋同可能放大系统性波动。金融机构出于成本控制与效率提升的考量，普遍采用相似的人工智能模型架构、公共数据源和风险参数，容易形成金融行为同质化。这种现象打破了传统金融市场分散决策形成的风险缓冲机制。在外部冲击下，同类模型可能触发同向交易指令，形成“同向交易—价格波动—信号强化—行为复制”的自我增强循环，在极端情况下加剧市场波动，并放大金融体系的顺周期性。更进一步看，人工智能技术的广泛应用显著增强了金融体系的网络互联性，风险跨市场、跨区域、跨机构、跨业务传导速度显著加快。
(二)数据与算法缺陷可能扭曲金融资源配置。人工智能高度依赖训练数据与目标函数设计，数据质量与算法设计直接决定金融决策的科学性与公平性。若历史数据中隐含对特定领域、特定业态的偏见，模型可能会固化放大这种偏差，使得具备真实偿债能力的主体难以获得公平的风险定价与信贷准入。部分市场主体因数字化行为轨迹单一、合规数据积累不足，其真实信用状况难以被模型完整捕捉，可能面临融资约束。同时，若算法目标过度强调短期收益，也可能弱化金融服务实体经济的目标导向。此外，深度伪造技术生成的虚假交易信息、伪造经营数据、合成身份凭证等，可能干扰模型训练与实时决策，进而误导风险定价，甚至被用于欺诈、市场操纵等活动，破坏金融市场诚信基础。
(三)算法黑箱效应加大治理难度。深度学习模型运行机制复杂、决策过程缺乏透明性，即使是模型开发者也难以完全解释每一个输出结果的因果关系。这种不可解释性给金融监管与消费者权益保护带来了严峻挑战。一方面，金融机构难以向监管部门和消费者清晰说明信贷审批、风险定价、投资建议等关键决策的依据；另一方面，人工智能应用涉及数据提供、模型开发、系统部署、实际使用等多个主体，数据质量缺陷、算法设计漏洞、场景适配不当、人工复核缺位等任何一个环节的问题，都可能导致决策失误。现有基于人工决策的法律责任体系，难以清晰划分各方的权责边界，容易出现责任推诿与监管真空。
(四)技术依赖可能加剧结构性失衡。人工智能技术的高投入、高门槛特性，可能加剧金融市场的“马太效应”。大型金融机构凭借资金与数据优势不断巩固市场地位，而中小金融机构受限于成本与技术能力，只能依赖第三方提供的技术方案，市场竞争能力逐步弱化。这种市场结构的过度集中，可能会降低金融体系的风险分散能力。更为重要的是，过度依赖境外人工智能技术与底层基础设施，也可能给金融基础设施安全稳定运行带来潜在风险。
在统筹发展与安全中构建治理体系
推动人工智能金融应用行稳致远，必须坚持统筹发展和安全、加快构建规则完备、权责清晰、技术适配、韧性充足的现代化治理体系。人工智能金融治理，不再只是传统意义上的机构监管和业务监管，而是需要将治理理念嵌入算法、数据、模型和技术基础设施本身，实现治理逻辑与技术逻辑深度融合。
(一)建立分级分类治理框架。立足金融活动风险属性，对人工智能金融应用实施差异化监管。按照应用场景的重要性、风险外溢性、影响覆盖面，建立高、中、低风险分级清单，对信贷审批、投资决策、交易执行等高风险场景，实行严格准入与持续监管，确保关键决策环节不脱离人的最终把控；对智能客服、辅助经营等中低风险场景实行包容审慎监管。推行算法与模型备案制度，重点监测模型架构、训练数据、决策逻辑与性能指标，从源头规范技术应用边界。推广运用监管沙盒、测试验证、灰度上线等敏捷治理工具，为安全可靠、合规可行的创新提供在受控环境下的试错空间。探索建立模型集中度与算法同质化监测机制，从宏观审慎视角防范算法共振风险。
(二)完善全生命周期治理机制。将治理要求嵌入人工智能数据采集、模型训练、验证评估、上线运行、监测预警、迭代退出等全过程，形成闭环管理。严格落实数据合法、必要、安全、可追溯要求，建立训练数据质量审核与溯源机制，加强对深度伪造技术的监测与识别，从源头上防范数据污染、样本偏差与信息滥用。建立模型常态化监测机制，加强对模型漂移、异常输出与趋同交易行为监测。完善算法公平性审查制度，将公平性评估、偏见测试作为模型上线的强制性前置程序，推动金融资源配置更加均衡普惠。
(三)健全责任链条与协同治理机制。明确数据提供方、模型开发方、系统部署方和金融机构使用方责任边界，构建分工明确、衔接顺畅、约束有力的责任体系。强化金融机构第一责任人责任，不得以算法黑箱、技术外包等为由弱化风险管控与合规义务。对因算法缺陷、数据违规、管控失当引发的风险事件，依法依规实施穿透式问责。推动监管部门、金融机构、科研机构和行业协会加强协同治理，提升行业整体治理能力。
(四)增强技术自主可控与监管科技能力。坚持科技自立自强，加快突破人工智能基础理论、关键算法、核心模型和算力基础设施，提升金融领域技术自主可控水平。完善极端情形下的应急处置机制，健全人工兜底、快速隔离和业务接续等安排，确保关键金融业务不间断、风险不外溢。与此同时，加快监管科技建设，推动监管模式由事后处置向实时监测、动态预警和穿透式监管转变。
人工智能金融治理不仅关系金融业平稳健康发展，也关系国家治理体系和治理能力现代化水平提升。只有在发展与安全动态平衡中不断完善治理体系，才能真正实现金融业行稳致远，更好服务金融强国建设。
(作者系西南财经大学中国金融研究院博士生)
主要参考文献
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