央广网10月23日上海消息（记者樊瑞）10月23日，以“拥抱变局：新秩序·新科技”为主题的2025外滩年会在上海市黄浦区召开。本届年会由中国金融四十人论坛与清华大学联合主办。

　　国家金融监督管理总局副局长肖远企在“金融领域的AI治理与国际合作”的圆桌讨论中介绍了金融行业AI应用情况，并指出，这一轮AI变革对金融行业带来的两类增量风险值得关注，一类是集中度风险，另一类是决策趋同风险。

　　金融与科技历来相互促进

　　金融与科技的互动历来是相辅相成、相互促进的。肖远企介绍，回顾历史，过去，款项的支付需要依靠人背马驮的远程操作。一千多年前，我国北宋发明了世界上最早的纸币“交子”，其背后得益于当时印刷术和版画技术发明的支持。电气时代技术则解决汇款难题，互联网时代则实现了金融业务的24小时运营。

肖远企在圆桌论坛上介绍AI对金融行业的影响（央广财经记者樊瑞摄）

　　肖远企指出，目前，AI在金融行业主要用于优化业务流程和对外服务。其应用主要集中在三个领域：首先是中后台运营的智能化。这在银行等金融机构内部已得到广泛应用，覆盖数据收集、加工、信息甄别与识别，以及客户评估等多个环节。其次是在客户交流方面。许多金融机构在客户关系管理，包括营销、维护和问题解答等方面，都普遍应用AI技术。第三是在金融产品提供方面。AI的应用带来了双重效益，对内，帮助金融机构降低成本、提高效率；对外，能够为客户和利益相关者提供更个性化、更精准的金融产品与服务，更有效地解答问题和满足需求。

　　对于AI应用对金融行业工作岗位的影响，肖远企指出，员工是金融机构最有效的生产力。尽管AI发展迅猛、应用广泛，但应当明确，目前AI在金融领域的应用仍处于早期，其作用仍是辅助性的，无法取代人的决策。在信贷、保险定价、定损、精算等关键领域，仍然离不开人的专业判断。

　　“事实上，AI的应用还可以创造更多工作岗位。”他指出，AI的应用究竟是边际性改变、增量性变革，还是根本性颠覆，需要继续观察。

　　AI对金融行业带来两类增量风险

　　“AI应用所带来的风险，与历史上几次重大科技革命在金融领域应用时产生的风险类似，目前或许难以定论。”在谈及AI对行业带来的风险时，肖远企如此表示。他指出，但从历史视角看，过去几轮科技革命在金融领域主要带来的是增量风险和边际风险——风险的成因、路径和形态有所变化，但金融行业面临的根本性风险，如信用风险、市场风险、流动性风险和操作风险，并未发生革命性改变。

　　肖远企表示，具体到这一轮AI变革对金融领域带来的风险，可以从宏观和微观两个层面观察。

　　从微观来说，对单家金融机构而言，主要有两类新型或增量风险：一是模型稳定性风险。本轮AI应用高度依赖模型支撑业务拓展，因此模型的稳定性和可靠性变得至关重要。二是数据治理风险。这涉及数据来源的选择、数据质量的把控以及事后的评估与监测程序，也就是数据治理的程序。这两类风险对单个机构非常关键。

　　对整个行业而言，则主要有两类增量风险。一是集中度风险。金融行业在AI模型技术上可能会依赖少数技术开发能力强、稳定性高、资源投入大的服务提供商。同时，大型金融机构在资源投入上可能比小型机构更具优势，可能导致市场集中度提高，这一点有待观察。二是决策趋同风险。肖远企指出，由于所使用的模型和数据相对标准化和集中，金融机构在决策依据上可能趋同，进而导致行业整体决策同质化。如果趋同性过高，可能引发“共振”效应，他提醒这一问题需要关注。

　　“一个良好、稳定、有效的金融结构需要多元化的参与者与市场平台。”肖远企表示，我们必须关注AI对整个金融结构变化的潜在影响。