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周小川:AI给银行系统带来很大边际变化,预知金融不稳定的出现是重要方向

IP属地 中国·北京 蓝鲸新闻 时间:2025-10-23 20:06:04

10月23日讯(记者 严沁雯)"从金融的角度来看,我认为AI是在历史上信息处理、IT和自动化基础上的又一次新的边际变化——但这个边际变化是一个很大的变化。"在由中国金融四十人论坛(CF40)与清华大学(THU)联合主办的2025外滩年会上,中国人民银行原行长周小川表示。

在周小川看来,过去银行系统、金融系统积累了海量数据,这些数据可用于机器学习、深度学习,使传统模型转向智能推理模型。银行与其他行业有所不同:人工智能前几年兴起时,大家非常关注生成式模型,后来重视多模态处理;而银行相对简单,较少使用多模态或生成式技术,主要依赖大数据分析和推理模型,因此有其自身特点。

"基于这一特点,银行未来结构会进一步向这个方向发展。由此带来一个现象,银行的从业人员规模会显著受到影响和减少。"周小川称。

同时,周小川表示,客户行为也在发生深刻变化。"人工智能在银行业的支付、定价、风险管理和市场推广方面发挥着重要作用,这是一个很大的边际变化。"

此外,周小川指出,监管也会发生很大变化。他举例称,反洗钱、反恐融资系统是最典型可运用大量数据分析发现线索、识别洗钱和恐怖融资活动的领域。利用已破获案件数据进行机器学习、深度学习,模型会逐渐提升,从中找出规律,这对监管有巨大作用。这方面现在已取得很大进展。

人工智能对金融业带来的影响不言而喻,而对于未来货币政策等的制定和实施,人工智能会否带来新的变化?

对此周小川坦言,可能还需要更长时间的观察和研究。他回忆称,在其担任央行行长期间,国际清算银行(BIS)曾在一次会议上专门讨论过AI相关模型是否对货币政策产生影响。那次讨论的结论是:尽管IT行业、新涌现的AI和机器学习有助于更准确判断形势,使宏观调控更精准响应,但似乎并不是那么重要。

周小川进一步指出,一方面,AI可以在物价和微观行为的数据收集、处理、模式识别和推理方面影响货币政策决定。但另一方面,大家也觉得货币政策基本上是慢变量,它随经济周期或经济变化而调整,而这个变化不会太快。

"是否可以从历史上金融稳定数据、金融机构健康性变化中,通过机器学习和深度学习,推理预知金融不稳定的出现,我觉得这是一个很重要的方向。"周小川补充道。

值得注意的是,监管往往希望各类金融机构和活动在运用AI时提供透明、可解释的模型,但实际操作中可能有所不同。周小川指出,AI发展,特别是机器学习、深度学习,必然带来模型的黑箱性,很难解释。可能未来监管需要面对黑箱模型产生的结果和行动,来调节或监管金融市场。

周小川同时强调,如果AI模型大量运用短期高频数据,学习结果很可能也是高频、短期、技术性的,可能与金融稳健和宏观调控所需要的面向基础面、长远稳定性的要求不一致。"这个问题确实需要认真对待和解决。"周小川说。

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