近年來，人工智能（AI）技術(shù)不斷迭代，已在多個領(lǐng)域取得顯著成果，為金融行業(yè)帶來了全新的機遇與挑戰(zhàn)。具體來說，從風險管理到投資決策，從客戶服務(wù)到合規(guī)管理，AI技術(shù)正在重塑金融領(lǐng)域的各個層面，持續(xù)推動金融行業(yè)推陳出新，提升金融服務(wù)安全性、高效性與精確性。

展望未來，人工智能技術(shù)仍將在算法和算力層面尋求突破。而其在金融領(lǐng)域的應(yīng)用還需從數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施、算力提升、算法模型創(chuàng)新，以及行業(yè)生態(tài)建設(shè)等多個維度有序推進。在中國體制、機制創(chuàng)新和改革的浪潮中，金融機構(gòu)需積極應(yīng)對技術(shù)進步和市場變化，采取全面的治理措施，建立持續(xù)改進機制，定期評估和更新數(shù)據(jù)安全、合規(guī)性與倫理治理策略。在社會各方的協(xié)同努力下，中國有望實現(xiàn)數(shù)字金融的有效治理，推動數(shù)字金融的健康發(fā)展，為金融強國建設(shè)注入更多動能。

人工智能技術(shù)不斷迭代，算法和算力層面持續(xù)突破。近年來，得益于計算能力的提升、大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用以及深度學(xué)習(xí)算法的突破，人工智能發(fā)展迅速。當前來看，AI技術(shù)在圖像識別、自然語言處理（NLP）、自動駕駛和醫(yī)療診斷等領(lǐng)域都取得了顯著成果。例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像識別中的應(yīng)用使機器視覺達到了前所未有的精度，生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成方面表現(xiàn)出色，Transformer模型在自然語言處理任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異。同時，人工智能的應(yīng)用已經(jīng)滲透到多個行業(yè)，醫(yī)療領(lǐng)域的AI診斷系統(tǒng)可以輔助醫(yī)生更快地識別疾病，自動駕駛技術(shù)正在逐步走向商用，智能客服和推薦系統(tǒng)已經(jīng)成為電商和服務(wù)行業(yè)的標配。然而，AI應(yīng)用依然面臨許多挑戰(zhàn)，如算法的可解釋性、數(shù)據(jù)隱私問題以及算法偏見等。

展望未來，我們認為，人工智能技術(shù)有望在以下幾個方面實現(xiàn)重要突破：首先，自監(jiān)督學(xué)習(xí)（Self-SupervisedLearning，SSL）成為主流。目前，大多數(shù)深度學(xué)習(xí)模型依賴于大量標注數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)標注成本高且耗時。自監(jiān)督學(xué)習(xí)通過利用未標注數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)特征表示，可以大幅減少對標注數(shù)據(jù)的依賴。自監(jiān)督學(xué)習(xí)在自然語言處理和計算機視覺中已經(jīng)展示出巨大的潛力，未來有望成為主流的學(xué)習(xí)范式。其次，跨模態(tài)學(xué)習(xí)（Cross-ModalLearning）不斷突破?？缒B(tài)學(xué)習(xí)旨在通過整合多種數(shù)據(jù)模態(tài)（如圖像、文本、音頻等）來提升模型的認知能力。目前，AI在單一模態(tài)數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)已經(jīng)相當出色，但在處理跨模態(tài)數(shù)據(jù)時仍有很大提升空間。GPT-4o的出現(xiàn)，預(yù)示跨模態(tài)學(xué)習(xí)將進一步推動多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，使AI系統(tǒng)具備更強的理解和推理能力。再次，強化學(xué)習(xí)（ReinforcementLearning，RL）能力提升。強化學(xué)習(xí)通過與環(huán)境交互學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，已在游戲和機器人控制等領(lǐng)域展示出巨大潛力。未來，強化學(xué)習(xí)有望在更加復(fù)雜的真實環(huán)境中得到應(yīng)用，如自動駕駛、智能制造以及金融交易等領(lǐng)域，進一步提升AI系統(tǒng)的自主決策能力。最后，量子計算的突破。量子計算有望突破經(jīng)典計算的限制，為AI提供前所未有的計算能力。通過量子比特和量子糾纏等特性，量子計算可以在某些計算任務(wù)上實現(xiàn)指數(shù)級加速。盡管目前量子計算在硬件和算法層面仍面臨諸多挑戰(zhàn)，但其潛力不容忽視，未來可能為AI帶來革命性變革。

人工智能技術(shù)推動金融行業(yè)推陳出新，提升金融服務(wù)安全性、高效性與精確性。人工智能技術(shù)在近年來取得了長足發(fā)展，對各行各業(yè)產(chǎn)生深遠影響。金融業(yè)作為信息密集型服務(wù)業(yè)，正成為AI技術(shù)應(yīng)用的重點領(lǐng)域之一。

AI給金融業(yè)帶來了前所未有的變革機遇，主要體現(xiàn)在四個方面：一是風險管理與預(yù)測。人工智能技術(shù)在金融風險管理領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)顯著改變了傳統(tǒng)的風險評估和預(yù)測方法。通過大數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)算法，金融機構(gòu)可以更準確地評估和預(yù)測各種風險，包括信用風險、市場風險和操作風險。關(guān)于信用風險管理，AI技術(shù)能夠處理和分析大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如社交媒體行為、交易歷史和消費模式等，從而為客戶提供更精確的信用評分。與傳統(tǒng)的信用評分系統(tǒng)相比，AI模型不僅考慮了客戶的財務(wù)歷史，還能實時更新客戶信用狀況，降低壞賬率。例如，深度學(xué)習(xí)模型可以通過分析客戶的交易行為和社交媒體活動，識別潛在的違約風險；關(guān)于市場風險預(yù)測，AI技術(shù)通過分析歷史市場數(shù)據(jù)、新聞文本和社交媒體情緒等多源數(shù)據(jù)，預(yù)測市場波動和價格趨勢。自然語言處理技術(shù)可以從新聞和社交媒體中提取情緒和事件信息，將其轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，用于市場風險預(yù)測。結(jié)合時間序列分析和深度學(xué)習(xí)模型，金融機構(gòu)可以更準確地預(yù)測市場風險，做出及時的風險對沖決策；關(guān)于操作風險評估，通過監(jiān)控和分析內(nèi)部流程和操作數(shù)據(jù)，識別潛在的操作風險，機器學(xué)習(xí)模型可以檢測異常操作行為，提前預(yù)警可能的操作失誤或欺詐行為，幫助金融機構(gòu)采取預(yù)防措施。

二是投資決策與算法交易。AI技術(shù)在投資決策和算法交易中的應(yīng)用極大地提升了金融市場的效率和透明度。以量化投資為例，通過AI算法分析海量數(shù)據(jù)，可以識別潛在的投資機會，制定投資策略。機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法能夠處理復(fù)雜的非線性關(guān)系，挖掘數(shù)據(jù)中的潛在模式，優(yōu)化投資組合。AI模型可以根據(jù)市場變化動態(tài)調(diào)整投資策略，提升投資收益率。比如，強化學(xué)習(xí)算法可以在模擬環(huán)境中不斷試驗和優(yōu)化投資決策，從而在真實市場中實現(xiàn)最佳表現(xiàn)。

三是客戶服務(wù)與營銷。AI技術(shù)在客戶服務(wù)和營銷領(lǐng)域的應(yīng)用提升了金融機構(gòu)的服務(wù)效率和客戶體驗，如智能客服系統(tǒng)通過自然語言處理技術(shù)，能夠24小時不間斷地為客戶提供服務(wù)，解答疑問。智能客服不僅降低了人力成本，還提升了客戶滿意度。隨著AI技術(shù)的發(fā)展，智能客服系統(tǒng)的語音識別和情感分析能力不斷提升，能夠更準確地理解和回應(yīng)客戶需求。

四是監(jiān)管科技與合規(guī)管理。AI技術(shù)在監(jiān)管科技（RegTech）和合規(guī)管理中的應(yīng)用顯著提升了金融機構(gòu)的合規(guī)效率和風險控制能力。首先，AI技術(shù)在反洗錢（AML）和反欺詐領(lǐng)域具有重要應(yīng)用。通過機器學(xué)習(xí)算法，金融機構(gòu)可以實時監(jiān)控交易行為，識別異常交易和潛在的洗錢活動。NLP技術(shù)可以從大量文本數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，幫助識別可疑活動。其次，合規(guī)自動化是AI在合規(guī)管理中的另一重要應(yīng)用。AI系統(tǒng)可以實時監(jiān)控和分析金融機構(gòu)的操作和交易，確保其符合各項法律法規(guī)。通過自動化合規(guī)流程，金融機構(gòu)可以減少人工審核的成本和時間，提高合規(guī)準確性。最后，AI技術(shù)可以幫助金融機構(gòu)實時監(jiān)控各類風險，并生成詳細的風險報告。通過整合市場數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)，AI系統(tǒng)可以快速識別潛在風險，提供預(yù)警，并建議相應(yīng)的風險緩解措施。

人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用仍需多維有序推進。要推動人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域的更好應(yīng)用，需要從多個方面進行綜合考慮和實施，包括技術(shù)研發(fā)、人才培養(yǎng)、數(shù)據(jù)管理、監(jiān)管合規(guī)以及行業(yè)合作等。首先，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是基石。人工智能算法訓(xùn)練和模型構(gòu)建需要存量數(shù)據(jù)支撐。金融數(shù)據(jù)具有異構(gòu)性、動態(tài)性和隱私性等特點，對數(shù)據(jù)質(zhì)量有著極高要求。因此，金融機構(gòu)需要高度重視四個方面:一是強化數(shù)據(jù)治理，建立數(shù)據(jù)標準化規(guī)范，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。二是推動數(shù)據(jù)集成，打破數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源共享。三是遵守數(shù)據(jù)安全法規(guī)，保護客戶隱私。四是構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺，統(tǒng)一管理和存儲金融數(shù)據(jù)資產(chǎn)。其次，基礎(chǔ)算力是引擎。金融機構(gòu)需要投資于高性能計算基礎(chǔ)設(shè)施，以確保算力能夠支持大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和復(fù)雜模型的運行。通過云計算、大數(shù)據(jù)平臺和分布式計算技術(shù)，可以提高數(shù)據(jù)處理的效率和模型訓(xùn)練的速度。再次，算法模型創(chuàng)新是AI在金融領(lǐng)域更好融合的核心競爭力。持續(xù)創(chuàng)新具有金融場景化特點的算法模型，是人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域得以廣泛應(yīng)用的關(guān)鍵。要持續(xù)實現(xiàn)算法模型的創(chuàng)新，需要培養(yǎng)一流的國際人才團隊。AI在金融領(lǐng)域的應(yīng)用需要跨學(xué)科的人才，包括數(shù)據(jù)科學(xué)家、金融專家和技術(shù)工程師。因此，金融機構(gòu)應(yīng)加強與高校和科研機構(gòu)的合作，培養(yǎng)具備AI技術(shù)和金融知識的復(fù)合型人才。為了保持技術(shù)團隊的競爭力，金融機構(gòu)也需要提供持續(xù)的職業(yè)培訓(xùn)和學(xué)習(xí)機會。通過內(nèi)部培訓(xùn)、外部課程和行業(yè)研討會，幫助員工掌握最新的AI技術(shù)和應(yīng)用方法。最后，積極構(gòu)建行業(yè)合作與生態(tài)建設(shè)推動技術(shù)加快落地。單個金融機構(gòu)難以完全自主掌控人工智能全部技術(shù)生態(tài)。因此，金融機構(gòu)應(yīng)積極與科技公司、學(xué)術(shù)機構(gòu)和監(jiān)管機構(gòu)合作，共同探索AI技術(shù)在金融領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用。通過聯(lián)合研究和項目合作，推動技術(shù)的快速落地和應(yīng)用推廣。長期來看，要建立開放的金融科技生態(tài)系統(tǒng)，吸引更多的創(chuàng)新企業(yè)和技術(shù)人才參與。通過開放平臺和API接口，金融機構(gòu)可以與第三方服務(wù)提供商合作，豐富金融科技應(yīng)用場景，提升客戶體驗和服務(wù)質(zhì)量。綜上，只有整個社會共同努力，人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域應(yīng)用的生態(tài)圈才能形成良性發(fā)展。

數(shù)字金融發(fā)展：機遇與挑戰(zhàn)并存。數(shù)字金融的快速發(fā)展帶來了諸多機遇，但也伴隨著數(shù)據(jù)安全、合規(guī)性和倫理學(xué)方面的重大挑戰(zhàn)。為了實現(xiàn)有效治理，數(shù)據(jù)安全方面應(yīng)該嚴格完善以下三個方面：1.升級完善數(shù)據(jù)加密與保護機制；2.實現(xiàn)嚴格的數(shù)據(jù)訪問與控制；3.嚴格實施網(wǎng)絡(luò)安全措施管理。具體來說，在數(shù)字金融中，數(shù)據(jù)安全是首要問題。金融機構(gòu)應(yīng)采用先進的數(shù)據(jù)加密技術(shù)，包括對靜態(tài)數(shù)據(jù)和傳輸中的數(shù)據(jù)進行加密。對關(guān)鍵數(shù)據(jù)進行加密存儲和傳輸，確保數(shù)據(jù)在整個生命周期內(nèi)的安全性。其次，嚴格的數(shù)據(jù)訪問控制機制是防止未授權(quán)訪問的重要手段。應(yīng)采用多因素認證（MFA）、角色訪問控制（RBAC）和權(quán)限管理系統(tǒng)，確保只有經(jīng)過授權(quán)的人員和系統(tǒng)才能訪問敏感數(shù)據(jù)。最后，金融機構(gòu)應(yīng)建立全面的網(wǎng)絡(luò)安全防護體系，包括防火墻、入侵檢測系統(tǒng)（IDS）、入侵防御系統(tǒng)（IPS）和安全信息及事件管理（SIEM）系統(tǒng)。定期進行安全審計和漏洞掃描，及時發(fā)現(xiàn)和修補安全漏洞。

關(guān)于人工智能在金融領(lǐng)域中所觸及的合規(guī)性問題。首先，監(jiān)管和合規(guī)機構(gòu)需要基于可能出現(xiàn)或已經(jīng)出現(xiàn)的潛在數(shù)字金融風險，設(shè)計和完善相關(guān)法律法規(guī)，如《通用數(shù)據(jù)保護條例》（GDPR）、《個人信息保護法》（PIPL）和反洗錢法規(guī)等。應(yīng)建立專門的合規(guī)部門，負責監(jiān)測和實施各項合規(guī)要求。其次，金融機構(gòu)應(yīng)建立全面的風險管理框架，包括操作風險、市場風險、信用風險和合規(guī)風險。通過風險評估、風險監(jiān)控和風險緩解措施，確保機構(gòu)在各類風險事件中的穩(wěn)健性。最后，內(nèi)部審計是確保合規(guī)性的重要手段。金融機構(gòu)應(yīng)定期進行內(nèi)部審計和合規(guī)檢查，確保各項業(yè)務(wù)操作符合法規(guī)要求。利用AI和大數(shù)據(jù)技術(shù)，實時監(jiān)控交易和操作，及時發(fā)現(xiàn)和預(yù)防潛在的合規(guī)風險。

關(guān)于數(shù)字金融帶來的倫理性要求。第一，AI算法的透明性和可解釋性是倫理治理的核心。金融機構(gòu)應(yīng)公開AI模型的基本原理和決策邏輯，確?？蛻艉捅O(jiān)管機構(gòu)能夠理解AI系統(tǒng)的運作方式；建立可解釋的AI模型，避免“黑箱”操作。第二，AI系統(tǒng)應(yīng)避免算法歧視和數(shù)據(jù)偏見。金融機構(gòu)應(yīng)在數(shù)據(jù)收集和模型訓(xùn)練過程中，確保數(shù)據(jù)的多樣性和代表性，避免因數(shù)據(jù)偏見導(dǎo)致的決策不公；定期進行算法審查，確保模型的公平性和無偏性。第三，數(shù)據(jù)倫理是數(shù)字金融治理的重要組成部分。金融機構(gòu)應(yīng)制定明確的數(shù)據(jù)倫理準則，規(guī)范數(shù)據(jù)的收集、使用和共享行為；尊重客戶隱私，確保在數(shù)據(jù)處理過程中遵循“最小必要原則”，即只收集和使用為實現(xiàn)特定目的所必要的最少數(shù)據(jù)。從社會層面來說，實現(xiàn)數(shù)字金融的有效治理，需要政府、金融機構(gòu)、技術(shù)提供商和社會公眾的多方協(xié)同。政府應(yīng)制定和完善相關(guān)法律法規(guī)，為數(shù)字金融治理提供制度保障。金融機構(gòu)應(yīng)積極落實各項合規(guī)要求，提升內(nèi)部治理水平。技術(shù)提供商應(yīng)開發(fā)安全、合規(guī)和倫理友好的技術(shù)解決方案。社會公眾應(yīng)增強數(shù)據(jù)安全和隱私保護意識，共同推動數(shù)字金融的健康發(fā)展。數(shù)字金融領(lǐng)域的發(fā)展日新月異，治理措施也需要不斷改進和動態(tài)調(diào)整。金融機構(gòu)應(yīng)建立持續(xù)改進機制，定期評估和更新數(shù)據(jù)安全、合規(guī)性與倫理治理策略，以應(yīng)對技術(shù)進步和市場變化。

（作者系工銀國際首席經(jīng)濟學(xué)家）