CFIC导读

◆当前，人工智能(AI)浪潮席卷全球，金融业作为现代经济的核心枢纽，迎来了前所未有的变革机遇，更面临一系列风险挑战。

当前，人工智能(AI)浪潮席卷全球，正以前所未有的速度重塑全球产业格局。金融业作为现代经济的核心枢纽，迎来了前所未有的变革机遇，更面临一系列风险挑战。在此背景下，

5月16日下午，中国银行业协会，交通银行以“AI浪潮下金融机构的机遇与挑战”为主题，在位于上海陆家嘴的中国金融信息中心召开座谈会。

来自中国银行业协会、中国人民银行金融研究所、国家金融与发展实验室、华东师范大学、火山引擎、华为、北京银行、华夏银行、交银金融科技等监管机构、科研院所、大模型企业、金融机构的50余位代表，共同探讨“AI浪潮下金融机构的机遇与挑战”这一主题，为推动金融强国建设、经济高质量发展建言献策。

中国银行业协会党委委员、副秘书长殷有祥在致辞中指出，人工智能在提升金融服务质效、优化金融生态体系、降低营运管理成本等方面为金融业带来了深刻变革。为稳妥有序推进银行业人工智能的应用发展，要坚持战略引领、技术创新、业务融合、人才支撑和风险防控，以技术赋能实现金融业高质量发展。他强调，面对人工智能浪潮，金融业既要积极拥抱变化，又要稳健推进创新。中国银行业协会将坚持“助力监管、服务行业”，搭建好沟通交流平台，与各界共同探索AI+金融的创新发展方向，助力金融强国建设，更好地服务经济社会发展大局。

上半场座谈会由中国银行业协会研究部主任李健主持。他指出，党中央高度重视人工智能发展，并视其作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，深刻改变人类生产生活方式。当前，AI技术正以指数级速度在金融领域得到重视和发展，在改进金融服务质效、推进数字化转型等方面初显成效。但机遇与挑战是硬币的两面，数据治理的质量、模型可解释性、AI幻觉等技术瓶颈仍制约着深度应用；数据泄露、算法偏见、人才短缺、大银行和中小银行“智能鸿沟”等问题值得关注。要主动学习理论基础，清晰认知潜在风险堵点，关注人工智能应用全流程过程中的风险管理课题。

国家金融与发展实验室副主任杨涛围绕《大模型金融应用的机遇与挑战》主题进行发言。他指出，大模型正逐步从金融机构的内部辅助运营向对外客户服务拓展，需把握好应用价值与安全的平衡。其面临的机遇主要体现在金融服务实体经济的战略需求，金融数字化转型的内在驱动力，数据、算法、算力等要素的不断完善，以及各方创新合作生态逐渐形成。然而，大模型金融领域应用也面临着诸多挑战，包括技术自身的内在风险与不足，以及带来的潜在系统性、非系统性金融风险萌芽。在应对策略上，杨涛建议结合海外监管经验与国情特点，重点关注如何改善可解释性、准确性、算法趋同，以及缓解行业“马太效应”和金融信创适应性。

华东师范大学数据科学与工程学院教授、博士生导师黄定江发表了《代理型AI：塑造金融服务的未来》的演讲。他提出，智能体是实现代理型AI(Agentic AI)的关键，可改进金融生产自动化、重塑客户服务。但AI落地金融仍存在诸多挑战，如业务密集、服务人力密集、合规密集问题。现阶段智能体落地要明晰任务边界、匹配任务规模与模型能力、确认安全权限，以人机协作为主，先应用于流程化工作，再渗透到核心专业，需深度绑定场景。黄定江还介绍了智能体框架的多场景应用，并展望未来金融服务有望进入大规模智能体服务时代，实现高效精准、成本可控的服务。构建智能体分层次体系，成为金融行业服务新平台，能够提升质效并降低经营成本。

火山引擎金融行业总经理刘俊发表了《智能体在金融机构落地的机遇和挑战》的演讲，分享了对大模型、智能体与智能系统的洞察。他指出，2012-2022年是感知智能的创新阶段，2025年是智能体作为AI应用的落地元年，带来情绪价值、流程优化等商业机会。金融企业尤其是银行，应重视C端流量与情绪价值挖掘；同时把握智能终端、生活服务普惠产业、员工降本增效三大机会点。他提出金融机构可通过“五个目标”建设AI平台，实现低成本、高性能、易落地、高价值与安全性。对于监管层面，他建议出台针对中小金融机构的分级指南，鼓励行业聚焦生活服务场景，以更从容应对智能化转型挑战。

下半场座谈会由交通银行发展研究部负责人沈明智主持。

华为公司金融AI解决方案资深架构师李骏驰发表了《AI在金融领域的突破性变革与场景应用》的演讲，分享了AI在金融行业的变革与应用。他指出，随着ChatGPT、DeepSeek等技术发展，全球金融业正从数字化迈向AI原生阶段。生成式AI驱动核心业务重构，如智能中枢与数字员工等基础设施推动零售、信贷等场景变革，提升效率，使金融机构组织形态演变为人机协同。他介绍道，华为提供大模型、私有云平台、智能工作台及国产化算力体系等支撑产品和服务，助力金融机构应对变革。未来，华为将会以“智能基座”“生态协同”的双轮驱动，依托智能算力的产业和大模型技术，与行业伙伴共同构建韧性、普惠包容的新金融模式。

北京银行研究发展部总经理丁志勇以《打造人工智能创新平台 开启智慧金融新里程》为题，分享了商业银行的智慧金融应用。他指出，2024年，AIGC和大模型产业井喷，引发生产力与生产关系革命性变革，各国竞相制定人工智能领域发展战略，出台鼓励政策，以人工智能技术为依托的数字时代正加速到来。金融业是典型的数据密集型行业，人工智能以其深度算法学习及数据分析能力，广泛应用于渠道运营、产品开发、投顾服务、客户关系管理、风险合规等环节，助力降本增效。北京银行积极顺应人工智能技术发展趋势，发布AIB人工智能创新平台，全力打造“人工智能驱动的商业银行”。目前，北京银行重点聚焦系统性构建AI+金融全景图，前瞻性布局AIGC核心应用，创新性打造金融价值矩阵，最大化释放员工生产力等方面，推动金融业务全方位智能化转型。

华夏银行研究院院长陈璐发表了《积极应对AI新变革 加快银行数智化转型》的演讲。在分享中她指出，DeepSeek凭借轻量化设计、蒸馏技术、多模态数据处理及开源激励机制等特点，大幅降低了模型应用成本，尤其在自然语言处理、文本分析及本地化部署方面表现突出。她详细阐述了DeepSeek对人工智能产业链的显著影响，包括推动AI芯片国产替代、赋能大数据、机器人、生物医药和汽车制造等行业催生智能化升级。陈璐特别强调，该模型在银行业也展现出优化内部数据推理、赋能核心业务的潜力，如提升资产托管效率、助力风险管理等。然而，AI应用需关注模型风险、数据安全及合规风险挑战，建议银行从内部增效、决策辅助和对客服务三方面有序稳步推进AI部署，优先选择可解释性强的方案，并通过人机协作提升效率。她呼吁行业应聚焦细分领域核心竞争力，构建多层次金融服务体系，以应对科技金融的全生命周期需求。

交银金融科技有限公司总裁孙莉发表了《智能金融时代：交通银行AI应用的实践与思考》的演讲，分享了交通银行在人工智能领域的建设情况。她介绍，交通银行2021年发布“十四五”规划提出智能化发展愿景，2023年与华为等成立人工智能联合创新实验室，2024年推出“1+1+N”AI建设框架，涵盖能力平台、治理和应用场景等方面。在算力方面构建全信创国产高性能异构算力集群，构建开闭源结合的千亿级大模型矩阵，并从安全、效能等方面开展治理工作，并建设上百个大小模型结合的应用场景，取得一定成效。孙莉指出，AI要成为新质生产力，需要深度结构业务流程，交行通过梳理流程挖掘AI应用价值，探索流程再造。同时，关注模型迭代和泛化能力，加强业务、技术、数据协同，建立适配AI项目需求、研发、应用全生命周期的配套机制，培养复合人才队伍。未来，交行将与各方合作构建开放生态，推动金融科技发展。

最后，座谈会下半场主持人沈明智表示，AI时代各金融机构正在加速进行数字化转型，本次座谈会通过各领域专家的思想交流和碰撞，为金融机构活化思路、推动金融业积极拥抱AI浪潮提供了新启发。

本文来源：中国金融信息中心 陆家嘴金融网

作者：唐成千、顾至冉、贾兵兵

 微信编辑：胡闻哲