2025陆家嘴论坛期间，中外嘉宾们讨论了未来几年甚至几十年对于金融行业来说最重要的一个长期的结构性变化——人工智能（AI）对于金融行业的改变、冲击、机遇以及挑战。 上海新金融研究院理事长、上海交通大学上海高级金融学院创院理事长屠光绍提到了两件令他感受到AI带来了挑战的事情，“第一个，最近有一个机构说他们开发的智能AI基金经理打败93%的人类基金经理，我是从网上看的。另外，国际有名的金融机构谈到，将来AI取代金融系统平均50%以上的人力，不同的行业不一样，平均是在50%以上。这对我们金融机构是巨大的挑战。” 在挑战中看机遇，屠光绍认为，AI被广泛运用到金融行业各个方面，会带来整个金融行业在提升效率、满足客户要求等方面的发展机遇，提升金融机构的竞争能力。但基于金融行业的特殊要求，需要相对成熟的技术运用。 高盛集团管理委员会委员、亚太区总裁Kevin D SNEADER介绍了AI在金融行业的应用情况。他表示，在金融行业的消费者方面，AI的应用进展比较缓慢，在客户服务领域的Chatbot机器人金融顾问“需要监管好，因为有诈骗发生”，但他相信AI在金融行业的应用案例会越来越常见，并且会加速发展。 另外，在幕后，金融活动的数据分析和应用，综合信息产生、算法交易也发生了变化，比如纳斯达克的证交所，AI已经改变了所有的订单处理。而在高盛，如会议纪要、会计工作、日常工作之类的报告生成，都已经实现了自动化，“AI让我们实现了跨越式发展，尤其是生成式AI给我们建立新的构架。”Kevin说。 在发放贷款信用评分方面、监管风险建模方面，Kevin认为AI有很大的机会，但从基础设施到平台到应用，这三个阶段不仅仅是AI技术本身，监管起到非常重要的外部作用，“监管将会成为限制或者加速AI在金融业发展的重要因素。” 据他了解，不同的地方和国家会有不同的监管方式。比如在美国，对于AI监管主要是有九大原则，这九大原则主要是风险容忍度的门槛；在欧洲，则是看风险是不是系统性的，再分析每一个风险。 在中国，中国中信集团有限公司副总经理鲍建敏建议，有关部门要进一步完善人工智能在金融领域的应用规范与安全基线，共筑安全可信的发展环境，护航AI行稳致远。 鲍建敏具体谈了现代金融行业呈现的三大趋势。第一个趋势，推理大模型提升金融服务效能。大模型技术通过强大的自然语言处理和逻辑推理能力，有效运用金融行业海量的非结构化数据，挖掘其中的隐性观点，并实时动态生成决策，从而重塑服务体验。 第二个趋势，人工智能在风险识别和智能预警中的作用越发凸显。金融系统的风险防控是业务开展的核心，AI在风控系统上提供了更强的支持，通过知识图谱、联邦学习等技术升级，人工智能正从风险防御转向风险定价，实现跨机构、跨场景的风险联防联控。 第三个趋势，人机协同模式重塑金融服务生态。打通人工智能与金融机构现有系统的边界，通过AI智能体串联业务流程，将人工智能应用场景从工具辅助进化为智能服务。 鲍建敏认为，人工智能在金融领域的有效应用基于对金融数据的加工和分析。无论是金融服务的精确性还是敏感性，都需要在服务便捷与隐私保护之间找到平衡点。“金融机构一方面要严格落实监管信息安全要求，另一方面可以优先推进在可控环境下的人工智能创新探索。” 另外，鲍建敏认为，人工智能平台的自主掌控能力是金融机构实现技术主权和业务可持续发展的核心基石。国内金融机构目前在应用层创新活跃，后续应该加大对异构算力平台整合和开源技术研究，打造自主可控、安全可信的金融AI生态。 作为一家全球化的支付公司的领导，贝宝全球副总裁兼全球政府关系负责人Richard NASH总结了AI应用给支付带来的改变：“最初，支付更多地发生在线下，在实体商店通过人与人的交流完成交易。随后，支付逐渐过渡到线上阶段，人们有了更多的支付选择，这也带来了更多复杂的情况。而现在，AI在支付过程中发挥着越来越重要的作用，比如在支付时解决纠纷，以及在各个环节提供支持。AI的主动性越来越强，让我们的工作流程更加自动化，同时也提升了客户体验。” 展望未来，Richard表示，建立伙伴关系是特别重要的。“我们需要更好的治理，与有责任心的创新者开展合作，并设计富有责任的监管体系。这不仅是为了保护自身，也是为了确保机遇能够平等地惠及所有受众。” 为15000多家金融机构提供服务的Swift，每天帮助客户处理超过5000万条交易信息。Swift亚太区总裁黄式进认为，AI正在切实提升全球金融体系的完整性、平台的效率和金融体系本身的韧性。 在黄式进看来，AI无法在孤立的环境中发展。“我们需要借助结构化的数据标准，比如ISO20022，它可以给我们更有一致性的数据标准，确保人工智能真正促进效率提高。”
