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专题：2025陆家嘴论坛召开，央行、金融监管总局 、证监会等发布重磅政策

　　共议共建、共筑
、共创之路。

　　人工智能（AI）快速发展 ，正在重塑金融行业的工作范式 。在这过程中，AI给金融行业带来哪些机遇和挑战？解决这些挑战需要怎么做？全球金融监管体系又该如何加强合作？

　　6月19日
，在2025陆家嘴论坛“全体大会六：人工智能赋能金融改革创新：机遇和挑战
”上，与会嘉宾就上述问题展开讨论
。他们认为 ，AI在金融行业的应用仍有待深化
，并需警惕“数字鸿沟”或“AI鸿沟 ”，全球监管合作与监管协调是推动金融AI应用与发展的关键。

　　AI应用仍处于早期阶段

　　从前台的营销、客服 ，到中后台的风控 、研发
，乃至金融机构的组织变革，AI已渗透金融行业各个环节 ，无处不在 。

　　高盛集团管理委员会委员
、亚太区总裁施南德（Kevin D Sneader）认为
，从AI应用领域来看，主要集中在三个方面：一是数据分析与算法交易 ，这些应用大多在后台运行
，但已经对金融活动产生了深远影响。二是公司内部流程自动化，AI在企业内部流程中的应用已经取得了显著进展
。三是贷款发放与信用评分 ，AI在信用评分和监管风险建模方面的应用潜力巨大。

　　“AI并非只是一个遥远的概念，而是已经切实存在且极具实用性的强大工具 。
”SWIFT亚太区总裁黄式进表示
，它正在显著提升全球金融体系的完整性、平台效率以及金融体系本身的韧性
。

　　黄式进进一步指出，目前 ，AI已经被融入SWIFT平台的一些关键领域。例如
，通过AI技术，SWIFT能够检测异常情况 、加速相关调查审查
、降低制裁筛查中的误报率 ，并增强对数据的洞察力 。这些技术的应用帮助SWIFT的会员
，无论是私营企业还是公共机构，都能更好地理解和利用数据
。

　　尽管AI正以前所未有的速度深刻重塑金融业 ，但与会嘉宾认为
，其应用发展仍处于早期阶段。

　　施南德指出，AI目前仍处于探索和发展的初级阶段 。他强调 ，金融基础设施和平台的搭建是整个行业的基石
，而真正能够创造价值的，是基于这些平台的应用开发
。然而 ，尽管投入巨大，目前尚未看到特别好的应用能够为整个金融行业带来日常的实质性变化。但他坚信
，随着技术的不断进步，行业变革和投资回报终将到来 。

　　数字鸿沟是否在扩大有争议

　　对于AI在金融行业应用的成效 ，业界看法存在分歧
。一方面
，有观点认为，AI的出现带来了“平权”效应 ，有助于缩小不同金融机构之间的差距；另一方面
，也有人担心，AI的应用可能会加剧“数字鸿沟 ” ，导致机构间的分化进一步扩大。

　　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持有后一种看法 。他分析称
，当前金融领域的AI应用呈现出“冷热交织 、冷中有热
、热中有冷
”的不均衡状态：从主体看，大型金融机构应用进展快 ，但中小企业面临重重困难
，形成“热中有冷”的局面。在技术运用上，应用冷热不均 ，越向深层模型化发展，难度越大
，与核心业务结合的挑战越高
。从业务范围看， 应用场景虽在拓展 ，但核心业务的AI应用仍处于起步阶段
，尚待深入。

　　基于此，屠光绍提醒需警惕由此引发的“数字鸿沟 ”或“AI鸿沟
” ，避免消费者无法充分享受创新服务的便利 。他强调
，探讨AI金融应用时应关注基础性、长期性的问题
。金融机构应牢记“服务大众”的初心，不仅要关注大机构 ，更要重视普通百姓的需求。

　　部分乐观观点则认为
，AI实际惠及了更多小微客群 。贝宝（Paypal）全球副总裁兼全球政府关系负责人理查德·纳什（Richard Nash）表示，评估AI影响时 ，焦点不应仅限于大企业
，更需关注其对小微企业的赋能
。他指出，一项美国调研显示 ，超过半数受访小微企业已将AI融入日常工作，其中80%用于市场营销。绝大多数使用者视AI为提升竞争力的核心
，并渴望深化应用以提高效率与个性化服务能力 。他认为，AI作为潜力巨大的工具 ，不仅能助力企业发展
，更能弥合数字鸿沟，为小微机构创造更多机遇
。

　　无论现状如何 ，AI在金融应用的最终目标都指向普惠。中信集团有限公司副总经理鲍建敏称
，AI在金融领域的应用涉及普惠性 、精确性和安全性等关键维度，他尤其赞同屠光绍对普惠性的强调 。AI的最终使命是服务更广泛的群体 ，因此必须在普惠性上覆盖更广受众
，深度挖掘长尾需求
。在精确性方面，则需强化用户画像精度 ，提升投融资的真实能力
，以充分释放AI效能。

　　“共建
、共筑、共创 ”

　　在AI于金融行业应用的过程中，面临的挑战远不止数字鸿沟 ，安全与隐私问题也日益凸显，成为当前亟待解决的重大难题 。解决这些挑战已成行业共识
，并急需破题。

　　从国际视角来看，屠光绍指出 ，全球监管合作与监管协调是确保AI在金融体系中得以顺利应用并推动金融体系发展的关键
。只有通过跨国界的监管协同
，才能为AI在金融领域的应用提供一个稳定 、可预期的环境。

　　黄式进认为，应用AI需具备宏观视野 ，推动规模化落地
，避免形成“信息孤岛” 。而其中的关键是数据结构，“必须确保各项工作能共同促进生态系统内的互信、系统安全与韧性 ，并基于这些原则建立行业标准
，以达成更优成效
。
”黄式进称。

　　鲍建敏将之总结为“共建
、共筑、共创”：首先，共建AI基础设施 ，构建一个开放 、安全
、高效的智能算力底座
，以支持大模型的全生命周期应用，从而夯实金融AI的根基；其次 ，共筑安全可信的发展环境，完善金融领域AI应用的规范与安全基线
，保障AI的稳健发展；最后，共创开放协同的创新生态 ，构建产学研深度融合的金融AI生态体系 。

　　在推动全球合作与共识的过程中
，互相信任是至关重要的基础
。施南德指出，信任在整个生态系统中极为关键。尽管AI发展迅猛 ，但金融体系的核心是信任
，它必须得到坚实保障，绝不能被侵蚀 。“金融的可持续性、道德标准等要素都与信任紧密相连 ，我们必须确保在整个生态系统中更好地保护和维持信任
，努力在每一个环节建立互信
。 ”

　　“目前，全球许多机构正在积极制定相关标准。这些工作的目的并非阻碍创新 ，而是时刻提醒所有人互信的重要性 。
”施南德称
，如果我们能够建立一个负责任且良好的监管框架，这将极大地助力构建更稳固的互信基础
。