安安查配资查询 黄益平：人工智能会否重构金融？

　　中新经纬1月6日电 题：人工智能会否重构金融？安安查配资查询

　　作者 黄益平 北京大学国家发展研究院院长

　　过去几年，人工智能技术以前所未有的速度渗透进金融体系。从智能客服、反欺诈、数字信贷，到投资决策辅助与监管科技，AI正在深刻改变金融机构的运作方式，也不断挑战我们对金融运行机制的传统认知。

　　一个越来越频繁被提出的问题是：人工智能究竟只是提升了金融效率，还是正在从根本上重构金融？换言之，金融的基本逻辑和运行规则，是否会因AI的广泛应用而发生改变？

　　这是一个需要谨慎回答的问题。一方面，AI技术仍处在快速演进阶段，金融应用本身也在不断试错与调整；另一方面，金融体系高度复杂，其背后有一套相对稳定的基本原理。判断“重构”是否发生，不能只看技术多么先进，而要看这些基本原理是否正在被改写。

　　一、从金融基本原理出发看AI冲击

　　传统金融理论强调几条核心原则：第一，时间具有价值，风险需要得到补偿；第二，信息是金融决策的基础；第三，市场通过价格机制配置资源；第四，金融体系的目标在于提高效率、促进增长，并维持稳定。

　　人工智能并没有否定这些原则，但它正在深刻改变信息的获取方式、处理能力以及决策过程。在传统金融中，信息往往稀缺、昂贵且不完全；而在数字时代，数据呈现爆炸式增长，算法在信息处理中的作用迅速上升。这种变化，使金融决策越来越依赖模型、算力和数据结构，而不再仅仅依靠人工经验和有限样本。

　　问题不在于金融是否仍遵循“风险—收益”权衡，而在于风险是否被重新识别、重新定价，乃至重新分配。

　　二、智能客服：效率提升之外的结构变化

　　在所有AI金融应用中，智能客服可能是最早落地、也最直观的一类。大量金融机构已经用机器替代人工处理标准化、高频、低复杂度的客户咨询。这一变化带来的直接效果，是成本下降和效率提升。

　　但更深层的变化在于，金融机构与客户之间的信息交互方式发生了转变。通过自然语言处理和用户行为分析，金融机构不仅能“回答问题”，还可以在交互过程中识别需求、预测偏好，并进行产品匹配。

　　不少机构发现，智能客服不再只是“成本中心”，而开始具备创造价值的能力。当服务、数据和产品推荐形成闭环，金融服务的边界被进一步拓展。这一变化，标志着金融机构开始从“被动响应需求”转向“主动理解并塑造需求”。

　　三、反欺诈与风控：AI的核心战场

　　如果说智能客服提升的是效率，那么反欺诈和风险控制则关系到金融业务能否持续。信息不对称始终是金融交易中的核心难题，它带来逆向选择和道德风险。在高度数字化的金融环境中，这一问题非但没有消失，反而更加突出。

　　因此，几乎所有金融机构都将人工智能应用于异常交易识别和风险预警。支付、信贷、证券交易等领域，已经高度依赖算法来判断行为是否“正常”。

　　但这是一场长期博弈。“道高一尺，魔高一丈”，只要存在规模化金融服务，就会滋生同样规模化、技术化的欺诈行为。金融科技能力，正在成为金融机构最重要的“护城河”之一。没有足够的技术能力，机构本身的金融价值就难以体现。

　　四、数字信贷：普惠金融边界的拓展

　　人工智能对金融结构影响最为深刻的领域，可能是信贷，尤其是数字信贷。长期以来，普惠金融推进的核心挑战在于两个“难”：获客难、风控难。

　　互联网平台在获客方面发挥了重要作用，而大数据和AI算法则在风控上提供了新的解决方案。通过非传统数据(交易行为、平台记录、供应链信息等)和机器学习模型，金融机构可以在缺乏财务报表和抵押物的情况下，对中小微企业和个体经营者进行信贷评估。

　　大量实践和研究表明，这种模式在风险控制上并不逊色于传统方法，甚至在某些场景下更加精准。更值得注意的是，算法在一定程度上减少了人工决策中的主观偏见。例如，一些案例显示，引入算法后，基于地域或身份的隐性歧视有所下降。

　　这意味着，人工智能不仅可能提高金融效率，也可能改善金融公平性，从而重新定义普惠金融的可达边界。

　　五、投资决策与市场情绪：AI的“软信息”能力

　　在投资领域，人工智能的应用同样引发广泛关注。尽管“智能投顾”整体发展尚未取得突破性成功，但AI在情绪分析和预期识别方面已经展现出独特优势。

　　通过对文本、语音、表情、行为等“软信息”的分析，算法可以实时提取市场情绪因子，并据此形成投资信号。例如，对央行官员新闻发布会的语言和表情进行分析，已经被证明可以解释部分短期市场波动。

　　相较传统的问卷调查和滞后统计，这类方法覆盖面更广、反应更及时，也更贴近真实行为。然而，这也带来新的问题：如果越来越多市场参与者使用相似的算法策略，市场是会变得更加有效，还是更容易出现共振和波动放大？

　　这一问题，尚无定论。

　　六、AI与金融监管：机遇与不对称风险

　　在提升金融监管能力方面，人工智能同样被寄予厚望。算法可以帮助监管者更快处理信息、识别风险、追踪传导路径，这在理论上有助于提升金融稳定性。

　　但关键在于技术能力的相对分布。如果市场参与者在技术应用上领先于监管体系，风险可能在监管反应之前就已积累并爆发。换言之，AI并不自动等于更安全的金融体系，它也可能放大信息和能力的不对称。

　　此外，AI驱动的信贷和交易决策，可能改变传统的风险传导机制。经典理论认为，资产价格通过抵押品机制影响信贷供给，形成“金融加速器”。而当信贷更多依赖现金流和行为数据时，这一机制可能被削弱，但企业和个体之间的分化也可能更加明显。

　　七、尚未“重构”，但正在重塑

　　综合目前的观察，人工智能已经显著改变了金融运行方式，并在多个维度上提升了效率和覆盖范围。但至少在现阶段，它尚未颠覆金融的基本规律。风险仍需补偿，价格仍由市场决定，稳定仍是核心目标。

　　真正的变化，在于信息结构、决策方式和风险识别的精细化。这些变化，可能在长期内逐步重塑金融的微观结构，甚至影响宏观稳定。

　　因此，人工智能不会只带来单向的效率红利，它必然伴随着新的不确定性和挑战。如何在技术创新、市场效率与金融稳定之间取得平衡，将是未来金融体系必须长期面对的核心议题。

　　如果说人工智能正在“重构”什么，它重构的或许不是金融的基本逻辑，而是我们理解、运用和管理金融的方式。(中新经纬APP)

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编辑：宋亚芬

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