当前，以人工智能（AI）为主导的技术范式迁移正引发金融业的深层次变革，二者共同的数据密集型特征使人工智能与金融业形成天然耦合。在AI技术深度渗透金融业多种核心业务场景的同时，也随之衍生出算法偏见、模型黑箱等各类新型风险，对传统监管框架的有效边界提出挑战。本文在系统梳理国内外人工智能金融业应用场景基础上，分析金融领域人工智能监管理念与实践趋势，以期为理解人工智能时代金融监管的底层逻辑、把握未来监管发展方向提供理论参考和实践借鉴。
人工智能在金融领域的主要应用场景
近年来，算力飞跃和数字经济的兴起，推动人工智能进入爆发式发展阶段。从2022年生成式人工智能——ChatGPT的问世，再到如今DeepSeek风靡全球，AI技术的快速发展不仅展现其巨大的潜力，同时也深刻地影响各行各业。
全球金融机构正在加速推进人工智能技术的渗透，拓展多元化应用场景。目前其在银行领域的应用主要聚焦四大维度：一是客户服务智能化转型，如通过智能助手实现全天候客户服务全覆盖；二是内部运营自动化升级，如在行政办公、人力资源等领域通过人工智能提升重复性工作处理效率；三是合规风控智能化突破，如在反洗钱和反恐怖融资、反欺诈等领域通过智能监测工具提升异常识别精准性；四是核心业务价值创造，如运用智能信贷审批压缩信贷流程、提升放款效率。
我国金融领域人工智能应用的整体趋势与国际同业基本一致，客户服务和运营管理领域能够较快实现智能化工具的规模化应用；在规则明确的合规风控领域，金融机构正基于既有小模型体系加速大模型工具的研发部署；针对人工依赖度高、规则复杂的风控及核心业务场景，则优先通过大模型辅助决策工具实现效率提升。这种分层推进策略既延续了国际主流实践路径，又通过渐进式创新平衡了技术风险与业务价值创造的需求。
此外，当前AI技术在金融领域的应用仍主要依托ChatGPT等通用型交互式人工智能技术，主要服务于“外围辅助”。随着以DeepSeek为代表的新一代垂直领域增强型交互式人工智能的深度训练与部署，其语义理解能力和决策逻辑优势有望实现向“核心决策”场景的突破。值得注意的是，此类前沿技术的推进深度仍面临多重限制，包括金融机构在算力基础设施和研发投入上的资源配置不足，以及算法的可解释性、监管不确定性带来的合规成本等挑战。
人工智能在金融领域融合应用的潜在挑战
人工智能在驱动金融领域效率革命与技术创新的同时，可能因其底层所依赖数据和算法的内生缺陷或不可解释性，衍生出多维风险，进而对消费者权益、金融机构乃至金融市场的稳定性带来隐患，同样值得关注与探讨。
消费者保护：用户权益受损风险。AI技术对于消费者权益的潜在风险主要表现在对公平交易权、用户知情权、消费者隐私等方面的影响。人工智能模型依赖历史数据训练，可能因数据偏差或算法设计缺陷导致决策失真，如缺乏少数群体特征数据导致歧视性决策，损害消费者权益，而AI驱动的决策逻辑复杂，以及黑箱化算法的不可解释性，也可能导致用户知情权受限，致使客户丧失维权依据。此外，AI技术通过行为数据分析客户偏好，还可能过度采集客户敏感信息，以及数据存储和传输环节的漏洞都可能加剧消费者数据泄露风险。
微观审慎层面：金融机构的个体风险。AI技术应用在算法模型的固有偏差与数据安全隐患等同样威胁单一金融机构稳健性，主要表现在五个方面：一是模型风险，由于人工智能模型的可解释性不足，人工智能模型的结果难以进行业务逻辑验证，这一问题伴随着模型不断迭代复杂程度上升而愈发突出；二是数据偏见问题，人工智能模型的效果取决于训练数据的质量，若训练样本存在数据偏见，则人工智能模型极有可能过度拟合，从而进一步放大数据偏见；三是模型依赖问题，高估人工智能模型能力而造成模型滥用，以及对单一数据源或技术的依赖威胁业务连续性；四是数据与信息系统安全问题，人工智能模型建设与维护若需和第三方服务商进行接口交互，将使得金融机构更容易遭受网络攻击，造成数据泄露；五是人工智能自主决策特征导致问责难题，可能引发金融机构新型治理挑战，由于人工智能能够脱离人工干预形成自主性决策，传统问责机制难以适用，技术供应商、模型开发方与使用机构间的责任边界模糊，且算法黑箱特性阻碍了风险事件的归因追溯，这一治理真空可能诱发道德风险。
宏观审慎层面：系统性风险传导。人工智能对金融系统整体稳定性方面带来的挑战主要包括四个方面：一是人工智能决策的同质化带来的“羊群效应”，如多家商业银行采用同一套人工智能模型且基于相似数据源进行训练，可能导致顺周期行为放大，进而引发系统性偏差；二是个别第三方服务商若在市场上形成技术垄断，容易产生路径依赖，若第三方服务商出现问题则会对市场造成大规模影响，诱发系统性风险；三是复杂人工智能的“不可解释性”导致其算法策略的自我迭代缺乏监管，将会增加监管和金融机构对系统性风险识别和评估难度；四是各国对人工智能治理、数据主权等规则不统一，可能导致金融机构利用AI技术差异规避监管，增加跨境风险监测和监管难度。
金融领域人工智能监管的主要趋势
尽管人工智能在金融领域的应用存在潜在挑战，但人工智能与金融领域的深度融合已呈不可逆转的发展趋势。因此，如何构建有效的人工智能监管框架，并评估传统监管工具对新技术的适应性，成为值得深入探讨的关键问题。根据经济合作发展组织（OECD）调研结果，多数金融监管机构表示未来可能不会推出专门针对人工智能应用的新法规，将采取“技术中立”的监管原则，跨行业人工智能监管政策将成为主要的监管规范。
国内外监管方向的相同点。监管实践显示，目前各国普遍从透明度与可解释性、治理与问责机制、可靠性与稳健性、算法公平性、数据隐私安全五大维度出台跨行业的人工智能监管政策。
透明度与可解释性。人工智能本质上属于模型的范畴，其透明度和可解释性问题是对其进行监管所需解决的首要问题。美国国家标准与技术研究院（National Institute of Standards and Technology，NIST）在2021年提出四项针对可解释性的原则和标准具有重要参考价值：一是可溯源性原则，即人工智能模型在产出决策成果时，需提供相应的决策理由和支撑依据，为使用者更好地理解模型结果提供保证；二是可理解性原则，即需提供的解释应当明确易懂，即使是非技术人员也能理解人工智能模型是如何进行决策的；三是准确性原则，即需提供正确反映系统生成输出过程的解释，准确反映模型背后的推理过程；四是可靠性约束原则，人工智能模型应当有明确地适用范围，在产出结果前必须确保结果的可靠性，而在面临数据不足以及不确定性的场景下，人工智能模型应当避免输出结果。
治理与问责机制。在确保人工智能系统透明度的基础上，需建立有效的治理与问责体系：首先，明确具体角色和相关责任，将最终职责落实至金融机构的董事会和管理层；其次，强化全生命周期的过程管理，详细记录人工智能模型的工作原理和结果生成过程，提高履职评估的效率；最后，执行标准化的档案管理规范，要求保留模型档案并设定适当的保存期限，确保可追溯性。
可靠性与稳健性。人工智能系统的可靠性与稳健性检验与传统的模型相似，包括一系列有效性、准确性和稳健性的监控指标。与传统模型不同的是，评判人工智能系统可靠性的首要目标是将人工智能决策的潜在有害风险降至最低，避免因决策失误对业务或客户造成重大风险。因此，金融机构需要通过一系列有效措施控制人工智能决策带来的潜在风险，如建立持续监控体系，部署实时异常检测系统；对AI模型进行动态验证，包括极端市场环境下的压力测试，确保模型输出稳定；设置动态人工干预机制，当AI决策偏离度阈值时，触发人工复核机制，防止算法错误的扩大化。
算法公平性。人工智能系统的公平性包括结果公平性和程序公平性两大维度。结果公平性强调输出需满足非歧视性原则，但实践中面临多重挑战，包括系统性偏见（如历史数据对少数群体的代表性不足）、计算和统计偏见（如优化目标牺牲边缘群体权益），人类认知偏见（如数据标注隐含主观倾向）等，这些问题导致结果公平性指标难以衡量与实现。程序公平性则强调决策过程的透明性与可问责性，通过对外披露和外部问责机制规范决策流程，其优势在于可以通过制度设计快速落地。然而，其实施仍受限于模型黑箱特性和商业秘密保护要求，比如，披露人工智能模型的工作原理与决策过程仍然面临一定难度。
数据隐私安全。人工智能系统的开发高度依赖大规模数据资源，这使得数据隐私保护成为关键监管焦点。在欧盟的人工智能指导原则中，明确要求对涉及宗教信仰、健康信息等敏感数据的AI模型必须建立严格的检测和纠偏机制。我国当前的人工智能治理框架同样强化了合规要求，强调在人工智能开发过程中必须遵循《数据安全法》《个人信息保护法》等相关数据隐私法规，确保数据全生命周期安全可控。
国际上监管理念的主要差异。虽然各个国家和地区在监管的主要方向上不断趋同，但是在具体的监管范围和理念上仍存在较大差异，区分为以欧盟为代表的“强监管”路线、以美国和英国为代表的“轻监管”模式以及以中国为代表的“灵活监管”理念。
欧盟在2024年8月正式颁布全球首部针对AI的法案《人工智能法案》，构建了四级AI系统风险分类：不可接受的风险、高风险、有限风险、轻微风险。基于风险等级实施不同的管理措施，并要求高风险AI系统必须通过第三方认证，监管思路侧重事前的系统性风险阻隔。
美、英两国强调“监管沙箱”和行业自律相结合的AI治理路径，倡导具体应用场景和风险大小的分散监管理念，认为AI技术进化速度极快，需要采取敏捷、迭代性强的监管路径，制定僵硬且严苛的立法可能抑制AI创新，并可能限制对未来技术突破进展作出快速响应的能力，美、英两国的监管方式可能有利于创新和技术突破，但可能会牺牲一定的安全性。
中国在人工智能监管方面秉持“灵活监管”的理念，旨在平衡技术发展与风险防范。目前，中国已构建起以《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》《生成式人工智能服务管理暂行办法》等为核心的人工智能监管基本框架。这些法规相互关联，形成了协同监管的体系。
在监管内容上，中国侧重于风险管控，涵盖多个主题和领域，综合考虑不同问题和因素，确保人工智能技术的健康发展和规范应用。例如，《生成式人工智能服务管理暂行办法》明确要求对生成式人工智能服务实行包容审慎和分类分级监管，以促进创新的同时防范潜在风险。
在监管范围上，中国实行包容审慎和分类分级监管，根据不同风险程度的AI系统提出不同的监管要求。例如，对于具有舆论属性或社会动员能力的生成式人工智能服务，要求进行安全评估和备案。这种分类分级监管方式有助于更精准地应对不同场景下的风险，确保人工智能技术的安全、可靠、公平和透明。
人工智能应用对银行业及其监管的影响与建议
伴随着人工智能技术的革命性突破和深度应用，其对银行业的商业模式革新与金融监管转型正在产生深远影响。在此背景下，银行业金融机构及监管当局亟需构建AI技术认知框架，审慎评估新技术带来的影响并采取相应举措，在创新激励与风险防控之间寻求动态平衡。
对银行业的影响与相应举措。人工智能技术正在推进传统银行业价值创造路径的系统性重构，从智能获客、精准风控到全天候客户服务，智能技术渗透已延伸至银行业务全链条。银行业需建立动态调整的战略转型机制，实时监测新业态和市场进入者对利润机构的影响并及时优化业务布局。同时，将AI管理模块融入员工发展规划，建立涵盖技术认知、操作能力与风险识别的培训体系，确保银行员工具有管理人工智能风险的意识和能力。
在AI技术应用层面，银行业需进一步探索人工智能的应用场景，将智能算法深度融合至产品研发与运营的全周期，同步搭建包含网络安全保护、算法偏差监测、数据泄露预警等的AI风险管控框架，建立专业IT技术人才储备库，确保有效应对人工智能潜在风险。
针对第三方合作机构风险，随着人工智能技术应用的深入，商业银行可能会依赖第三方机构进行部分人工智能模型与系统的共建，从而导致风险积聚。银行须在技术合作协议中明确模型合规性、算法可解释性及系统故障责任归属条款等，详尽规定各方责任义务，并对第三方服务执行与其自身业务相同的标准，包括尽职调查、运营风险管理、持续监控等。
对监管部门的影响与相应举措。人工智能时代，监管部门需在保障系统安全与稳健发展的基础上，持续评估人工智能对系统性风险的影响，并采取精准应对。
一是建立基于AI应用风险等级的差异化准入机制。可参考欧盟四级分类体系进行分类，并对高风险模型部署交叉校验及人工干预系统，同时要求银行机构披露模型训练数据来源。此外，同步强化算法审计、模型解释等专业监管人才队伍建设，对可能提升或损害金融稳定的人工智能应用场景保持敏感。
二是建立协同监管机制。针对数据隐私泄露、算法歧视、反洗钱机制失效等新型风险，金融监管部门可与数据保护、国家安全等相关部门建立常态化沟通与协调机制，确保跨境数据传送、模型合规训练等关键领域的监管合力，确保银行业务AI应用在相关法律法规约束范围内开展。
三是迭代监管沙盒功能模块。整合模型压力测试、动态合规评估、对抗性攻击模拟等工具，使监管沙盒成为平衡创新与风险的重要手段，为监管机制创新提供助力。
四是深化监管科技融合应用。金融监管部门可加快探索将AI技术深入嵌入监管流程，不仅能够提升监管体系的技术敏感性，也可以通过监管实践积累相关应用经验，为制定适应性的监管框架提供实证支持。