人工智能助力金融改革：机遇与挑战并存

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）技术逐渐渗透到了各个行业，特别是在金融领域，其影响尤为显著。2025陆家嘴论坛上的全体大会上，中国中信集团有限公司副总经理鲍建敏围绕“人工智能赋能金融改革创新：机遇与挑战”这一主题，系统地分析了现代金融行业所面临的机遇与挑战。他采用“三个三”的框架，从三大趋势、三大核心挑战和三条建议出发，为金融行业的智能化转型提供了深刻的见解。

机遇：人工智能的三大趋势

1. 推理大模型提升金融服务效能

推理大模型的应用正在显著提升金融服务的效能。现代金融业中的大模型技术，凭借其强大的自然语言处理和逻辑推理能力，可以高效地处理金融行业的海量非结构化数据。这些数据中隐含的观点得以挖掘，并能够基于实时数据生成动态决策。通过这样的技术创新，金融机构的服务体验得到了明显的改善，实现了更加精准和高效的客户服务。

2. 多模态信息分析提升智能风控能力

利用多模态信息分析的能力，金融行业在风险控制方面取得了更大的进展。在金融业务中，风险防控一直是核心要素。现代AI通过知识图谱和联邦学习等技术的运用，使得风险管理转向了更加智能和精确的方向。人工智能不仅能够提升风险识别的准确性，还能实现跨机构、跨场景的联防联控，这大大增强了金融系统的稳健性。

3. 人机协同模式重塑金融服务生态

，人机协同的模式正在重新构建金融服务生态。将人工智能与现有金融系统对接，通过AI智能体串联起各个业务流程，金融服务的形式和内容发生了深刻的变化。由工具辅助逐步演变为智能化服务，提升了业务创新的可能性。

挑战：金融业的三大核心问题

尽管人工智能在金融行业带来了诸多机遇，但也面临着不容忽视的挑战。

1. 便捷服务与数据安全的平衡

当前，金融领域需要在提升服务便捷性和保护用户数据隐私之间找到平衡。人工智能的有效应用依赖于数据的深度挖掘和分析，但这也使得金融机构在确保服务质量的同时，面临着信息安全的压力。因此，金融机构必须严格遵循监管信息安全的要求，同时在可控的环境中探索人工智能的创新。

2. 算法可解释性引发的信任危机

算法的可解释性问题可能导致信任危机。由于许多AI决策的算法被视为“黑箱”，其内部逻辑难以理解，可能造成偏差和误判。这将直接影响到人工智能在专业领域的应用可靠性。为了解决这些问题，金融机构需要实施算法审计机制、研发可解释的AI技术，并对决策结果进行交叉验证。

3. 技术迭代与自主掌控的战略选择

，技术的迭代速度也给金融机构带来了挑战。为了确保技术的主权和业务的持续发展，金融机构必须增强对AI的自主掌控能力。在当前基础上，需要加大对异构算力的整合及开源技术的研究，以构建一个安全可靠、可控的金融AI生态。

建议：金融行业的三条转型路径

对于应对这些挑战，鲍建敏提出了三条建议，旨在为行业的智能化转型提供指导：

1. 共建AI基础设施

为了夯实金融AI的发展基础，行业应共同构建开放、安全和高效的智能算力底座，以支持大模型的全生命周期应用。这一基础设施的构建势必将推动金融科技的创新发展。

2. 共筑安全可信的发展环境

金融行业的发展必须在确保安全和可控性前提下释放人工智能的潜力。因此，建议监管机构进一步完善人工智能在金融领域的应用规范和安全基线，以确保行业的发展稳健而持久。

3. 共创开放协同的创新生态

，为了激发金融AI的活力，建议打造一个产学研深度融合、开放共赢的生态体系。监管者应发挥桥梁作用，促进跨机构、跨领域的协同创新，共同探索人工智能在金融行业的应用新模式。

人工智能的快速发展正引领金融行业进入一个新的变革时代，行业应在机遇和挑战并存的环境中不断探索。通过引入新的技术和创新机制，金融行业不仅可以提高服务效率、风险控制能力，更能够在激烈的市场竞争中占据优势。