金改前沿｜“跑得了和尚跑不了庙”？AI加速普及挑战金融业信任逻辑
金改前沿｜“跑得了和尚跑不了庙”？AI加速普及挑战金融业信任逻辑
2026年06月19日 11:26
新华财经上海6月19日电（记者张天源）当前， 人工智能 技术正以前所未有的速度迭代演进，从通用大模型到智能体范式，从效率工具到“数字劳动力”，科技对金融业的重塑已从单点应用走向系统性变革。当AI席卷金融业，如何用好、用对前沿科技力量也成为新课题。在2026 陆家嘴 论坛上，与会嘉宾围绕 人工智能 赋能金融的实践路径、风险防控与治理框架展开深度对话。
应用前沿： 人工智能 在金融业加速落地
人工智能在金融领域的落地已进入纵深阶段，中外机构纷纷构建起各具特色的赋能体系。
浦发银行 董事长张为忠分享了一组数据：2025年全球人工智能市场规模达7500多亿美元，2026年有望突破万亿美元；中国人工智能核心产业规模已达1.2万亿元，年均增速20%；今年一季度国内算力需求同比增长417%，Token日均调用量从2024年初的1000亿次跃升至140万亿次。
“全球82%的企业计划在2026年部署生成式AI，中国企业的比例更高达86%。”张为忠指出，人工智能正在推动金融业从“标准化产品”向“千人千面”的定制化服务跃迁，实现真正的“以客户为中心”，并通过技术平权让长尾客户享受过去仅面向高端客户的 综合 金融服务。
“人工智能正在重塑 银行 业的发展范式。” 中国银行 行长张辉表示，在人工智能应用中要优先选择发生频率高、标准化程度高的场景切入，同时构建涵盖事前评估、标识规范、内容监测与审核的体系化机制，通过人工干预确保AI在安全可控轨道上运行。
“这一年来，最深的感受是AI的能力有了更本质的提高。从过去问答型的能力迅速升级成智能体的能力，真正赋能提高生产力。” 奇富科技 CEO吴海生在接受记者采访时表示，AI带动基础设施的整体升级，金融行业的 AI应用 从过去的数字化迅速进入智能化阶段。金融科技公司也迎来了新的发展机遇，除了场景应用外，还包括技术出海的机遇。
国际机构同样在加速布局。 宏利金融 亚洲区总裁兼首席执行官史蒂芬·芬奇（Steven Finch）透露， 宏利金融 的AI Agent目前已拥有十万个智能服务节点，并在香港推出AI销售专业工具，能够整合海量客户数据为客户提供高度定制化的专业建议。“我们的目标是成为一家由AI驱动的组织，但始终遵循‘人为决策为主，机器辅助为辅’的原则，因为信任是重中之重。”
“在金融科技出海的市场上，中国的AI技术拥有显著的竞争优势。很多海外市场的实践已经证明，国内的金融科技企业可以超越当地企业的表现，所以我们看到了很大的机遇。”吴海生说。
新型风险：模型黑箱、幻觉与信任危机
在拥抱技术红利的同时，多位专家对AI带来的新型风险保持了高度警惕。
“大模型当前面临的主要风险有模型黑箱、模型幻觉、模型自主思考和决策带来的不确定性。” 农业银行 董事长谷澍表示，海量参数带来可解释性难题、概率生成带来准确性考验，模型自主思考决策也带来不确定性。“大模型本质上是概率统计，不是逻辑性的事实推导，当数据和事实依据不足时，容易产生自洽的幻觉。”
张辉进一步指出，目前人工智能尤其是大模型，本质上仍未脱离概率预测系统，而金融业务对严谨、精准、可靠的要求与概率预测虽有交集，但不能完全依赖。他提出，将AI定位为“有效助手”而非“最终决策者”，优先选择容错率高、非决策类场景进行探索。
“当所有人都相信并依赖同一套导航信息时，原本最不拥堵的路线往往会因为大量车辆涌入而变成最拥堵的路线。”上海交通大学上海高级金融学院教授朱宁认为，AI对金融行业的冲击可能是很大的，潜在风险要关注。他举例，AI可能导致个人对错误信息过度依赖，甚至产生“合成谬误”。他警示，金融行业是经营信任的行业，“跑得了和尚跑不了庙”的传统信任逻辑在AI时代面临挑战。
张辉表示，人工智能的技术发展对 网络安全 和金融安全造成了极大冲击， 银行 业要通过安全可控的创新机制与管理，构建新型防护体系，有序促进人工智能的合规应用与高效发展，守住安全底线。
加强治理：在监管与创新之间寻求动态平衡
国家金融监管总局局长丁向群在2026 陆家嘴 论坛开幕式也提到，人工智能等新技术正深度影响金融运行逻辑，需要在应用和安全之间取得平衡。面对AI治理这一全球性课题，嘉宾们呼吁在监管与创新之间寻求动态平衡。
“近年来，人工智能在资本市场应用快速铺开，在深度赋能的同时也带来了新的挑战。”证监会主席吴清表示，证监会将统筹好发展与安全，适时发布规范发展资本市场人工智能的指导意见，提升投资研究、客户服务等重点场景技术应用的安全性、可靠性，依法从严打击利用人工智能非法荐股、造谣传谣、违法交易等乱象，推动用好、用对科技力量。
“人工智能不便宜，必须构建精准化、精细化的价值度量体系，避免因为是热点就一哄而上。”张辉说。
“随着智能体的推广，大模型的应用风险是在扩大的。我们既要把大模型用好，也要把大模型应用过程中的风险防好。”谷澍指出，当前智能体（Agent）在金融业的应用日益普遍，但行业定义和规范尚未统一。“有的 银行 说开发了几百个，有的声称上万个，差异巨大，这主要源于目前对智能体的定义和规范标准尚未统一。”他建议将功能单一、流程固定的智能体做成“标准件”以避免重复开发，从而集中精力开发具备自主规划和决策能力的复杂智能体。
（文章来源：新华财经）