黃益平：人工智能時代，金融監(jiān)管的新挑戰(zhàn)與機遇

　　中新經(jīng)緯5月10日電 題：人工智能時代，金融監(jiān)管的新挑戰(zhàn)與機遇

　　作者 黃益平 北京大學(xué)國家發(fā)展研究院院長

　　在金融強國建設(shè)的背景下，我國金融體系正面臨效率與穩(wěn)定的雙重考驗。當(dāng)前，中國金融業(yè)規(guī)模龐大，但支持實體經(jīng)濟的質(zhì)量、監(jiān)管能力都有待進(jìn)一步提升。如何在“放松監(jiān)管以支持創(chuàng)新”與“收緊監(jiān)管以防范風(fēng)險”之間找到平衡，成為政策制定者的核心課題。而人工智能的迅猛發(fā)展，為這一課題帶來了新的可能性和挑戰(zhàn)。

　　黃益平(本人供圖)

　　金融強國建設(shè)與中國金融體系現(xiàn)狀

　　金融強國建設(shè)是當(dāng)前金融政策的重要方向，其內(nèi)涵十分豐富。筆者認(rèn)為，一個真正的金融強國應(yīng)當(dāng)具備三個方面的特征：高效、穩(wěn)健和國際影響力。其中，國際影響力尤為關(guān)鍵。

　　通過筆者的多年研究和《徑山報告》等系列研究成果，我們對其特點有了較為清晰的認(rèn)識。中國金融體系的現(xiàn)狀，可以概括為“規(guī)模大、管制多、監(jiān)管弱、銀行主導(dǎo)”這四個特點。

　　從金融監(jiān)管政策角度看，動態(tài)調(diào)整將是一個永恒的主題，關(guān)鍵之處在于平衡效率和穩(wěn)定之間的關(guān)系。在不同發(fā)展階段，不同經(jīng)濟體的金融體系所面臨的主要矛盾可能有所不同。比如，一個國家發(fā)生金融危機后，監(jiān)管政策通常會收緊；當(dāng)收緊到一定程度影響了效率，又會適當(dāng)放松。這些調(diào)整對于政策監(jiān)管來說，再正常不過。

　　當(dāng)前中國面臨的挑戰(zhàn)在于需要同時實現(xiàn)兩個任務(wù)：一個任務(wù)是改善對實體經(jīng)濟的支持力度，這意味著監(jiān)管可能需要放松。另一個任務(wù)是要守住系統(tǒng)性金融風(fēng)險的底線，不讓其發(fā)生，這就意味著需要收緊監(jiān)管。在同一個時間內(nèi)，如何平衡這兩個任務(wù)是一個重大挑戰(zhàn)。

　　再者，從科創(chuàng)金融等具體領(lǐng)域來說，支持創(chuàng)新需要放寬監(jiān)管，但當(dāng)前又面臨諸多風(fēng)險，需要收緊。

　　因此，解決之道不是簡單地判斷當(dāng)前應(yīng)該收緊還是放松監(jiān)管，而是要找到平衡點，或者在不同領(lǐng)域采取差異化策略。這種協(xié)調(diào)需要更加細(xì)致地考量和設(shè)計。

　　人工智能(AI)：金融領(lǐng)域的“雙刃劍”

　　人工智能確實為金融發(fā)展提供了很多機會，技術(shù)的一系列進(jìn)步帶來了諸多可能性。

　　在金融領(lǐng)域，從支付到信貸，AI通過提升數(shù)據(jù)分析能力、優(yōu)化風(fēng)險管理，顯著改善了服務(wù)效率和用戶體驗。例如，大科技信貸利用大數(shù)據(jù)和算法，為普惠金融帶來了革命性變化，甚至改變了傳統(tǒng)的“金融加速器”機制。

　　在以往研究中，筆者曾將數(shù)字技術(shù)對金融的改變總結(jié)為“三升三降”：擴大服務(wù)規(guī)模、提高效率、改善體驗；降低成本、減少接觸、控制風(fēng)險。目前多數(shù)人工智能應(yīng)用仍體現(xiàn)了這些功能。

　　生成式AI在金融領(lǐng)域有許多新場景，大致可分為三個領(lǐng)域：營銷運營、分析決策和中后臺應(yīng)用。不同技術(shù)在不同業(yè)務(wù)中的效果各異，有些領(lǐng)域的應(yīng)用非常好，而有些效果不盡理想。特別是智能投顧領(lǐng)域，目前直接用于幫助客戶解決問題的應(yīng)用還未達(dá)到預(yù)期效果。原因可能有多種：或許是人工智能技術(shù)尚未成熟，或是市場沒有足夠多的可配置資產(chǎn)，也可能是個人接受度的問題。

　　從實踐來看，數(shù)字技術(shù)和人工智能在金融領(lǐng)域的成功應(yīng)用主要集中在支付和信貸兩個領(lǐng)域。這可能是因為在這些領(lǐng)域，風(fēng)險識別和承擔(dān)的主體主要是平臺或機構(gòu)，能夠承受一定比例的違約，只要總體風(fēng)險可控即可。而在投資顧問等領(lǐng)域，如果效果不佳，后果可能更為嚴(yán)重。因此，目前人工智能最有價值的應(yīng)用可能是交流咨詢和情緒價值提供等場景。

　　AI的廣泛應(yīng)用也引發(fā)了新的隱憂：數(shù)據(jù)隱私、算法黑箱、道德風(fēng)險、風(fēng)險集中等問題，都可能對金融穩(wěn)定造成沖擊。

　　首先，任何新業(yè)務(wù)模式必然會對風(fēng)險機制產(chǎn)生影響。例如，一些監(jiān)管部門已開始擔(dān)憂，使用數(shù)據(jù)模型進(jìn)行風(fēng)控和信用風(fēng)險評估，是否會導(dǎo)致風(fēng)險趨同化？這是因為，各個機構(gòu)使用的邏輯和模型會非常類似。近期，也有銀行抱怨數(shù)據(jù)造假問題日益突出。這使得問題變得更加復(fù)雜：到底是數(shù)據(jù)造假導(dǎo)致方法失效，還是因為使用的不是真正的大數(shù)據(jù)而僅是個別數(shù)據(jù)，容易被偽造？

　　其次，使用大數(shù)據(jù)和算法進(jìn)行信用風(fēng)險評估可能改變金融運行機制。美聯(lián)儲前主席伯南克曾提出“金融加速器”機制，特別是在信貸領(lǐng)域：抵押品價格上升導(dǎo)致信貸條件寬松，信貸條件寬松又進(jìn)一步推高抵押品價格，形成正反饋。許多國家因房價下跌導(dǎo)致信貸緊縮，甚至引發(fā)嚴(yán)重金融危機。但在大科技信貸模式下，由于數(shù)據(jù)替代了房價作為決策依據(jù)，這種機制被打破了。

　　此外，人工智能雖然解決了一些問題，但也引發(fā)了更多討論和擔(dān)憂，包括數(shù)據(jù)的隱私問題和算法透明度問題，以及道德風(fēng)險和倫理問題、網(wǎng)絡(luò)安全問題；還有風(fēng)險集中問題，即不同機構(gòu)使用相似算法可能導(dǎo)致風(fēng)險在系統(tǒng)中積累；AI發(fā)展出獨立意識的可能性，也將是長期存在的一個潛在問題，如果未來AI的目標(biāo)與人類不一致，可能對金融體系造成沖擊。

　　金融監(jiān)管的“智能化”升級

　　面對AI帶來的變革，金融監(jiān)管也需要與時俱進(jìn)。以下是筆者提出的四點初步建議：

　　第一，加強監(jiān)管能力建設(shè)：監(jiān)管部門需提升技術(shù)能力，緊跟AI發(fā)展步伐，避免因“技術(shù)脫節(jié)”而放大風(fēng)險。如果人工智能確實正在改變經(jīng)濟社會生活各方面，包括金融領(lǐng)域，監(jiān)管部門必須加大人力和智力技術(shù)投入。金融領(lǐng)域的變化已經(jīng)明顯可見，未來可能出現(xiàn)更多變化。如果不能充分了解這些變化，未來監(jiān)管部門將面臨更大風(fēng)險。

　　第二，設(shè)立技術(shù)監(jiān)管機制：在現(xiàn)有監(jiān)管框架中融入技術(shù)風(fēng)險評估，確保對AI特有的風(fēng)險源進(jìn)行有效監(jiān)控。技術(shù)在金融中可能成為獨特的風(fēng)險源。在現(xiàn)有的功能監(jiān)管、機構(gòu)監(jiān)管、行為監(jiān)管、審慎監(jiān)管基礎(chǔ)上，可考慮設(shè)立專門的技術(shù)監(jiān)管，對金融交易、業(yè)務(wù)、產(chǎn)品和機構(gòu)進(jìn)行技術(shù)風(fēng)險評估。提出這一建議是因為，雖然許多技術(shù)風(fēng)險問題在其他監(jiān)管類別中有所涉及，但識別和應(yīng)對這些風(fēng)險需要特殊專業(yè)能力，而這不是每位監(jiān)管人員都具備的。

　　第三，推行算法審計制度：通過市場化手段提高算法的透明度和可解釋性，解決“黑箱”難題。在利用人工智能和大數(shù)據(jù)時，不可避免地會遇到數(shù)據(jù)保護和數(shù)據(jù)共享的問題，如何在這兩者之間找到平衡點是一個關(guān)鍵議題。除此之外，算法黑箱現(xiàn)象也是一個重大挑戰(zhàn)。因此，可以考慮設(shè)立算法審計制度，審計不一定由政府直接執(zhí)行，可采用市場化的做法，目的是提高算法的可解釋性和透明度。

　　第四，應(yīng)用監(jiān)管沙盒：與創(chuàng)新機構(gòu)合作，在可控環(huán)境中測試AI應(yīng)用，平衡效率與風(fēng)險。面對具有不確定性但可能帶來巨大效率提升的人工智能金融創(chuàng)新，監(jiān)管部門可以與創(chuàng)新機構(gòu)共同合作，創(chuàng)新機構(gòu)側(cè)重業(yè)務(wù)模式，監(jiān)管部門重視風(fēng)險管控，一方面測試人工智能應(yīng)用的效果，另一方面監(jiān)測潛在風(fēng)險，實現(xiàn)共同研發(fā)、數(shù)據(jù)共享的目的。(中新經(jīng)緯APP)

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