本轮AI变革对金融领域带来哪些风险？ 肖远企宏观、微观双维度解读

专题：2025外滩年会——拥抱变局：新秩序·新科技

　　10月23日金融一线消息，2025外滩年会于10月23-25日在上海市黄浦区召开，本届年会主题为“拥抱变局：新秩序·新科技”。国家金融监督管理总局副局长肖远企参与“金融领域的AI治理与国际合作”的圆桌讨论。

　　针对AI在金融领域应用可能带来的新问题，肖远企表示，AI应用所带来的风险，与历史上几次重大科技革命在金融领域应用时产生的风险类似，目前或许难以定论，但从历史视角看，过去几轮科技革命在金融领域主要带来的是增量风险和边际风险——风险的成因、路径和形态有所变化，但金融行业面临的根本性风险，如信用风险、市场风险、流动性风险和操作风险，并未发生革命性改变。

　　具体到这一轮AI变革对金融领域带来的风险，肖远企认为可以从宏观和微观两个层面观察。

　　从微观来说，对单家金融机构而言，主要有两类新型或增量风险：一是模型稳定性风险。这一轮AI应用高度依赖模型支撑业务拓展，因此模型的稳定性和可靠性变得至关重要。二是数据治理风险。这涉及数据来源的选择、数据质量的把控以及事后的评估与监测程序，也就是数据治理的程序。这两类风险对单个机构非常关键。

　　在宏观层面，对整个行业而言，则主要有两类增量风险：一是集中度风险。金融行业在AI模型技术上可能会依赖少数技术开发能力强、稳定性高、资源投入大的服务提供商。同时，大型金融机构在资源投入上可能比小型机构更具优势，可能导致市场集中度提高，这一点有待观察。二是决策趋同风险。由于所使用的模型和数据相对标准化和集中，金融机构在决策依据上可能趋同，进而导致行业整体决策同质化。如果趋同性过高，可能引发“共振”效应，这是需要关注的。

　　肖远企强调，一个良好、稳定、有效的金融结构需要多元化的参与者与市场平台。因此，我们也必须关注AI对整个金融结构变化的潜在影响。