大模型应用会不会放大传统类风险?莫万贵:有四方面需关注

zhq 2025-05-18 阅读:319 评论:0
  5月18日金融一线消息,以“共享未来:构建开放包...

  5月18日金融一线消息,以“共享未来:构建开放包容的经济与金融体系”为主题的2025清华五道口全球金融论坛于深圳举办。中国人民银行金融研究所副所长莫万贵出席“主题讨论九:人工智能时代下的数字金融”环节并发表演讲。

  大模型应用会不会放大传统类风险?莫万贵表示,有四方面需要关注:一是顺周期的风险,金融本身具有顺周期性;顺周期属性得到加强,会引发系统性金融风险,而这是模型共振带来的,如果模型、算法、训练数据都是相似的,导致行为决策结果是同质的,将会带来羊群效应。

  二是大模型用的人越来越多,特别是中小机构也用起来了,对一些大型科技公司的依赖性就加强,我们很多金融机构都依赖少数的几家科技公司,这些科技公司在一定程度上演变成了金融基础设施,也可能放大相关风险。

  三是DeepSeek应用所带来的技术平权,更多是缩小了技术的鸿沟,是不是还有其他方面的效应,对大型或小型金融机构影响的差距是缩小了还是放大了,可能还要细细研究。

  四是消费者权益保护,大模型出来之后,是让消费者权益保护更加容易还是更加复杂?

  以下为嘉宾发言实录:

  莫万贵:刚才肖主席在报告里已经讲到了。我觉得更多用“治理”更好一点,就是怎么形成闭环的治理。治理从大的概念来讲,我觉得也包括监管,这样可能会更好一些。大模型和新一代人工智能技术的快速演进诞生了新的形势。

  关于人工智能治理,国际也好、国内也好,已经在慢慢做起来了,而且在慢慢完善,人民银行也发布了智能算法金融应用的一些信息披露、指南和评价规范,也发布了金融领域科技伦理的一些指引,但我们可能面临一些新的形势,特别是以DeepSeek为代表的很多应用在不断深化。从治理角度我们要关注风险、关注挑战,我觉得可能有两个维度也要关注一下:

  首先,现在我们使用AI相对以前不用AI带来哪些新的风险?至少有这几个方面:一是模型幻觉,这对数据要求比较高,特别是金融对精准性、专业性、一致性、稳定性等要求比较高,存在幻觉的话,有些领域不能用;二是算法黑箱,可能对一些关键业务就满足不了穿透式监管要求,并且不利于风险管理溯源,也不利于责任认定,这也是一个问题。

  其次,AI,特别是大模型的应用,是不是会放大传统类风险,我觉得有四个方面需要我们去关注:一是顺周期的风险,金融本身具有顺周期性;顺周期属性得到加强,会引发系统性金融风险,而这是模型共振带来的,如果模型、算法、训练数据都是相似的,导致行为决策结果是同质的,将会带来羊群效应。二是大模型用的人越来越多,特别是中小机构也用起来了,对一些大型科技公司的依赖性就加强,我们很多金融机构都依赖少数的几家科技公司,这些科技公司在一定程度上演变成了金融基础设施,也可能放大相关风险。三是DeepSeek应用所带来的技术平权,更多是缩小了技术的鸿沟,是不是还有其他方面的效应,对大型或小型金融机构影响的差距是缩小了还是放大了?可能还要细细研究。四是消费者权益保护。大模型出来之后,是让消费者权益保护更加容易还是更加复杂?

  怎么来应对这些相关风险?刚才肖主席提的“AI金融治理闭环”的概念,我很受益,我觉得闭环或生态系统涉及到六个主体:(1)金融机构;(2)金融消费者;(3)科技公司;(4)行业治理组织;(5)监管部门;(6)金融生态系统里的从业人员。从这六个主体出发,要构建这个闭环,可能要各尽其责,把监管和治理做好:

  首先,金融机构要更加审慎,一是业务场景和特定技术是否适配,如果盲目将很多复杂的高深技术用到简单的业务场景,反而会变得复杂,带来不必要的风险,所以适配性很重要。二是尽可能减少对大型科技公司的过度依赖,开发个性化的、适合自己的东西,避免出现羊群效应。三是人机协同,可能金融机构要更加重视,特别是要把大模型应用纳入到内部整体风控合规机制中,注重业务流程再造。个人觉得,一些关键业务流程、涉及决策的业务流程和任务节点,这时候就需要人工干预了,人机协同、人工干预会增加可控性。

  从监管部门来讲,一是要包容审慎,坚持“技术是中性的”的理念,同时要深化金融科技创新监管工具的应用,营造一种允许试错、及时纠错、快速改错的氛围,支持金融机构、科技公司在风险可控情况下,在真实环境中先行先试,二是坚持分级分类管理,发挥标准规范引领作用,特别是基于不同业务场景和业务流程的风险特征,区分类别进行管理,因地制宜设定相应的准入标准、备案机制、有针对性的监管措施等。三是加强监管科技建设,怎么运用大模型技术提升我们金融管理能力,比如构建一些金融监管智能体。四是对科技公司要有一些额外的监管要求。

  从管理部门来讲,肖主席刚才提到了金融数据市场高质量发展。因为市场有时是失灵的,好多东西是分割的,这就要求我们监管部门、管理部门探索怎么赋能它,解决、纠正市场失灵带来的问题。

  行业治理组织,可能要发挥应有的提出治理倡议、治理公约的职能,甚至在制定一些行业标准等方面发挥作用。

  科技公司本身责任很重大,怎么严控伦理风险、责任风险,让你的产品、模型更加安全可控,跟金融机构深化合作。

  从业人员,要大量培养AI金融相关人才,满足相关应用监管等各方面要求。

  以上是个人一些不成熟的想法。谢谢!

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