2027金融業人工智能支出將達970億美元！原銀監會主席尚福林：金融科技將迎新一輪技術革命 AI賦能數字金融仍臨多重風險

財聯社10月19日訊（記者 史思同）在全球化數字化浪潮的引領下，金融行業正站在由人工智能（AI）技術領先的科技革命潮頭。

10月19日下午，在金融街論壇年會“AI+金融賦能數字金融新篇章”平行論壇中，十三屆全國政協經濟委員會主任、原中國銀監會主席尚福林在認可了金融可能是人工智能技術的最大受益者的同時，也進一步分析了當前人工智能賦能金融所面臨的挑戰。

“人工智能的大模型應用方案雖然衆多，也需要考慮金融行業的特性，並不一定能直接滿足金融行業生產部署要求。同時，還需要避免人工智能濫用。”尚福林認爲，當前人工智能賦能金融存在着模型不透明風險、不可預知風險及網絡安全風險，金融業在與人工智能融合過程中需揚長避短，在新一輪的技術革命中推動金融數字化轉型邁向智能化新階段。

AI賦能數字金融存在模型不透明、不可預知以及網絡安全等風險

“人工智能在金融領域的應用有三個核心要素：數據、算法和算力。”尚福林認爲，人工智能憑藉強大的計算能力和豐富的數據資源，有望在金融領域發揮越來越大的作用，其中包括提升金融服務效率、提供個性化服務，以及增強風險管理能力等多方面。

實際上，根據國際數據公司（International Data Corporation）的預測，到2027年，全球在人工智能系統的軟件、硬件和服務方面的銷售額將達到4000億美元。其中，金融業在這方面的支出將達到970億美元，複合年增長率爲29%，是增速最快的行業之一。

對此，尚福林認爲，在此背景下，金融科技領域必將迎來新一輪的技術革命，推動金融數字化轉型邁向智能化新階段。同時他也指出，金融可能是人工智能技術的最大受益者，但人工智能賦能金融也面臨一些挑戰。

“人工智能的大模型應用方案雖然衆多，也需要考慮金融行業的特性，並不一定能直接滿足金融行業生產部署要求。同時，還需要避免人工智能濫用。”在尚福林看來，當前人工智能賦能金融存在着模型不透明風險、不可預知風險以及網絡安全風險。

在他看來，通過複雜的算法和模型，人工智能輸出的結果可能難以解釋和追溯，增加了監管的難度，可能對金融穩定構成潛在威脅。而過去的數據也無法準確反映現實和預測未來，模型可能無法及時發出預警信號或得出錯誤結果。此外，人工智能應用需要處理大量敏感的個人和財務數據，也增加了網絡攻擊的風險和數據泄露的可能性。

金融業在與人工智能融合過程中如何揚長避短？

在新一輪科技變革中，以大模型爲核心的人工智能潛力巨大，將成爲推動金融業數字化轉型的重要力量。在這場變革浪潮中，金融業在與人工智能融合過程中該如何揚長避短？

對此，尚福林認爲，人工智能賦能數字金融要做到廣泛應用、深化融合，加強合作、共建生態，推進數字資源共享、提高數字化水平，以及守住底線、保障安全四大層面。

他建議，一方面，要積極探索大模型在金融行業的應用場景，包括但不限於風險管理、信貸審批、反欺詐等關鍵領域。同時，進一步提升場景智能化水平，通過智能算法和模型，不斷優化金融業務流程，構建數字化、智能化的金融生態體系，爲客戶提供更加便捷、智能的金融服務體驗。

另一方面，要增強金融機構、技術廠商之間的合作聯動，實現資源共享、優勢互補，支持關鍵技術研發與產業化應用，並不斷降低應用門檻和成本，讓中小金融機構也能受益於先進技術，從而推動整個金融行業的均衡發展。

與此同時，還要充分運用好金融行業自身生成和收集的數據，不斷提高自身數據分析應用水平，並通過合法合規途徑共享互聯網、物聯網以及政府信用信息平臺等各類平臺的數據信息。“通過共享信息，金融服務能夠更透徹的瞭解客戶需求和識別客戶的行爲模式，實現‘個性化’定製的金融服務。”

此外，人工智能賦能數字金融的過程中還必須要加強安全標準建設，提升風險防範能力。包括不斷完善金融數據的安全標準體系，加強法律法規體系建設，爲金融數據安全與隱私保護提供法律保障；通過人工智能技術，加強對金融風險的識別和預警；建立風險監測和預警機制，及時發現和處置潛在風險。