历经信息化、数字化、数智化，一直在迎接变化的金融业正在拥抱科技变革——“AI+金融”。
在近日由中国金融四十人论坛(CF40)与清华大学联合主办的2025外滩年会上，交通银行副行长兼首席信息官钱斌一连分享了几个数据：按公开信息披露，2024年中国国有大行在科技资金投入超过1200亿元，国有大行科技人员超过10万人。以交行为例，自从2021年把人工智能(AI)作为该行数字化转型的新名片之后，每年科技资金投入始终保持在120亿元人民币，占整个营收约5.4%，科技人员达到1万人，占交行总员工数10%以上。
更直观的数据是，在零售信贷领域，该行应用AI模型和知识图谱开展精细化经营，在信贷准入、营销、审核端到端等开展应用，服务效率提升了3.5倍；在风险防范方面，该行应用AI技术，使得反电诈的准确率达到80%以上；在信贷领域，应用人工智能实现信贷资料自动识别，节省人工时间将近70%以上。
“从金融角度看，AI是在信息处理、信息技术(IT)和自动化基础上的又一次新的、很大的边际变化。”同一现场，中国人民银行原行长周小川说，多年前银行业逐渐转变为用数据处理行业，IT在其中发挥了极大作用。近十年，越来越多人习惯与机器打交道，不太愿意或认为没有必要人工介入，“因此人工智能在银行业的支付、定价、风险管理和市场营销方面发挥着重要作用，这是一个很大的边际变化。”
产业融合新阶段
作为经济体系的关键枢纽，金融如何被赋能与重塑受到多方关注。国务院发展研究中心原副主任、十三届全国政协经济委员会副主任刘世锦注意到，当前，我国正处在由高速增长转向高质量发展的转折期，同时也处在新一轮科技革命进入上行期的交汇点上，金融行业因其数据密集、专业人才密集的特性，成为大模型落地应用的先行者。
“前一段时间，DeepSeek的出现深刻影响了全球AI模型的发展格局，以通义千问等为代表的大模型已在多家银行、保险和证券机构实现了规模化部署，推动我国金融大模型的前沿创新探索。”在2025外滩年会阿里云专场论坛上，刘世锦分析，目前，AI大模型正从智能客服、办公辅助等内部提效环节，逐步深入到投研分析、信贷决策、合规审查等核心环节。
在他看来，这一转变标志着AI应用已超越工具替代，进入与金融业流程深度融合复合创新的新阶段。
今年8月，国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》将“人工智能+”产业发展作为重点行动之一。其中提到，创新服务业发展新模式，明确“在软件、信息、金融、商务、法律、交通、物流、商贸等领域，推动新一代智能终端、智能体等广泛应用”。“全面实施‘人工智能+’行动，全方位赋能千行百业”也写入党的二十届四中全会审议通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》中。
“金融与科技的互动历来是相辅相成、相互促进的。”2025外滩年会期间，金融监管总局副局长肖远企一出场就讲起金融与科技的互动史。
他说，电气时代解决了汇款难题。互联网时代，则实现了金融业务的24小时运营。“现在金融行业成为AI新科技的领先应用者，我们并不感到意外。”
对于AI在金融业的应用，肖远企指出目前主要用于优化业务流程和对外服务，应用主要集中在3个领域，即中后台运营的智能化、客户交流以及金融产品提供。
“AI的应用带来了双重效益：对内，它帮助金融机构降低成本、提高效率；对外，则使它们能够为客户和利益相关者提供更个性化、更精准的金融产品与服务，更有效地解答问题和满足需求。”肖远企强调，尽管AI发展迅猛，应用广泛，但目前AI在金融领域的应用仍处于早期阶段，其作用仍是辅助性的，无法取代人的决策。“在金融领域，人才始终是我们最宝贵、最有价值的资产。”AI的应用还可以创造更多工作岗位。
具体到当前AI变革对金融领域带来的风险，这位监管者认为，从微观来说，对单家金融机构而言的两类新型或增量风险在于模型稳定性风险与数据治理风险。从宏观来说，对于整个行业而言的两类增量风险则是集中度风险与决策趋同风险。
“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。”他说。
“不发展、慢发展是最大风险”
面对“AI+”对金融业的重塑，越来越多的金融机构开始重新思考如何使用AI、从整体视角规划AI发展。在阿里云智能集团副总裁、新金融行业总经理张翅看来，AI时代金融机构构造系统的第一步是思考AI如何为原有的业务创造增量价值，思考如何拆解相应的业务目标。
“现在财富管理、企业理财、银行对公信贷等综合金融解决方案，会有非常多的深度要求，很多工作岗位需要员工既是贸易专家，又是金融产品专家。”张翅注意到，前不久，人工智能公司OpenAI还雇佣了100多名前投行员工，训练其AI模型掌握金融建模等核心技能。“这也许是基础模型未来拓展能力边界的发展方向之一。”
理解用户需求、给用户交付结果、创造价值……与会专家们形成的共识之一是，AI给金融业的未来带来更大期待，但随之而来的是并存的风险。
“金融历来是高风险行业，当然金融不会厌恶风险，而是在经营风险、平衡风险、管控风险中获取收益。”钱斌直言，“不发展、慢发展是最大的风险”。人工智能作为新一代的战略性技术，会改变未来的方方面面，它关乎整个国家的竞争力。“如果慢发展、不发展，可能对经济、科技甚至于国防军事都会带来降维打击。”
具体到金融领域发展AI可能存在的风险，钱斌认为有三点，即网络安全、数据安全、模型安全。
“今天大家认为人工智能是‘横空出世’，但是人工智能是有前提和基础的，它的前提和基础就是云计算大数据，这些支撑了人工智能的高质量发展，再看更底层的就是网络通信技术的极大改善。”这名熟悉信息科技的金融领域从业者认为，近50年来，网络通信技术的极大改善，使得云计算、大数据成为可能，使得纵向扩容演变成横向扩容+纵向扩容相结合的技术模式。“所以，在人工智能高速发展的过程中，我们必须关注最底层技术的安全、可靠和稳定。”钱斌提到，人工智能的快速发展会使得网络攻击呈现出精准化、体系化甚至组织化等特征，其带来的风险和杀伤力是巨大的，“如何应对相关风险，是永恒的命题。”
AI破局时刻
实际上，伴随AI从单点场景突破走向系统性融合，走向破局时刻，金融、制造、交通等多领域都正进入“应用与技术并进”的重要阶段。
“我国AI破局时刻的背后，是各行各业的积累，是基础科研、人才培养、产业协同、资本与政策支持共同作用的厚积薄发。”2025外滩年会期间，穹彻智能首席执行官、上海交通大学人工智能学院副院长卢策吾分享了他投身具身智能领域的感受：一开始没有很多条件和人才，但这些要素很快就汇集了。“这就是厚积薄发带来的结果。”
让这名高校科研者高兴的是，如今越来越多聪明的学生愿意留在中国做基础研究。与此同时，他从事的具身智能产业虽然刚刚起步，但具身智能产业链涉及到的基础大模型、算力、算法，机械、机器人制造，物流、应用场景等“都得到了国家方方面面的支持”。
“根据国际货币基金组织和其他机构的预计，相关通用技术很有可能为许多国家促进增长，中国也很有可能站在前列，成为首要得益者。”北京大学国家发展研究院院长黄益平认为，一场好的人工智能革命实际上可以刺激消费需求，因为它将创造许多新的消费方式和机会。
刘世锦也表示，从产业发展的规律来看，AI大模型本身和包括金融领域在内的众多垂直领域应用正处在成长期的初期，将带动大量研发、投资、消费和贸易等活动，为经济增长注入强劲动能。“这在全球经济增长乏力并面对更多不确定性时，尤为重要。”
中青报·中青网记者 朱彩云
建党105周年纪念日将至 国防科大学员在橘