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　　随着全球经济进入多极化新阶段，以及人工智能（AI）以前所未有的速度渗透各行各业，一场围绕“拥抱变局：新秩序·新科技”的深度对话在上海黄浦江畔拉开帷幕。

　　这场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，汇聚了来自21个国家及地区的121位顶尖人士。

　　国际顾问委员会主席、欧洲央行原行长特里谢（Jean-Claude TRICHET）在致辞中，将AI的爆发式发展定性为“人类有史以来面临的最重要挑战之一”，并以“索罗悖论”提醒，技术投入的产出转化并非自然发生。

　　清华大学杨斌副主任更是将AI定义为一场“认知的工业革命”，预言人与人、国与国之间“可能因AI赋能程度的差异而拉开数量级差距”。

　　然而，真正将这场宏大讨论落地到具体行业深处的，是一场关于“金融领域的AI治理与国际合作”的圆桌对话。

　　对于AI对金融业的影响，中国人民银行原行长先生给出了一个既谨慎又深刻的判断：“我认为AI是在历史上信息处理、IT和自动化基础上的又一次新的边际变化——但这个边际变化是一个很大的变化。”

　　他回顾了银行业在过去六七十年间从传统银行转变为“数据处理行业”的历史性转变，指出如今银行的支付、定价、风险计量、市场营销等核心业务已全面建立在数据处理和模型计算之上。而AI的到来，正是在这一海量数据积累的基础上，从传统模型转向了智能推理模型。

　　这一趋势将带来一个不可逆转的现象。观察到，随着AI的深入应用和客户行为的深刻变化，越来越多客户习惯与机器打交道，这将导致银行的从业人员规模“会显著受到影响和减少”。

　　在监管层面，AI的潜力同样巨大。他特别提到了反洗钱、反恐融资系统（AML/CFT），认为这是“最典型可运用大量数据分析发现线索”的领域。过去困惑于“收集海量数据后不知道该如何处理”的问题，如今可以通过机器学习，从已破获案件数据中找出规律，对监管体系带来“巨大作用”。

　　当圆桌主持人北京大学国家发展研究院院长黄益平将问题转向中央银行的核心业务——货币政策与宏观审慎监管时，的回答则显得更加审慎，甚至揭示了一个“慢变量”与“快事件”的悖论。

　　在货币政策方面，认为AI的影响“尚不明显”。他指出，货币政策基本上是“慢变量”，不可能对每天的微观变化做出响应，而“慢变量需要慢处理”。尽管AI有助于更准确判断形势，使宏观调控更精准响应，但“似乎并不是那么重要”。

　　然而，在宏观审慎监管方面，AI的潜力与挑战则变得尤为尖锐。他以美国硅谷银行等事件为例，指出金融不稳定风险的发生“来得非常迅速”，往往是一个积累过程，然后突然爆发到“明斯基时刻”。

　　坦言：“是否可以从历史上金融稳定数据、金融机构健康性变化中，通过机器学习和深度学习，推理预知金融不稳定的出现，我觉得这是一个很重要的方向。” 但他紧接着表达了担忧：“严格地说，各国央行目前对这个问题的认识深度，我认为还不够。”

　　他认为，要预知泡沫积累和破裂的概率，需要更广泛运用AI处理非结构性数据、多模态信息，甚至考虑社会情绪，这些情绪可能传染、蔓延。这为学者和行业开辟了新领域，但也“距离真正应用还有相当距离”。

　　圆桌讨论的焦点很快转向了全球AI治理的核心难题——模型的透明度与可解释性。

　　“从监管的角度，希望各类金融机构和活动如果运用AI，应提供透明、可解释的模型。但实际上AI发展，特别是机器学习、深度学习，必然带来模型的黑箱性，很难解释，” 指出。这提出了一个难题：监管机构未来可能需要“面对黑箱模型产生的结果和行动，来调节或监管金融市场。”

　　同时，另一个技术风险也浮出水面：如果AI模型大量运用短期高频数据，学习结果很可能也是高频、短期、技术性的，“可能与金融稳健和宏观调控所需要的面向基础面、长远稳定性的要求不一致。”

　　在国际合作层面，承认，在当前环境下，聚焦AI的国际合作“还在认识和探讨当中”，但他提出了一个务实的基础方向：“如何更好地加强AI基础设施，包括金融行业特别是金融市场方面的AI基础设施的加强和联通，这将为未来具体的国际合作想法打下基础。”

　　确实，AI正以其独特的方式，将中国的金融系统推向一个高维度的进化，实现从“数据处理”到“智能推理”的跨越。

　　然而，这场进化也伴随着两大挑战：一是宏观调控的滞后性（慢变量）与金融风险的突发性（明斯基时刻）之间，AI能否成功搭建起预测的桥梁；二是技术进步的“黑箱性”与监管对“透明、可解释”的要求之间的矛盾。

　　上海，作为金融创新的前沿阵地，不仅需要继续落实《上海国际金融中心进一步提升跨境金融服务便利化行动方案》，更需要成为全球AI基础设施联通与治理框架的试验场。这不仅是上海助力国家战略的使命，更是决定其在全球金融秩序重构中地位的关键一步。