从跟跑到领跑，中国AI金融发展现状与对策

3月27日，第三十五期中原金融大讲堂举行，中央财经大学教授黄震以“人工智能在金融领域的应用及其风险防控”为主题带来讲座。文章介绍了中国AI在金融科技领域的发展、应用案例，分析了AI金融应用面临的数据隐私、算法偏见等风险，最后提出了构建多维度风险防控体系的建议。

3月27日下午，中原金融博物馆内热闹非凡，人声鼎沸。当天，第三十五期中原金融大讲堂（总第240期博物馆金融大讲堂）在此盛大举行，这场活动吸引了来自金融、科技、法律等多个领域的专家学者以及行业精英齐聚一堂。

本次大讲堂特别邀请了中央财经大学教授、博士生导师，金融法研究所所长黄震。他以“人工智能在金融领域的应用及其风险防控”为主题，为现场和线上的观众奉献了一场精彩绝伦的思想盛宴。

AI浪潮涌动，金融科技焕发新生

黄震在讲座中首先带领大家回顾了人工智能的思想渊源与发展历程。从古希腊哲学家们闪烁的智慧火花开始，一直到现代的深度学习革命，AI技术的每一次重大飞跃，都蕴含着人类对智能的不懈追求和无限向往。他指出：“随着DeepSeek等人工智能大模型的惊艳登场，中国金融科技领域正迈入一个全新的发展阶段。”

他还详细讲述了2000年以来中美在人工智能研发与应用方面的激烈竞争。中国AI发展路径十分清晰，从初期的技术跟随，到中期积极构建生态，再到如今实现技术反超。尤其是在金融科技领域，AI技术已从最初仅仅作为辅助工具，逐步成长为驱动行业变革的核心力量。黄震通过一系列鲜活生动的案例，像工商银行、邮储银行等金融机构在AI大模型应用方面的实践探索，充分展示了AI在金融客服、信贷审批、反欺诈等实际场景中的巨大潜力。

在黄震看来，中国在第四次工业革命中，凭借技术全面领先、全产业链整合、人才储备丰富以及新型举国体制等显著优势，已经成功从“跟跑者”转变为“领跑者”。这一转变不仅体现在AI技术的研发与应用上，更重要的是金融科技对实体经济的赋能作用日益凸显。借助AI技术，金融机构能够更高效地服务实体经济，促进资源的优化配置，有力推动经济的高质量发展。

风险与挑战并存，AI金融应用需谨慎

然而，随着AI技术在金融领域的广泛深入应用，一系列风险与挑战也逐渐浮出水面。黄震强调，数据隐私泄露、算法偏见、技术滥用等问题日益突出，已经成为制约AI金融应用健康发展的重要瓶颈。

在数据隐私保护方面，他着重强调了数据安全与隐私泄露问题的严重性。“金融AI依赖大量敏感数据，比如用户的交易记录、生物特征等，这些数据在采集、存储、处理的过程中，极易出现泄露或者被逆向还原的风险。一旦数据泄露，不仅会给用户带来巨大的损失，还会严重损害金融机构的声誉和信誉。”

在算法偏见方面，他通过苹果高盛信用卡性别歧视等典型案例，深刻揭示了算法偏见对金融决策的不良影响。“当训练数据存在偏差时，AI模型可能会做出歧视性决策，对特定群体造成不公平对待。这不仅违背了金融公平的原则，还会加剧社会不平等现象。”

此外，技术依赖与漏洞攻击也是AI金融应用面临的重大风险。黄震认为，金融机构对第三方AI服务商的过度依赖可能引发“大而不能倒”的系统性风险。一旦第三方服务商出现问题，整个金融系统都可能受到牵连。同时，开源框架断供、芯片漏洞、对抗样本攻击等威胁也可能导致AI系统瘫痪或者服务中断。

多措并举，构建AI金融应用风险防控体系

面对AI金融应用带来的诸多风险与挑战，黄震提出了构建技术防御、法律完善、监管创新及行业协作等多维度风险防控体系的建议。

在技术防御方面，黄震认为要建立安全可控的技术体系。可以通过采用联邦学习、差分隐私等技术手段来保护数据隐私与安全；通过实施对抗训练、模型集成等方法提升算法模型的鲁棒性与准确性；通过推动国产大模型在金融领域的私有化部署，降低对外部供应商的依赖。

在法律完善方面，黄震呼吁加快《人工智能法》等相关立法进程，明确算法责任归属与数据跨境流通规则。同时，他还建议建立AI伦理审查委员会，对高风险应用进行前置性伦理评估，确保AI技术能够健康有序地发展。

在监管创新方面，黄震提出实施分类监管与场景适配的差异化监管策略。对于高风险类AI金融应用，如自动化交易等，需要通过“监管沙盒”测试后才能落地推广；对于基础类AI金融应用，如智能客服等，则可以适当放宽监管要求。此外，还建议建立跨部门协同机制与国家级风险预警平台，统筹应对技术、数据、网络等多维度风险。

在行业协作方面，他强调构建“数据方 - 技术方 - 场景方”合作生态的重要性。通过促进跨机构数据共享与风险联防，提升整个行业的风险防控能力；通过加强金融机构能力建设与技术方协同创新，推动AI金融应用的持续深化与拓展。

本文围绕3月27日中原金融大讲堂上黄震教授关于“人工智能在金融领域的应用及其风险防控”的讲座展开。介绍了中国AI在金融科技领域从跟跑到领跑的发展态势，阐述了AI应用带来的机遇，同时也指出了数据隐私、算法偏见等风险挑战。最后，黄震教授提出构建多维度风险防控体系的建议，以促进AI金融应用的健康发展。