上证报中国证券网讯（记者陈佳怡）10月23日，中国人民银行原行长周小川在2025外滩年会上分享了他对人工智能给金融系统带来的新变化的思考。他首先提出了一个基本判断：从金融的角度来看，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，且是一个很大的边际变化。

　　周小川提及，他在25年前合作撰写的一篇文章中曾提出一个观点：银行业正在从传统银行转变为数据处理行业。银行业的性质已经发生了根本性变化，例如支付业务就与数据处理有关；存款和贷款依赖大数据分析和模型进行定价；风险主要基于数据处理和模型计算；市场营销也很大程度上依赖数据。在这个过程中，人与机器的关系也发生了变化，从过去人主导、机器辅助，演变为人主要作为机器与客户之间的界面。

　　在此基础之上，AI（人工智能）的兴起带来了新的边际变化。周小川说，过去银行系统、金融系统积累了海量数据，这些数据可用于机器学习、深度学习，使传统模型转向智能推理模型。

　　“人工智能前几年兴起时，大家非常关注生成式模型，后来重视多模态处理。而银行相对简单，较少使用多模态或生成式技术，主要依赖大数据分析和推理模型。”在周小川看来，基于这一特点，银行未来结构也会进一步向这个方向发展。

　　客户行为也在发生深刻变化。周小川说，过去客户与银行打交道时更习惯与人沟通，但近十多年的变化显示，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、风险管理和市场推广方面发挥着重要作用，这是一个很大的边际变化。

　　监管也会发生很大变化。周小川举了一个例子，当前反洗钱、反恐融资系统是最典型可运用大量数据分析发现线索、识别洗钱和恐怖融资活动的领域。过去的困惑在于，凡是涉及大额交易都必须向反洗钱部门报告，但收集海量数据后不知道该如何处理。而如果利用已破获案件数据进行机器学习、深度学习，升级模型并从中找出规律，这将对监管也有巨大作用。这方面现在已取得了很大进展。

　　在回应AI对货币政策和宏观审慎监管是否会有影响时，周小川认为，这可能还需要更长时间的观察和研究。周小川介绍，在他担任央行行长期间，国际清算银行（BIS）就曾专门讨论过AI相关模型是否对货币政策产生影响。当时讨论的最终结论是，这种影响尚不明显。一方面，AI可以在物价和微观行为的数据收集、处理、模式识别和推理方面影响货币政策决定。但另一方面，货币政策基本上是慢变量，随着经济周期或经济变化而调整，慢变量需要慢处理。

　　在周小川看来，更为重要的方向是，是否可以从历史上的金融稳定数据、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。

　　“央行关心的经济金融不稳定问题，往往有一个积累过程，然后可能突然到‘明斯基时刻’爆发。严格地说，各国央行目前对这个问题的认识深度还不够。即使可能有泡沫，但我们并不清楚它会在何时破裂。”周小川说，这需要从历史经验、长期数据、多次事件中学习，以大致预知什么样的泡沫积累，在什么时点、什么触发环境下爆发的概率是多大。这些需要更广泛运用人工智能处理非结构性数据、多模态信息，甚至考虑社会情绪。

　　从监管的角度，周小川提及，AI的发展，特别是机器学习、深度学习，必然带来模型的黑箱性。未来监管可能就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。他补充说，另一个需要认真对待和解决问题是，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，这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。

　　谈及国际合作方面，周小川认为，可就如何更好地加强AI基础设施展开国际合作，包括金融行业尤其是金融市场方面的AI基础设施的加强和联通。

　　2025外滩年会主题为“拥抱变局：新秩序·新科技”，由中国金融四十人论坛（CF40）与清华大学（THU）联合主办。