近日，國(guó)際貨幣基金組織（IMF）發(fā)布報(bào)告稱，人工智能（AI）正在改變金融體系應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)漏洞和安全事件的方式，同時(shí)也在放大網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)金融穩(wěn)定構(gòu)成潛在威脅。在金融業(yè)加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型的當(dāng)下，AI正深刻重塑金融安全與穩(wěn)定格局。

當(dāng)前，大模型金融應(yīng)用正呈現(xiàn)從內(nèi)部提效向核心創(chuàng)收領(lǐng)域轉(zhuǎn)移、從效率工具向深度參與決策的協(xié)作伙伴升級(jí)的趨勢(shì)。中國(guó)社科院國(guó)家金融與發(fā)展實(shí)驗(yàn)室副主任楊濤表示，以智能體為代表的應(yīng)用新形態(tài)正在重構(gòu)投研等領(lǐng)域的人機(jī)協(xié)作模式，展現(xiàn)出重塑行業(yè)的巨大潛力。然而，伴隨應(yīng)用深入，AI對(duì)金融穩(wěn)定的影響正日益凸顯。

上海交通大學(xué)上海高級(jí)金融學(xué)院教授胡捷分析，AI之所以放大網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)，根源在于它正在成為網(wǎng)絡(luò)攻擊的“加速器”。先進(jìn)AI模型能以遠(yuǎn)超人類和傳統(tǒng)工具的機(jī)器速度發(fā)現(xiàn)和利用漏洞，攻擊者從而獲得了對(duì)防御者的速度優(yōu)勢(shì)。例如，近期某前沿AI模型已證實(shí)能自主挖掘數(shù)千個(gè)漏洞，甚至找出隱藏27年的系統(tǒng)高危缺陷，非專業(yè)人士也能借此發(fā)起復(fù)雜攻擊。由于金融體系高度依賴共享數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，一處漏洞便可波及眾多機(jī)構(gòu)，當(dāng)攻擊速度遠(yuǎn)超修補(bǔ)速度時(shí)，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)便急劇上升。

除了外部網(wǎng)絡(luò)攻擊，AI的內(nèi)生特性同樣給金融穩(wěn)定帶來(lái)隱患。楊濤表示，大模型的復(fù)雜算法如同“黑箱”，決策機(jī)制缺乏直觀解釋性，一旦出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)難以有效追責(zé)。更值得警惕的是算法同質(zhì)化問(wèn)題。胡捷認(rèn)為，全球投資者依賴趨同的AI模型迅速響應(yīng)信息，正在加劇市場(chǎng)的“羊群效應(yīng)”，AI驅(qū)動(dòng)的投資策略可在不同司法管轄區(qū)間快速傳導(dǎo)沖擊并放大波動(dòng)，閃崩的傳染性不容忽視。

但AI并非只有破壞力，它同樣是防御體系升級(jí)的關(guān)鍵。胡捷介紹，金融機(jī)構(gòu)正越來(lái)越多地使用AI工具檢測(cè)威脅、防范欺詐、識(shí)別漏洞，并能在開(kāi)發(fā)階段提前發(fā)現(xiàn)和修補(bǔ)安全缺口，從而降低系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)敞口。在消費(fèi)者保護(hù)層面，AI也有助于推動(dòng)機(jī)制從被動(dòng)防御轉(zhuǎn)向主動(dòng)預(yù)測(cè)。

AI對(duì)金融體系的潛在沖擊，正在改變部分機(jī)構(gòu)“重創(chuàng)新、輕安全”的部署節(jié)奏。近年來(lái)，金融機(jī)構(gòu)的科技投入不斷增加，其中較大比重布局于人工智能大模型領(lǐng)域，但與高昂投入相對(duì)應(yīng)，短期內(nèi)大模型難以帶來(lái)突出的業(yè)務(wù)價(jià)值。同時(shí)，如果金融機(jī)構(gòu)整體數(shù)字化水平有限，大模型也難以帶來(lái)跨越式提升。若一哄而上推動(dòng)多智能體建設(shè)，反而可能帶來(lái)任務(wù)沖突、資源濫用等問(wèn)題。

面對(duì)AI帶來(lái)的挑戰(zhàn)，監(jiān)管與治理需同步跟進(jìn)。專家建議，應(yīng)采取“以韌性為先”的政策框架，將AI應(yīng)用嵌入現(xiàn)有技術(shù)中性的金融監(jiān)管體系中。IMF報(bào)告已呼吁將AI驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)納入宏觀審慎壓力測(cè)試框架，監(jiān)管方應(yīng)要求大型機(jī)構(gòu)及關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)商定期接受以高級(jí)別模型為假想敵的滲透測(cè)試，并強(qiáng)制配備“實(shí)時(shí)隔離沙盒”——一旦檢測(cè)到AI自動(dòng)化攻擊蔓延，系統(tǒng)能自動(dòng)切斷受影響模塊與核心清算、支付功能的連接，防止局部漏洞演變?yōu)槿到y(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。

楊濤認(rèn)為，現(xiàn)有的金融AI規(guī)范多停留在行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)層面，亟待探索出臺(tái)專項(xiàng)法規(guī)體系，明確大模型金融應(yīng)用的風(fēng)險(xiǎn)控制與使用邊界。同時(shí)，需強(qiáng)化大模型金融應(yīng)用的評(píng)估與評(píng)價(jià)機(jī)制，解決金融機(jī)構(gòu)選擇大模型的信息不對(duì)稱問(wèn)題，防范算法偏見(jiàn)與數(shù)據(jù)泄露。監(jiān)管部門自身也應(yīng)成為大模型的實(shí)踐者，利用其跨模態(tài)能力提升穿透式監(jiān)管效率。

全面擁抱金融AI的前提，在于平衡創(chuàng)新與安全，明確應(yīng)用邊界。AI技術(shù)的持續(xù)演進(jìn)，為提升金融運(yùn)行效率與安全防御能力開(kāi)辟了新路徑，但若用來(lái)盲目替代人工、在缺乏護(hù)欄的情況下野蠻生長(zhǎng)，反倒可能放大風(fēng)險(xiǎn)。楊濤建議，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)避免“為AI而AI”，依托精準(zhǔn)投入、降本增效的思路優(yōu)化投入結(jié)構(gòu)，理性認(rèn)識(shí)大模型的現(xiàn)實(shí)價(jià)值。在核心業(yè)務(wù)中應(yīng)保留“人在回路”，認(rèn)識(shí)到AI創(chuàng)新紅利與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)并存的復(fù)雜局面，根據(jù)自身風(fēng)險(xiǎn)管控能力穩(wěn)步推進(jìn)應(yīng)用落地。（經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào)記者 孫昌岳）