AI引领金融变革，治理守护创新未来。

在21世纪第三个十年，人类社会正站在科技革命与产业变革的交汇点上。AI技术以指数级速度突破物理与数字世界的边界，其与大数据、云计算、区块链等前沿科技的深度融合，不仅重塑了创新生态的底层逻辑，更催生出“智能+”时代的新型生产力范式。在这场变革中，金融业作为经济运行的血脉，率先感受到技术渗透带来的颠覆性影响——从智能投顾重构财富管理格局，到算法交易重塑资本市场效率，再到数字货币探索货币体系演进，金融科技的创新浪潮正以AI为核心引擎，推动传统金融向“可编程金融”与“嵌入式金融”形态跃迁。

然而，技术双刃剑效应在金融领域愈发凸显。AI模型的黑箱特性与数据依赖性，使算法歧视、模型风险、系统性脆弱性等问题成为悬在金融稳定头上的达摩克利斯之剑。当深度学习驱动的信贷评估取代人工审核，当生成式AI合成的金融产品突破监管边界，传统的“事后监管”模式已难以应对技术迭代速度。这迫使治理体系必须完成从“被动响应”到“主动构建”的范式转变——通过构建涵盖算法审计、数据治理、伦理框架的立体化监管网络，在鼓励创新与防范风险间寻求动态平衡。正如“十四五”规划强调的，需建立“科技向善”的引导机制，确保技术发展始终服务于实体经济与民生福祉。

站在历史维度观察，这场变革实质是第四次工业革命在金融领域的具象化呈现。它要求我们以系统思维重构治理范式：在技术层面，推动边缘AI与隐私计算的结合，破解数据孤岛与隐私保护的二元困境；在制度层面，探索“监管沙盒”与“创新试点”的协同机制，为金融科技提供包容性发展环境；在伦理层面，建立AI开发者、金融机构与监管机构的三角对话框架，将公平性、可解释性、可持续性纳入技术标准。唯有如此，方能实现“技术-金融-治理”的三维共振，让AI驱动的创新真正成为普惠金融的助推器与社会福祉的创造者。

基于此，本期《北大金融评论》以“金融未来式：AI创新与治理”为主题，从“AI赋能金融创新实践”“智能金融的治理范式”“AI时代的金融伦理”三个角度展开，邀请樊文飞、田轩、唐岳华、薛兆丰、乔恩·丹尼尔森、埃莱娜·兰德莫尔等一线专家和学者共同探索和研究，揭开这场静默革命的神秘面纱，重新定义21世纪金融文明的核心逻辑。

AI在金融行业的创新实践既展示了广阔前景，也提出了全新课题。要推动“AI+金融”健康发展，需要在政策引导、技术创新与伦理规范之间寻求平衡，并通过一种全新的人工智能范式，以确保人工智能在赋能金融业的同时，助力国家战略目标的实现。

人工智能使得智能投顾正在从“自动化”走向“智能化”，提供一个全天候、全视角、个性化的数字化投资伴侣。其发展过程亦存在各种潜在的、可能未被人们了解的新风险。

AI产业链催化不断，大模型在技术突破、产业应用、生态演进方面进展喜人。伴随大模型技术持续加速渗透至投研各个领域，AI大模型、检索增强生成、智能体三者有机结合的模式有望进一步赋能策略研究。

AI投顾正从一个辅助性的信息查询工具，跃迁为一个主动的、协同的、贯穿投资全生命周期的智能体生态系统。这场由技术驱动的跃迁，为金融服务的未来带来了无限的想象空间，同时也对我们提出了迫切的治理要求。

金融投资行业因信息需求量巨大、对高质量信息要求严苛，成为率先受益于AI的行业，投研工作也因此被潜移默化地重塑。未来AI与投资是何种关系——研究员和基金经理是否会被替代？

随着国内开源大模型的爆发，AI赋能投研正成为资管行业关注的焦点。文章着眼AI技术的发展，探讨智能化对未来行业生态的影响，大模型“通用智能底座+ 行业垂类适配”的能力，将如何助力资管行业走向新的发展阶段。

人工智能技术的创新应用给金融监管带来了全新的挑战。具体到资本市场领域，AI模型的数据缺陷风险、恶意使用AI风险及技术过度依赖风险，是需要重点关注的三大隐患。基于此，后续监管工作应在加强与市场机构的常态化沟通，提升监管精准度的基础上。

金融业已经成为人工智能应用最为积极的领域之一，同时也是最大的受益者。然而，人工智能作为一把双刃剑，在带来机遇的同时也伴生新的复杂摩擦。面对AI带来的机遇与挑战，监管机构需要一个多层次、具有前瞻性的治理框架，平衡创新激励与风险防控。

在大模型等前沿技术应用中，尤其需避免“短期内高估、长期内低估”的现象。事实上，虽然各方已经逐渐形成共识，认为大模型将在长期内给金融业带来颠覆式影响，但显然短期内还并不容易实现。

针对大模型在银行风控中存在的算法风险，需构建涵盖技术治理、伦理规范、流程优化与监管协同的系统性治理框架，以应对其相较于传统模型更为复杂的风险特征。

GenAI深度融合大语言模型与生成式技术，在语言处理、内容生成领域实现对传统AI的跨越式突破，于金融交易场景中展现出巨大的应用潜力，却也潜藏着市场稳定、数据隐私等多重风险。针对GenAI金融应用的多主体参与特性，构建覆盖“开发者—服务商—用户” 的三维评估体系，实现分类分级动态响应。

当前乃至可预见的未来的AI技术，由于其内在的局限性，不仅无法解决金融体系固有的根本问题（如人性、不确定性、黑天鹅事件），反而可能放大和加速这些风险。从业者于此变局中，既面临行业岗位收缩的“危”，也遭遇迈向顶尖的“机”。

在监管任何一个行业时，首先要承认一个朴素却常被忽视的事实：并不是所有现象都“管得住”。这个规律也适用于人工智能领域。有些趋势源于技术进步，或成本与收益的落差，或人性的本质，当这些因素形成合力时，顺势而为往往比强行干预更合适。

“与任何市场一样，我们都需要一个系统来监管AI的发展。但我不确定在中心化金融中我。们是否真的做到了这一点。AI技术赋予自由的同时，也使人们极易遭受操纵、欺诈等风险。你必须建立最低保障机制，否则风险过高将导致只有少数人敢使用。”

当AI通过交互理解人类的微笑哲学、企业的财报叙事、城市的交通韵律，产业革命的本质就升华为文明进化的协同进化。此刻，我们站在历史的分水岭上——选择继续单向适应机器的冰冷逻辑，还是携手AI共同构建认知共生的文明新纪元？

我们必须警惕一种正在形成的“效率幻觉”，即过度专注于AI在微观层面（如降低成本、提升速度、优化指标）带来的可量化收益，而系统性地低估了其在宏观层面（如加剧市场顺周期性、侵蚀系统韧性）所积聚的、更难以度量的隐性风险。

综合治理策略的四大挑战：模型可解释性、模型稳定性、数字歧视与数据隐私。通过构建一个以可解释性、稳定性、公平性和隐私为基石的负责任AI框架，金融机构将能够自信地迈向这个未来。

在政府引导、市场化机制与产业资本主导的协同推动下，我国新型储能已初步走通“技术—资本—产业”的正向循环路径。这一路径可助力新型储能领域的发展，亦可推广应用于其他绿色科创领域。

《加快构建科技金融体制 有力支撑高水平科技自立自强的若干政策举措》从供需两端同时发力，围绕畅通创业投资“募投管退”全链条推出一系列新举措，实现科技金融“破题”。

美国《稳定币法案》的通过，意味着曾被拒之门外的稳定币，正式被迎入城中。也许，它将被传统金融驯化成微不足道的支付工具，也许，它将颠覆传统支付与结算秩序，打造出一片崭新的天地，让我们拭目以待。