近年，以人工智能为代表的新一轮科技革命方兴未艾，金融业已成为其应用最为主动、影响最为深远的领域之一。然而，技术的颠覆性力量往往具有双重性。

之江实验室发展战略与合作中心高级研究专员魏玉君在《北大金融评论》发文表示，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。

本文完整版刊登于《北大金融评论》第25期。

近年，以人工智能为代表的新一轮科技革命方兴未艾，金融业已成为其应用最为主动、影响最为深远的领域之一。AI 驱动的效率提升故事不绝于耳：信贷审批耗时从数天缩短至秒级，量化交易在微秒内捕捉市场信号。然而，技术的颠覆性力量往往具有双重性。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。

这种幻觉的根源在于，我们正试图将一个以非线性、高维度、自学习为特征的“智能体”，嵌入一个线性的、基于人类代理且可预测的传统金融风险治理体系中。这种内在的范式错配，使得现有监管框架的有效性边界日益凸显。因此，本文的核心研究问题是：AI 金融的“效率幻觉”具体通过何种机制产生？现有治理框架为何难以应对？我们应如何构建一套新的治理路径以穿透幻觉、确保长期系统稳健？

金融创新新动能：AI技术范式演进与应用

AI 在金融领域的应用已演进为分析式AI 与生成式AI双轮驱动的新格局。这些强大的应用在驱动效率革命的同时，也为“效率幻觉”的形成奠定了技术基础。

分析式AI（Analytical AI）以机器学习为核心，本质上是高维的非线性函数逼近器，长于从海量数据中识别复杂模式、进行预测与决策。在信贷风控领域，以梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Trees）和深度神经网络（Deep Neural Networks）为代表的模型，能够整合数千维度的强弱特征变量，实现对客户信用风险的精准画像，相比传统逻辑回归模型，KS 值与AUC 通常能获得显著提升。在量化交易领域，AI 通过分析高频行情数据、订单簿深度，乃至卫星图像等另类数据，执行复杂的统计套利与市场微观结构预测，其决策速度和精度远非人力可及。在智能投顾领域，算法基于现代投资组合理论，为客户提供自动化的资产配置与动态再平衡服务，极大地降低了财富管理的服务门槛。

生成式AI（Generative AI）以大语言模型为代表，基于Transformer 架构，擅长理解、交互与生成内容，其价值在于革新服务模式、创造增量价值。在客户服务层面，基于大模型的智能客服能够进行更自然、更具共情能力的多轮对话，精准理解客户的复杂意图，提供个性化的产品推荐与投教服务。在内容生成与知识管理方面，生成式AI 能够自动撰写市场分析报告、信贷审批纪要、合规审查文档，将金融从业者从繁复的文本工作中解放出来。例如，通过“检索增强生成（RAG）”技术，AI 可以结合内部数据库，为分析师提供精准、实时的研究支持。在辅助开发层面，AI 可作为智能编程助手，根据自然语言需求生成Python 或R 的金融模型代码，显著降低了金融创新的技术门槛和开发周期。