金融领域人工智能应用的风险与监管应对

作者：尚博文，法学博士，助理教授，对外经济贸易大学2026世界杯官网、涉外法治研究院；邱山山，博士研究生，天津大学2026世界杯官网。感谢匿名审稿人的意见，文责自负。

一、问题的提出

人工智能技术正在重构全球金融市场的发展图景。作为驱动经济社会数字化转型的核心引擎，人工智能通过优化决策机制、提升运营效能等方式重塑金融服务形态。数据密集型的金融服务领域具备海量标准化数据优势，天然契合人工智能等前沿技术应用落地。但过度依赖人工智能技术也可能导致忽视其潜在技术内生风险和系统性风险，埋下风险隐患。当前学界对金融科技风险的研究多停留于特定业务场景分析，缺乏从宏观层面评估人工智能技术在金融领域的风险形态，对金融人工智能应用监管的整体性思考尚显不足，未能充分揭示金融领域人工智能应用的风险特征与监管理念转型、制度机制创新之间的内在逻辑。

二、金融领域人工智能应用的风险

（一）加剧并放大系统性风险

人工智能技术在金融领域的应用，主要通过算法同质化、网络互联性增强以及对第三方模型的集中依赖等实现，在这一过程中易产生系统性风险，其原因有三：一是出于成本控制与效率提升的考量，金融机构在经营中倾向于采用相似的人工智能模型与数据源，导致决策逻辑和结果具有明显的同构性；二是技术应用在客观上会强化机构与市场间的连接，形成高度互联互通的网络结构；三是对少数大型模型提供商的依赖，滋生了“模型从众”的行业生态。

（二）引发决策错误

“决策错误”主要指模型因数据缺陷或逻辑偏差，输出与金融现实不符或与预期目标相悖的分析结果、风险评估或交易指令。有效训练数据不足是导致模型决策基础薄弱的核心原因，主要表现为数据规模的有限性和数据适用性偏低。数据污染是引发模型决策系统性偏差的关键因素，“毒性”训练数据会让虚假交易记录、错误财务信息等不良数据混入训练集，致使模型决策逻辑被污染数据所扭曲，输出结果存在固有偏差。

（三）导致个人数据信息泄露

金融人工智能系统的搭建和运行过程中形成的数据聚集现象，成为数据及个人信息泄露的主要风险源。该风险源的形成主要通过两个路径：其一，基于合规义务的信息强制收集；其二，基于服务优化的信息提供。金融消费者为获取精准的智能服务，会主动将敏感信息上传至人工智能系统，从而形成信息泄露的风险敞口。金融消费者在与生成式人工智能交互过程中上传的数据会被模型存储并用于参数更新，其中也具有数据泄露的潜在风险。

（四）技术伦理失调

技术伦理失调，是指在金融人工智能的应用过程中，因技术固有缺陷或人为因素导致其决策过程或结果违背公平、透明、可信等伦理准则，进而引发歧视、欺诈、信任缺失等问题，这主要源自偏见歧视和“幻觉”。金融人工智能模型所使用的训练数据和算法都可能会导致模型产生歧视性结果。金融训练数据的完整性不足以及模型推理泛化能力较弱，也是诱发幻觉的主要原因。技术伦理失调主要会导致歧视性决策、深度伪造风险以及由模型“黑箱”特性引发的监管与信任难题。

（五）资源集中引发竞争风险

金融人工智能领域因关键资源集中、商业模式整合及技术特性，会引发市场结构失衡与潜在竞争抑制风险。大型金融科技企业依托其技术优势不断拓宽业务边界，累积海量个人信息和金融交易数据。竞争风险具体表现为市场竞争格局的扭曲与新型垄断行为的出现，呈现出“赢者通吃”的市场格局，衍生出以算法为主导的垄断行为。

三、金融领域人工智能监管的策略检视与反思

目前，我国对通用人工智能的法律规制仍处于初步探索阶段，主要依赖人工智能服务、算法推荐相关的部门规章，以及部分金融行业标准进行行为规范，尚未形成系统化、层级化的立法架构。综合分析各国监管策略，其出发点大致可归纳为人权保障、技术标准、风险分类及敏捷治理等四个维度。对金融领域人工智能监管策略局限的反思主要体现在以下方面：

（一）制度规则存在结构性不对称

我国金融领域人工智能监管呈现双重困境：一是难以将宏观性原则规范有效转化为微观层面的具体行为指引；二是缺乏与技术、市场共同演进的动态制度安排。从规则可执行性来看，以伦理、人权为基础的监管原则多停留于抽象层面，缺乏可操作的细化标准。从规则动态适应性来看，传统金融监管策略不足以有效响应人工智能的快速迭代和应用场景的瞬息万变。

（二）事后惩戒机制的滞后性缺陷

我国金融业目前“分业经营、分业监管”的格局，使得金融科技监管呈现出多元主体与多重标准并存的治理形态。在应对金融人工智能系统的复合型风险时，往往面临资源整合与统一调度协调的挑战。当前金融人工智能监管在整体协同、前置介入上的结构性短板，不仅使风险应对陷入被动，更难以从源头上捕捉控制风险的良机。

（三）协同治理的制度性掣肘

金融领域人工智能的监管涉及技术研发者、数据提供者、消费者权益组织以及行业自律团体等多元利益主体。然而，当前的监管体系中，多元主体间的利益诉求和价值取向仍然存在差异，制约了协同治理的实际效果。标准化制定过程中的利益失衡更为突出，不同主体在技术发展、风险认知与合规标准理解上存在信息不对称性。

四、金融领域人工智能应用的三重监管应对

传统金融监管模式在应对人工智能技术时不可避免地会陷入科林格里奇困境。为实现人工智能技术在金融领域的良性发展，需重塑监管理念，从静态、刚性向动态与弹性转变，从事后监管、单一监管向事前规制与协同监管转变。

（一）注重监管时序的预防性：由单一事后惩处转向重视事前规制

重视事前规制意味着法律介入社会关系的“关口”前移。具体路径可从建立风险监测与预警机制、开展合规审计及明确各主体义务等方面展开。首先，明确金融人工智能模型提供者、系统提供者、系统部署者等链条主体的义务，构建金融消费者权利保障的先设机制。其次，建立金融人工智能安全风险监测与预警机制，对影响金融消费者权益的风险进行精准监测、精细评估、精确预警。最后，建立金融领域人工智能系统进入市场大规模部署前的合规审计机制，从技术合规、数据合规、流程合规、伦理合规等维度识别潜在的法律和道德风险。

（二）加强监管空间的适应性：监管规则内嵌于模型设计

监管框架应积极主动引导金融人工智能系统的风险自我评估与调适，将法律规则及伦理内嵌于技术发展进程中。要将伦理准则与合规要求嵌入人工智能系统的程序代码中，使金融人工智能系统具备内生合规性与合理性逻辑结构。首先，建立作为规范基础的金融科技伦理框架，在《金融法》立法中充分回应新兴科技的影响。其次，持续优化金融科技伦理框架的动态调适机制，基于法律法规变化和技术发展调整系统嵌入的伦理要求。最后，加强技术开发者的金融法律素养与伦理意识培育，防范设计者偏见对系统造成负面影响。

（三）提升监管主体的协同性：从二元格局到多元协同

需要多元主体协同治理才能增强监管体系的韧性与适应性。其一，搭建多元利益主体沟通平台，形成由监管部门、技术专家、社会组织、研究机构和公众等多方主体共同参与的技术风险治理组织网络。其二，明确多元协同监管中各主体的职责边界：监管机构负责顶层设计和统筹协调；金融人工智能服务提供者履行数据、模型设计合法审查及算法披露等义务；金融消费者承担合理使用金融服务、配合风险防控措施等义务；行业协会、自律组织等主体承担合规培训、政策建议等职责。

五、结语

金融领域人工智能的深度融合，既提升了金融服务效率，也形成了复杂多维的风险结构。面对这一挑战，应在监管时序上从被动回应转向主动预防，在监管空间上推动“设计即监管”原则落地，在监管主体上构建多维协同治理框架。未来的《金融法》及配套监管体系，应以“技术向善”为导向，统筹安全与发展、创新与稳定、效率与公平等多重目标，构建一个前瞻预防、规则内嵌、多元协同的高水平现代化的科学治理体系，在法治轨道上实现技术理性与制度理性的融合，以保障金融高质量发展。

本文为精编版，脚注和参考文献略。全文刊发于《金融监管研究》2026年第2期，80-96页。