金融系统中人工智能应用的场景及风险分析：基于FSB框架的深度解析与知识增强治理范式

《读懂AI金融的底层逻辑与风险，全面审查大模型在金融业的机遇与挑战》

走向未来

人工智能（AI），特别是生成式人工智能（Generative AI）的崛起，正成为推动金融行业变革的核心力量。金融机构利用AI简化运营流程、优化合规管理、执行高级数据分析，并开发高度个性化的金融产品。其带来的效率提升和创新机遇是显而易见的。然而，在这种快速、广泛的应用背后，潜藏着可能动摇整个金融体系稳定性的结构性风险。

金融稳定理事会（FSB）于2025年10月发布的一份长达39页的重磅报告，为我们提供了一个全面审视这一复杂局面的权威框架。该报告建立在FSB于2024年的初步研究之上，系统性地梳理了金融机构AI应用的现状，识别了关键的脆弱性，并探讨了全球金融监管机构的监控方法与挑战。它不仅是一份现状总结，更是一份面向未来的行动指南。

本文旨在穿透报告的字面信息，从产品、技术、市场和战略的复合视角，深度剖析FSB的核心发现。我们将解构AI技术如何渗透金融价值链，分析其引发的四类核心系统性风险，探讨监管机构在构建有效监控框架时面临的困境与选择，并最终提炼出对金融机构、技术供应商和监管者均有价值的战略性观点。本文的目的，是清晰地揭示AI这把双刃剑的锋利两面，为在拥抱技术机遇的同时有效管理其内在风险提供一个坚实的分析基础。（注：FSB的报告全文可以从“走向未来”【https://t.zsxq.com/xpWzq】知识星球中获取，供深度研读者参考。）

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第一部分：金融领域人工智能应用的现状与广度

FSB的报告确认，金融领域对AI的采纳已进入一个加速阶段，其广度和深度均在持续拓展。这种采纳并非均匀分布，而是呈现出多层次、多维度的特征。理解当前的应用现状，是评估其潜在影响的第一步。

一、 AI应用场景的全面渗透

AI技术正被嵌入到金融服务的各个环节，从后台运营到前台客户交互，从风险控制到市场交易。我们可以将其应用归纳为几个关键领域：

• 运营效率优化：AI被用于自动化重复性高的后台任务，如数据录入、文档处理和监管报告生成。这不仅降低了人力成本，也提升了数据处理的准确性和时效性。
• 风险管理与合规：在信贷审批中，AI模型通过分析海量数据评估借款人风险。在反欺诈和反洗钱（AML）领域，AI能够识别复杂的异常交易模式，远超传统基于规则的系统。
• 高级数据分析与决策支持：资产管理公司利用AI分析市场情绪、宏观经济数据和公司财报，以辅助投资决策。算法交易利用AI执行高速、复杂的交易策略。
• 客户服务与产品个性化：AI驱动的聊天机器人提供7x24小时的客户支持。同时，AI通过分析客户行为数据，为客户推荐个性化的贷款、保险和投资产品，提升客户体验和黏性。

二、 不同机构的采纳模式

报告显示，不同类型的金融机构在AI采纳上策略各异。大型全球系统重要性银行（G-SIBs）通常拥有更多资源进行内部研发，建立了专门的AI团队和模型风险管理框架。例如，通过对美国G-SIBs的专利申请分析可见，其AI相关专利在过去十年中显著增长，显示出在技术创新上的持续投入。

相比之下，中小型金融机构更倾向于依赖外部技术供应商提供的AI解决方案。这种模式降低了技术门槛和前期投入，但也加深了它们对第三方服务商的依赖。保险业和资本市场参与者（如对冲基金）在特定领域（如精算定价、算法交易）的AI应用则更为激进和深入。

三、 应用广度的监控与度量

监管机构和研究者通过多种途径监控AI的采纳广度。FSB报告总结了当前主流的几种方法：

• 官方调查与监管报告：如英格兰银行（BoE）和金融行为监管局（FCA）联合进行的调查，直接向金融机构收集AI用例、模型来源和风险管理措施等一手数据。
• 公开数据分析：通过分析企业年报、投资者电话会议记录、专利申请和招聘信息中的AI相关关键词，可以间接评估企业对AI的重视程度和投入方向。例如，美国人口普查局的“商业趋势与展望调查”（BTOS）以高频率追踪了企业（包括金融机构）的AI使用情况。
• 行业外联与交流：通过组织研讨会、创新中心和监管沙盒等形式，监管机构与业界、学术界进行直接对话，收集定性信息，深入了解技术应用的细节和挑战。

综合来看，金融领域对AI的应用已经从零星试点发展到系统性整合的阶段。特别是生成式AI的出现，凭借其低门槛和通用性，正进一步加速这一进程。这一广泛而深入的应用，构成了我们接下来讨论的所有风险的基础。机遇的另一面，正是挑战的开始。

第二部分：系统性风险的四大核心：深度剖析AI带来的金融稳定脆弱性

FSB的报告明确指出了AI应用可能放大或催生的四类核心金融稳定脆弱性。这四类风险相互关联，共同构成了一个复杂的风险矩阵。作为技术和市场专家，我们需要逐一解构其技术根源、市场表现和潜在的系统性影响。

一、 第三方依赖与供应链集中：一个“看不见”的中心节点

这是FSB报告最为关注的风险，也是当前最突出和最难解决的结构性问题。金融机构对少数几家大型科技公司的依赖，正在形成一个新的、超越传统金融监管边界的系统性风险中心。

1. 生成式AI供应链的解构

报告将GenAI供应链划分为五个关键层次，每个层次都表现出不同程度的市场集中：

• 硬件层：主要指用于训练和推理AI模型的专用芯片，如图形处理器（GPU）。目前该市场高度集中，少数公司控制着高性能芯片的设计和制造，构成了整个生态系统的物理基础。
• 计算设施层：主要为云服务。顶级的AI模型训练和部署需要巨大的计算资源，这使得大型云服务提供商成为事实上的基础设施。高昂的资本投入和技术壁垒，导致该市场由少数几家全球科技巨头主导。
• 训练数据层：大规模、高质量的数据是训练基础模型的“燃料”。拥有海量用户数据和强大数据处理能力的公司，通过“数据-网络-活动”（DNA）循环，建立了难以逾越的数据壁垒。
• 预训练基础模型层：如大语言模型（LLM）。开发这些模型需要顶尖的人才、庞大的计算资源和海量数据，导致市场集中于少数几家科技公司和AI初创企业。金融机构大多直接使用或微调这些第三方模型，而非从零开始自研。
• 用户应用层：面向最终用户的AI应用。虽然该层市场看似多元，但许多应用都构建在相同的底层模型和云平台之上，形成了“多样性表象下的同质化核心”。

2. 垂直整合的加剧效应

大型科技公司不仅在单一层面占据主导，还在积极进行垂直整合，打通从芯片、云服务到模型、应用的全链路。这种整合为用户提供了便捷、高性能的“一站式”解决方案，但其代价是加深了用户锁定，提高了转换成本，并进一步固化了市场集中格局。当一家公司同时控制了“高速公路”（云服务）和上面跑的“汽车”（AI模型），金融机构的选择空间和议价能力都将受到限制。

专家洞察：此处的风险已超越传统的操作风险或外包风险。它正在形成一种新的系统性依赖：整个金融行业的创新和运营，开始悬于少数非金融科技公司的技术决策、商业策略甚至地缘政治立场之上。这些科技公司实质上正在成为金融体系的“关键第三方”，但它们却游离于现有的金融监管框架之外。一个云服务商的全球性中断，或一个基础模型的重大安全漏洞，可能瞬间引发波及众多金融机构的系统性事件。

二、 市场相关性：算法驱动的“群体性”行为

当众多独立的金融机构开始使用相同或相似的AI模型、数据源和优化目标时，它们的决策和行为可能在无意中趋同，从而放大市场波动，形成“算法驱动的羊群效应”。

1. 风险的形成机制

• 模型的同质化：如前所述，市场上领先的基础模型数量有限。当不同机构的交易或信贷模型都基于相同的底层LLM进行微调时，它们对相同市场信号的解读和反应可能高度相似。
• 数据的同质化：机构可能依赖相同的第三方数据供应商提供市场数据、另类数据或情绪指标。如果这些数据源出现错误或偏差，影响将被系统性地放大。
• 优化目标的同质化：许多风险管理和交易算法都以相似的目标函数进行优化（如最大化夏普比率、最小化在险价值VaR）。这会导致它们在特定市场条件下采取相似的买入或卖出行动。

2. 潜在的市场冲击

这种相关性可能导致市场在压力下表现出更强的顺周期性。例如，在市场下跌时，多个基于AI的风险管理模型可能同时触发减仓指令，导致抛售压力自我强化，加剧流动性枯竭，甚至引发“闪电崩盘”。由于AI模型的决策过程对外部观察者（甚至使用者）来说往往不透明，这种系统性的风险累积可能难以被提前发现和预警。

专家洞察：AI驱动的市场相关性是传统金融风险的“加速版”和“隐形版”。其决策速度远超人类，能在毫秒间完成感知、决策和执行，使得风险的传导速度和规模呈指数级增长。更关键的是，模型的“黑

箱”特性使得传统的风险归因和压力测试方法可能失效。监管者和市场参与者可能无法理解市场异动的根本原因，从而难以采取有效的干预措施。面对如此复杂且快速演变的挑战，保持前沿认知和跨界交流至关重要。在此，我们欢迎您加入最具价值的知识星球“走向未来” （https://t.zsxq.com/xpWzq），与行业专家和先行者们一起，深入探讨生成式人工智能、大模型、AIGC、AI芯片和机器人等尖端议题的产品、技术和应用实践，共同研判AI如何重塑市场动态，探讨如何使用各种不同的人工智能大模型和智能体来为工作增效，为生活添彩。立即加入我们，一起走向AGI的未来（https://t.zsxq.com/xpWzq）。

三、 网络安全风险：攻防两端的博弈升级

AI技术既是金融机构抵御网络攻击的强大盾牌，也为攻击者提供了前所未有的利器，开启了一场网络安全的“军备竞赛”。

1. AI赋能的攻击手段

• 新型攻击向量：报告中提到了“数据和模型投毒”（攻击者污染训练数据，使模型产生错误输出）和“提示注入”（攻击者通过构造恶意输入，诱导模型泄露敏感信息或执行非授权操作）等AI特有的攻击方式。
• 攻击自动化与智能化：攻击者可以利用AI大规模生成以假乱真的“深度伪造”音视频进行欺诈，或编写高度定制化的钓鱼邮件，甚至自动化地发现系统漏洞。这极大地降低了发动复杂攻击的门槛。
• 金融欺诈与虚假信息：AI可以被用来制造和传播影响市场情绪的虚假新闻，或生成合成身份进行欺诈性贷款申请，对金融秩序构成直接威胁。

2. AI在防御端的应用

与此同时，金融机构也在利用AI加强防御。AI驱动的异常检测系统能实时识别偏离常规模式的交易或用户行为。AI也可以自动化地响应安全事件，缩短处置时间。

专家洞察：AI带来的网络安全范式转变在于，攻防焦点从静态的边界防护转向了动态、持续的数据和模型安全。攻击面不再仅仅是网络和服务器，还包括了AI模型本身和其赖以生存的数据流。每一个与外部系统交互的AI应用，都可能成为新的渗透点。金融机构必须建立贯穿AI模型整个生命周期（从数据采集、模型训练到部署监控）的安全治理体系。

四、 模型风险与治理：在“黑箱”中寻求确定性

AI模型，特别是深度学习和大语言模型，其复杂性和不透明性给传统的模型风险管理（MRM）带来了根本性挑战。

1. 传统MRM框架的失效

• 可解释性缺失：许多先进AI模型的决策逻辑难以用人类可理解的方式解释。当一个AI模型拒绝一笔贷款申请时，金融机构可能无法向客户和监管机构提供清晰、合规的理由。
• 新的模型缺陷形式：报告特别提到了LLM的“幻觉”（Hallucination）问题，即模型会生成看似合理但实际上是捏造的错误信息。这与传统统计模型可量化的误差（如预测精度）有本质区别。
• 数据质量与偏见：AI模型的表现高度依赖于训练数据的质量。如果训练数据中存在历史偏见（如对特定人群的信贷歧视），模型将会学习并放大这些偏见，带来合规和声誉风险。

2. “失准的AI系统”

FSB报告提出了“失准的AI系统”（Misaligned AI systems）这一关键概念。它指的是AI系统的目标、输出或决策过程与其开发者或用户的预期标准（包括法律、监管和伦理准则）发生偏离。这是一种系统性的治理失败，其根源在于模型本身的复杂性、数据的不完善以及治理框架的滞后。如何从技术和管理层面系统性地解决大模型的幻觉、知识陈旧等固有缺陷，确保其输出的准确性、可靠性和可追溯性，已成为金融等高风险领域应用AI的首要议题。

专家洞察：这不仅仅是技术问题，更是治理范式的挑战。传统的模型验证和确认流程，在面对每天都在通过与环境交互而“学习”和演变的AI系统时，显得力不从心。正如著名人工智能专家、省部级科技进步奖获得者王文广在其备受瞩目的专业书籍灯塔书《知识增强大模型》中所指出的，大模型的“幻觉”是其基于概率生成范式的固有特性，单纯依靠模型自身难以根除。 王文广凭借其在AI芯片、大模型训练与产业应用领域的深厚积累，系统性地提出了解决方案。他认为，必须通过外部的、可验证的知识源来“锚定”和“校准”大模型。该书详细阐述了如何运用检索增强生成（RAG）、知识图谱等技术（见该书第4章和第5-9章），将金融机构内部的专业知识库、合规条例和实时市场数据与大模型进行深度融合，从而显著降低模型“凭空捏造”的风险，提升决策的可靠性。对于正在努力构建新一代模型风险治理框架的金融机构而言，书中提供的理论与实践方法无疑是一座指路明灯。

第三部分：监管的挑战与应对：构建有效的AI监控框架

面对AI带来的深刻变革和复杂风险，全球金融监管机构正处于探索和构建新一代监控框架的初期阶段。FSB的报告系统梳理了当前的实践、挑战以及未来可行的路径。

一、 监控面临的核心困境

报告通过对成员的调查发现，监管机构在监控AI应用时普遍面临三大挑战：

• 定义与可比性：AI技术本身在快速演进，缺乏一个全球统一、标准化的AI定义和分类法。这导致不同机构、不同司法管辖区上报的数据口径不一，难以进行横向比较和汇总分析，阻碍了对系统性风险的宏观评估。
• 成本与范围：全面、细致的数据收集对监管机构和金融机构都意味着巨大的资源投入。自愿性调查存在样本偏差，而强制性报告则需要审慎设计以避免给行业带来过度负担。此外，许多关键的第三方AI服务商处于金融监管范围之外，形成了监管盲区。
• 关键性评估的难度：要准确判断一项AI服务对于一家金融机构乃至整个系统是否具有“关键性”，需要深入理解该服务如何嵌入机构的核心业务流程，以及市场上是否存在可替代方案。这通常需要超越问卷调查的深度监管互动。

二、 监控工具箱：从直接指标到代理指标

为了应对上述挑战，FSB报告提出了一套丰富的、多层次的潜在监控指标体系，旨在帮助监管机构更精准地“测量”AI的体温和脉搏。这套工具箱结合了直接指标和代理指标：

• 针对第三方依赖与集中度：
  • 直接指标：统计由第三方提供的AI应用占比；建立关键AI服务及其供应商名册；追踪影响第三方AI服务的网络和运营事件数量。
  • 代理指标：分析AI服务市场的集中度（如头部云厂商、模型提供商的市场份额）；评估主流AI服务的相对成本、性能和转换难度，以判断其可替代性。
• 针对市场相关性：
  • 代理指标：统计使用相同预训练模型或数据源的金融机构数量；通过学术合作，利用计量经济学模型分析特定AI应用（如算法交易）与市场波动性或资产价格相关性之间的关系；了解关键市场中AI模型的自动化决策程度。
• 针对网络安全风险：
  • 直接指标：追踪针对金融领域的AI相关网络攻击（如数据投毒、提示注入）的数量和类型；统计与AI相关的内部网络安全事件；收集金融机构将AI用于网络防御的用例清单。
• 针对模型风险与治理：
  • 直接指标：统计金融机构模型清单中AI模型的占比，特别是高风险用例的占比；汇总与AI模型风险管理相关的监管发现（如在可解释性、模型验证、数据治理方面的缺陷）；监控AI系统中自动化决策的程度和“人在回路”机制的应用情况。

三、 数据收集的方法论

获取上述指标需要一套组合式的收集策略。报告强调，任何单一方法都有其局限性，监管机构应综合运用：

• 调查问卷：进行定期或临时的行业普查，以获取广覆盖面的量化数据。
• 监管报告：将AI相关问题嵌入到现有的运营风险、模型风险等常规监管报告框架中。
• 深度监管互动：通过现场检查、专题访谈和技术研讨会，与金融机构进行深入交流，获取无法通过报表反映的定性信息和深层背景。
• 市场情报与公开数据分析：持续追踪技术发展、分析公开数据（如专利、招聘），并与AI服务商等行业相关方保持沟通。

专家洞察：有效的AI监管，本质上是一场与技术演进速度的赛跑。监管框架必须具备适应性和前瞻性。这意味着要从传统的、基于规则的静态监管，转向更加动态、数据驱动和基于原则的监管模式。监管的目标不应是抑制技术创新，而是通过构建有效的“传感器网络”（即监控指标体系）和“反馈回路”（即监管干预机制），确保金融体系的韧性。此外，鉴于AI供应链和风险的全球性特征，FSB所倡导的跨境监管合作与信息共享，已不再是“可选项”，而是保障全球金融稳定的“必需品”。

结论：迈向负责任的人工智能金融未来

FSB的报告为我们描绘了一幅清晰而审慎的画卷：人工智能正以前所未有的力量推动金融行业的效率革命和业务创新，但其背后交织着复杂的、相互关联的系统性风险。其中，金融体系对一个高度集中且处于监管边界之外的科技供应链的依赖，构成了当前最尖锐的挑战。

本文通过对报告的深度解析，试图传递一个核心观点：应对AI带来的挑战，需要一次超越金融机构和监管机构自身边界的系统性变革。这不仅是技术或风险管理问题，更是一个涉及产业结构、监管哲学和国际合作的战略性议题。

未来的路径要求所有关键参与方重新定位和协同行动：

• 对于金融机构：必须将AI治理提升到董事会层级的战略高度。这需要建立一个全新的、适应AI特性的风险管理框架，将技术伦理、数据隐私、模型稳健性和安全性贯穿于AI应用的整个生命周期。同时，机构应制定清晰的应急预案，以应对关键第三方服务中断的风险。
• 对于技术供应商：随着其服务日益成为金融体系的关键基础设施，大型科技公司需要承担起相应的责任。这意味着需要提升其产品和运营的透明度，与金融监管机构建立常态化的沟通机制，并投入资源确保其服务的安全性和韧性，就像传统金融市场基础设施提供商一样。
• 对于监管机构：必须加速提升自身的技术能力和认知水平，做到“懂技术、识风险”。监管者需要投资于数据科学和AI专业人才，开发新的监管科技（SupTech）工具以监控日益复杂的市场。更重要的是，必须推动国内跨部门（如金融、科技、竞争监管机构）和国际间的监管合作，共同应对跨界、跨国的AI风险。

金融行业正站在一个历史性的十字路口。前方的道路充满了机遇，也密布着前所未见的风险。只有通过金融机构、技术产业和监管当局之间构建一种新的“社会契约”，共同致力于发展负责任、可信赖和有韧性的人工智能，我们才能确保技术进步的红利能够安全、普惠地服务于经济社会。欢迎加入最有价值的知识星球【走向未来】【https://t.zsxq.com/xpWzq】！在这里，我们共同探索生成式AI、大语言模型、AIGC、智能体和AI芯片的无限可能——从技术原理到产品落地，从应用实践到未来趋势。无论是用AI和智能体为工作提效，还是为生活添彩，这里都有你想了解的答案，和一群志同道合的伙伴。在【走向未来】【https://t.zsxq.com/xpWzq】知识星球，你可以轻松学会调用各类大模型与智能体，了解最新的具身智能和机器人产品，解锁高效与创意并存的新方式，一起见证AI如何重塑我们的日常，一步步走近AGI的精彩未来。加入我们，马上启程，和我们一起——走向未来，不负热爱！

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