周小川：人与机器的关系发生了巨大变化 |直击外滩年会

（原标题：周小川：人与机器的关系发生了巨大变化 |直击外滩年会）

AI（人工智能）是在历史上信息处理、IT（信息技术）和自动化基础上的又一次新的、很大的边际变化。

2025年10月23日，中国人民银行原行长周小川在2025外滩年会首场圆桌论坛——“金融领域的AI治理与国际合作”上分享了其对AI对金融行业影响的判断。

周小川表示，六七十年前，银行业和现在完全不同。现在，银行业逐渐转变为数据处理行业，IT在其中发挥了极大作用。目前，银行的几项主要业务：支付业务方面，基本上都是数据处理；定价方面，无论是存款还是贷款，都依赖大数据分析和模型来定价；风险计量方面，因为风险既决定定价也影响产品提供，风险也主要基于数据处理和模型计算；市场营销业务方面，也在很大程度上依赖数据，很多客户分类都依靠大数据完成。

周小川表示，人与机器的关系在过去六七十年发生了巨大变化：从过去人主导、机器辅助，演变为人主要作为机器与客户之间的界面。

周小川表示，在此基础之上，现在又出现了AI。过去，金融系统积累了海量数据，这些数据可用于机器学习、深度学习，使传统模型转向智能推理模型。银行与其他行业有所不同的是，银行相对简单，较少使用多模态或生成式模型，主要依赖大数据分析和推理模型，有其自身特点。

周小川表示，客户行为也在发生深刻变化。过去，客户与银行打交道时，许多人习惯与人沟通，不习惯与机器互动。但近10年的变化显示，越来越多人习惯与机器打交道，不太愿意或认为没有必要人工介入。因此，人工智能在银行业的支付、定价、风险管理和市场营销方面发挥着重要作用，这是一个很大的边际变化。

周小川同时提到，监管也会发生很大变化。其举例称，现在的反洗钱、反恐融资系统是最典型可运用大量数据分析发现线索、识别洗钱和恐怖融资活动的领域。过去的一个困惑是，凡是涉及大额交易都必须向反洗钱部门报告，但收集海量数据后不知道该如何处理。如果利用已破获案件数据进行机器学习、深度学习，模型会逐渐提升，从中找出规律，这对监管也有巨大作用。现在，这方面已取得了很大的进展。

周小川表示，AI对货币政策的影响，可能还需要更长时间地观察和研究。国际清算银行（BIS）曾在一次会议上专门讨论过AI相关模型是否对货币政策产生影响。当时讨论的最终结论是，这种影响尚不明显。一方面，AI可以在物价和微观行为的数据收集、处理、模式识别和推理方面影响货币政策决定。但另一方面，货币政策基本上是慢变量，它随经济周期或经济变化而调整，而这个变化不会太快。

周小川同时提到，金融市场的反应，尤其是金融不稳定风险的发生，一般来得非常迅速。是否可以从历史上的金融稳定数据、金融机构健康性变化中，通过机器学习和深度学习，推理预知金融不稳定的出现，会是一个很重要的方向。

周小川提醒道，如果AI模型大量运用短期高频数据，学习结果很可能也是高频、短期、技术性的，可能与金融稳健和宏观调控所需要的面向基础面、长期稳定性的要求不一致。这个问题需要认真对待和解决。