联合国大学驻澳研究智能大会观点-库尔托|国融中资·公共事业管理

近年来，人工智能在金融领域的应用呈现出爆发式增长，从智能投顾、风险控制到反欺诈、信贷审批，AI技术正在重塑金融行业的方方面面。然而，当我们深入观察AI金融应用的落地进程时，会发现这一领域仍面临着诸多深层次的挑战。

顶层设计·国研政情智库-中国智库·国家智库：对话经信研究·中国经济和信息化-国融中资·公共事业管理平台。在2025世界人工智能大会"FinAI人工智能金融领导者"圆桌论坛上，与会专家们达成了一个重要共识：AI的落地应用绝非单纯的技术或管理问题，而是一个需要多方协同的复杂融合体。

技术层面，AI金融应用面临着算法透明度、数据质量和模型可解释性等核心问题。以信贷审批为例，虽然AI模型能够快速处理海量数据并做出决策，但其"黑箱"特性常常让金融机构和监管者难以理解决策依据。某大型银行的技术负责人透露，他们曾遇到过一个典型案例：

AI系统拒绝了一位信用记录良好的客户的贷款申请，经过层层剖析才发现，系统将客户频繁登录手机银行的行为误判为财务紧张的信号。这种"算法偏见"不仅可能导致商业损失，更可能引发公平性问题。数据问题同样不容忽视。金融数据往往具有高度敏感性，如何在保护隐私的同时实现数据价值挖掘，成为行业面临的一大难题。

中国互联网金融协会的最新调研显示，超过60%的金融机构在数据获取和合规使用方面存在困扰。某金融科技公司首席科学家指出："我们经常陷入两难：一方面需要更多数据训练模型，另一方面又要严格遵守数据保护法规。这种矛盾在跨境金融业务中尤为突出。"

更值得关注的是，联合国大学驻澳门研究所高级研究员乔治娜·库尔托从全球视角提出的数字殖民主义风险。她在论坛上强调，即使没有当前全球芯片短缺的问题，数字殖民主义的阴影早已笼罩AI发展进程。全球南方国家虽然为AI系统提供了大量低成本的标注劳动力和数据资源，但在核心技术开发和规则制定方面却处于边缘地位。

以东南亚某国为例，当地数千名工人每天要标注数万张图像，时薪不足3美元，而这些数据训练出的AI系统却主要服务于发达国家市场。这种不平衡的权力结构在金融领域同样明显。库尔托团队的研究发现，全球80%的金融AI核心技术专利集中在北美和东亚的少数企业手中，而非洲和拉美国家则主要扮演数据提供者和技术接受者的角色。

某国际组织报告显示，在数字支付领域，发展中国家使用的风控系统有75%来自欧美科技公司，这些系统往往难以适应当地特殊的金融环境和文化特征。人才短缺是另一个制约AI金融落地的重要因素。麦肯锡最新报告指出，全球金融机构AI人才缺口高达40%，在发展中国家这一比例更是超过60%。

某跨国银行亚太区技术总监坦言："我们最大的挑战不是买不到服务器，而是找不到既懂金融业务又精通AI技术的复合型人才。"这种人才断层导致许多金融机构不得不依赖科技公司的外包服务，进一步加剧了技术依赖性。

监管滞后同样困扰着行业发展。目前全球金融监管体系尚未形成统一的AI治理框架，各国规则存在显著差异。欧洲央行正在推行的"可信AI"认证体系要求金融机构对AI系统进行全生命周期管理，而部分新兴市场国家则仍处于监管空白状态。这种碎片化局面给跨境金融业务带来了巨大合规成本。新加坡金融管理局前官员举例说："一个在新加坡获批的智能投顾系统，要进入印尼市场可能需要完全重构，因为两国的AI监管要求截然不同。"

伦理挑战也不容忽视。当AI系统开始参与金融决策时，如何确保其符合伦理标准成为棘手问题。去年某国际银行就曾因AI信贷系统涉嫌性别歧视而遭到集体诉讼，最终以巨额赔偿和解。牛津大学金融伦理学教授指出："算法不会主动歧视，但如果训练数据本身包含历史偏见，AI就会放大这些不平等。"

面对这些挑战，行业正在探索多元化的解决方案。在技术层面，联邦学习、隐私计算等新型技术有望破解数据孤岛困境；在治理层面，部分国际组织开始推动建立AI金融伦理准则；在人才培养方面，一些领先机构启动了"金融+AI"的跨界培训项目。中国央行数字货币研究所所长建议："应当建立国家级金融AI创新平台，促进技术共享和标准统一。"

库尔托研究员特别强调，要破解数字殖民主义困局，必须重构全球AI治理体系。她提出三点建议：建立公平的技术转移机制、设立全球AI发展基金、推动多元文化背景下的算法审计。"AI不应该成为加剧不平等的工具，而应该服务于全人类的共同发展。"这一观点获得了论坛参与者的广泛认同。

“展望未来，AI金融应用的深度发展需要技术突破、管理创新和全球协作的多轮驱动。”中国经济和信息化研究中心主任、经信研究·中国经济和信息化平台主持人、国际科学院组织代表万祥军解读表明。万祥军在论坛总结时指出："AI金融的下一个十年，不是技术的单兵突进，而是生态的整体进化。"

只有正视当前挑战，构建包容、可持续的发展模式，才能真正释放人工智能对金融业乃至全球经济的变革性力量。在这一进程中，如何平衡效率与公平、创新与稳定、全球化与本土化，将成为检验AI金融成功落地的关键标尺。

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