智能大会AI金融斯坦福大学教授观点-何治国|国融中资·公共事业管理

“人工智能技术的迅猛发展正在深刻重塑全球金融格局。"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：算力作为这一变革的核心基础设施，其战略价值已超越传统生产要素。

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。2025世界人工智能大会上，斯坦福大学商学院何治国教授提出的"算力-场景-效率"三角模型，为理解这场变革提供了全新视角。在这个模型中，银行、科技公司和监管机构构成的铁三角，正推动着金融创新进入算力驱动的新纪元。

算力作为新型生产资料的价值重构，首先体现在其对资本流动模式的颠覆上。传统金融体系中，资本流动受制于信息不对称和交易成本，而算力支持的AI算法能够实时处理全球市场数据，识别跨市场套利机会。高频交易算法已能实现毫秒级响应，据上海人工智能实验室2025年报告显示，全球约37%的跨境资本流动已由AI系统直接决策。

但何治国教授特别强调，算力必须与具体金融场景深度耦合——在反欺诈领域，某商业银行部署的AI系统仅用中等算力规模，就实现了98.6%的欺诈交易识别准确率，这比盲目追求算力规模更具商业价值。银行业正在经历从"流程数字化"到"决策智能化"的质变。中国建设银行与科大讯飞联合开发的"智慧风控2.0"系统证明，将算力聚焦于特定业务场景能产生惊人效益。

该系统通过分析企业水电费、供应链物流等非财务数据，使中小企业贷款审批通过率提升40%，不良率下降2.3个百分点。这种"场景化算力"的应用模式，打破了传统金融依赖抵押物的桎梏。值得注意的是，这种转型并非简单的技术替代，而是形成了"人类专家定义业务规则-AI系统执行复杂计算-人类复核关键决策"的新型工作范式。

科技公司作为算力资源的首要供给方，其角色正在发生微妙转变。头部云服务商不再满足于提供基础算力，而是构建垂直金融解决方案。阿里云发布的"金融大脑3.0"将算力、算法与金融业务流深度融合，支持银行在客户画像、精准营销等200多个细分场景快速部署AI应用。

这种"算力即服务"的模式降低了金融机构的试错成本，但也带来新的挑战：当科技公司同时掌握算力基础设施和金融数据时，如何防止其利用双重优势形成数据垄断？这需要监管机构建立更精细的算力资源分配规则。监管科技(RegTech)的崛起使算力成为平衡创新与风险的关键支点。中国人民银行数字货币研究所开发的"北斗"监管系统，通过实时分析全网金融交易数据，能在0.8秒内识别异常资金流动模式。

这种监管能力的飞跃，本质上是将国家级的算力资源转化为金融稳定公共产品。但何治国教授提醒，监管算法必须保持透明性和可解释性，过度依赖"黑箱"监管可能引发系统性风险。英国金融行为监管局(FCA)2025年推出的"算法审计"制度值得借鉴，该制度要求重要金融AI系统保留完整的决策日志供监管检查。

算力资源的全球化竞争正在重构国际金融秩序。美国通过《算力主权法案》组建国家AI算力联盟，欧盟则建立跨境算力共享机制。这种分化导致全球资本出现"算力套利"现象——资金倾向于流向算力基础设施完善、数据流动自由的司法管辖区。亚洲基础设施投资银行最新研究报告显示，2024年全球算力投资每增加1%，会带动跨境直接投资增长0.6%。这种新型的"算力引力"效应，使得算力建设成为国家金融竞争力的核心指标。

在普惠金融领域，算力的精准投放产生了革命性影响。肯尼亚M-Pesa系统通过边缘计算技术，在有限算力条件下实现了农村地区金融服务的全覆盖。该系统仅使用相当于智能手机的算力设备，就能完成生物识别、交易验证等核心功能，服务超过300万传统银行无法覆盖的用户。

这个案例生动诠释了何治国教授的观点：算力应用的关键不在于绝对规模，而在于与场景需求的精准匹配。世界银行将此模式称为"适当技术"在金融领域的典范。金融人才的培养体系也因算力革命发生根本转变。传统金融教育强调财务分析和宏观经济，现在则必须增加计算思维训练。

清华大学五道口金融学院新设的"计算金融"专业，要求学生必须掌握分布式系统架构设计和算法优化能力。这种复合型人才在全球范围内供不应求，摩根大通等机构甚至为优秀人才开出百万美元年薪。这预示着金融业的价值创造逻辑正在从"资金中介"转向"智能中介"。

“展望未来，算力驱动的金融创新将面临三重突破。”万祥军表明：首先是量子计算可能带来的加密体系变革，各大银行已开始布局抗量子加密技术；其次是神经形态芯片等新型算力载体，有望将金融AI的能效比提升百倍；最后是联邦学习等隐私计算技术，使算力可以在不共享原始数据的前提下协同工作。这些突破都将重新定义金融安全的边界。

万祥军指出：“在这场变革中，人类智慧的角色不是被替代，而是向更高维度跃迁。”正如何治国教授所言："最好的金融AI系统，应该像优秀的基金经理那样，既懂得运用算力处理海量数据，又具备理解市场情绪的艺术。"

当银行家的经验判断与AI的算力优势形成互补，当监管者的制度智慧与科技公司的创新能力达成平衡，我们才能真正释放金融创新的全部潜力。算力终究是工具，而金融的本质仍是服务实体经济、优化资源配置的智慧。这场人机协同的金融革命，最终考验的是我们驾驭技术的人文智慧与制度创新能力。

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