近期 ，《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》正式发布 ，上海也明确提出，要在三到五年内建成具有全球影响力的金融科技中心 ，正以开放姿态打造AI与金融结合的“试验田 ”和“示范区 ” 。
那么 ，在“AI+金融”场景密集落地的当下，监管如何既设“边界 ”又装“导航 ”？9月10日 ，由上海交通大学上海高级金融学院主办的“AI落地金融之路”——“2025 Inclusion·外滩大会 ”见解论坛召开 ，探索技术创新与风险管控平衡之道，以助力构建AI金融生态 。
在圆桌讨论中 ，华东政法大学国际金融法律学院教授徐明指出 ，AI作为新事物，当前主要面临“问题新 、风险大 、监管难 ”三大挑战。
其中，在“监管难”方面 ，徐明认为主要体现在三方面 。首先 ，现在的法律制度和监管制度还没有完全跟上，如何设计一个宽严相济的法律制度是个挑战 。其次 ，AI无所不在 ，已深入百姓的寻常生活，涉及很多范围、领域和部门 ，需要监管部门之间彼此协调 ，协调存在难度，协调也需要成本。最后 ，AI科技属性很强 、迭代更新很快 ，涉及大量新的技术和新的知识，监管者是否能及时跟进学习是监管者面临的难题 。
针对这些挑战 ，徐明提出 ，需用综合手段，在法律 、监管、技术等方面统筹应对 。宏观上，要抓紧制定人工智能法 ，加快立法速度 ，明确责任主体 、明确责任边界 、严格责任落实，实现宽严相济；微观层面 ，要细化各种技术标准、安全标准 、监管标准 ，使人工智能在探索和实践中可操作 、可执行，要发挥行业、监管及相关部门的力量 ，主动应对人工智能带来的挑战。
联和金融人工智能业务负责人、杭州海茵斯科技创始人聂金则梳理了AI在金融业的四大核心监管问题 。
一是数据隐含歧视风险 。AI做决策是由数据驱动 ，但数据中如果纯数据有可能会隐含一些歧视问题，有可能推动社会的不平等 ，很有可能对公司主体有法律风险。二是AI决策的黑箱难题。2025年各国出台的监管条例显示 ，金融机构一旦开始使用AI模型或AI提供服务，模型所做出决策的可解释性必须出具审计报告 。三是隐私问题 。聂金指出 ，为了增强AI模型的性能 ，打破数据孤岛是非常重要的，打破的过程中如果用到很多数据，可能会模糊主体边界 ，对用户信息的隐私保护有一个比较大的挑战 ，而这个挑战如果放到跨国场景里就非常严重，会上升成安全问题。四是问责机制 ，AI可以作出决策 ，但这当中整个链条从训练 、测试到应用，应该有一个合理的问责机制 。
“我觉得监管上一是守住底线；二是给予比较好的引导 ，为AI在金融大规模承制式应用铺平道路 。 ”针对这些挑战 ，聂金说道。
恒生电子首席科学家 、研究院院长白硕则从AI落地实施的实际问题出发，探讨边界问题 。
“人工智能可以了解你的客户 ，了解到比你还了解 ，它可以做到千人一面，但生成出来的东西最后一道关还要是人 ，这种场景是人最后兜底 。 ”白硕指出 ，“这个边界目前看还要持续相当一段时间”。
（文章来源：澎湃新闻）
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