新京報貝殼財經訊（記者潘亦純）4月10日，在國民財富發展研究合作平臺2025春季峰會上，中國財富管理50人論壇理事長、原銀監會主席尚福林表示，應關注人工智慧提升效率與加劇風險的雙重效應。

尚福林認為，當前，我國人工智慧發展的總體態勢良好，正處在加強人工智慧佈局、加快數位化智能化轉型的歷史機遇期。同時也要清醒地看到，人工智慧的演算法“黑箱”、數據污染、模型缺陷等潛在風險問題不容忽視。特別是在金融行業應用時，應關注人工智慧帶來的效率提升與風險加劇的雙重效應。

尚福林表示，人工智慧讓數據的應用價值凸顯，也讓數據的安全防護變得更加複雜。一方面，持續加強數據的隱私安全保護。金融機構和科技企業需要共同研究數據在採集、存儲、傳輸和使用過程中的安全性問題。要在保障安全和隱私的前提下，推動金融與公共服務領域信息互聯互通，釋放數據要素潛能。另一方面，關注數據污染。金融機構每天都在處理海量的數據和複雜的交易，信息的準確性和可靠性至關重要。在金融行業，資訊污染風險同樣存在。如果虛假資訊被灌入訓練模型，有可能污染模型的訓練數據。一旦部署到金融交易、風險分析當中，可能會引發連鎖反應，造成難以估量的損失。

尚福林進一步表示，深度學習模型目前還存在不可解釋性，輸出的結果難以解釋和追溯，增加了監管的難度。訓練數據中的偏差會導致演算法輸出的不公平或錯誤。人工智慧工具是根據過去的數據進行訓練的，可能無法準確反映現實和預測未來。人工智慧驅動的高頻交易提升市場反應速度的同時，也放大了波動性。當多數人工智慧策略採用相似風險模型時，這種同質化回應可能會加速放大負面反饋迴圈，進而加劇金融脆弱性。此外，在模型訓練中，還要充分體現國家的政策導向和相關要求。

因此，尚福林建議，我們應積極採取措施。一方面，在技術上強化垂直領域的專業性，在技術基座基礎上針對金融行業特點進行精細訓練，對生成內容及時進行交叉驗證，提升模型的準確性和可靠性。另一方面，監管機構應密切關注人工智慧技術在金融領域的應用動態，增強對智慧演算法風險的穿透式分析能力，健全智慧演算法的規則制度，提升演算法的可解釋性、透明度、公平性和安全性。

編輯 陶野

校對 穆祥桐