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10月23日，中國(guó)人民銀行原行長(zhǎng)周小川在2025外灘年會(huì)圓桌討論時(shí)表示，人工智能（AI）對(duì)貨幣政策的影響還需要更長(zhǎng)時(shí)間的觀察和研究。他同時(shí)指出，對(duì)于金融系統(tǒng)別是銀行系統(tǒng)，AI在過(guò)去幾十年信息化、IT化的基礎(chǔ)上提供了新的發(fā)展機(jī)會(huì)，并可能帶來(lái)較大邊際變化。

周小川指出，從金融的角度看，AI是在信息處理、IT和自動(dòng)化基礎(chǔ)上又一次新的邊際變化。“這是一個(gè)很大的邊際變化”他表示，AI在銀行業(yè)支付、定價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)管理和市場(chǎng)推廣方面發(fā)揮著重要作用。從銀行主要業(yè)務(wù)看，支付業(yè)務(wù)基本都是數(shù)據(jù)處理；存款、貸款都依賴大數(shù)據(jù)分析和模型來(lái)定價(jià)；風(fēng)險(xiǎn)主要基于數(shù)據(jù)處理和模型計(jì)算；市場(chǎng)營(yíng)銷也很大程度上依賴數(shù)據(jù)。

周小川指出，AI應(yīng)用于金融系統(tǒng)有良好基礎(chǔ)。過(guò)去銀行系統(tǒng)、金融系統(tǒng)積累了海量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可用于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)，使傳統(tǒng)模型轉(zhuǎn)向智能推理模型。銀行與其他行業(yè)有所不同，銀行較少使用多模態(tài)或生成式技術(shù)，主要依賴大數(shù)據(jù)分析和推理模型，因此有其自身特點(diǎn)。基于這一特點(diǎn)，銀行未來(lái)結(jié)構(gòu)會(huì)進(jìn)一步向這個(gè)方向發(fā)展，并由此帶來(lái)一個(gè)現(xiàn)象——銀行從業(yè)人員規(guī)模會(huì)顯著受到影響和減少。

據(jù)周小川介紹，國(guó)際清算銀行（BIS）曾專門討論過(guò)AI相關(guān)模型是否對(duì)貨幣政策產(chǎn)生影響，最終結(jié)論是影響尚不明顯。一方面，AI可以在物價(jià)和微觀行為的數(shù)據(jù)收集、處理、模式識(shí)別和推理方面影響貨幣政策決定。另一方面，貨幣政策基本上屬于慢變量，隨經(jīng)濟(jì)周期或經(jīng)濟(jì)變化而調(diào)整。

“貨幣政策不可能對(duì)每天的蔬菜價(jià)格變化做出響應(yīng)，而且響應(yīng)太快也可能引發(fā)不必要波動(dòng)。”周小川表示，對(duì)于慢變量需要慢處理。

在周小川看來(lái)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)金融穩(wěn)定數(shù)據(jù)、金融機(jī)構(gòu)健康性的歷史變化，推理預(yù)知金融不穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)的出現(xiàn)，是一個(gè)重要探索方向。分析歷史事件、泡沫積累、“明斯基時(shí)刻”的出現(xiàn)、事后處理及對(duì)錯(cuò)評(píng)估等需要更廣泛運(yùn)用AI處理非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)、多模態(tài)信息，甚至考慮社會(huì)情緒。

周小川指出，從監(jiān)管部門的角度，希望各類金融機(jī)構(gòu)和活動(dòng)在運(yùn)用AI時(shí)應(yīng)提供透明、可解釋的模型。但實(shí)際上隨著AI發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)必然帶來(lái)模型的黑箱特性。未來(lái)監(jiān)管可能需要面對(duì)黑箱模型所產(chǎn)生的結(jié)果和行動(dòng)，來(lái)調(diào)節(jié)或監(jiān)管金融市場(chǎng)。

周小川還指出，如果AI模型大量運(yùn)用短期高頻數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)結(jié)果可能是高頻、短期、技術(shù)性的，可能與金融穩(wěn)健和宏觀調(diào)控所需要的面向基礎(chǔ)面、長(zhǎng)遠(yuǎn)穩(wěn)定性的要求不一致。