10月23日,中國人民銀行原行長周小川在2025外灘年會圓桌討論時表示,人工智能(AI)對貨幣政策的影響還需要更長時間的觀察和研究。他同時指出,對于金融系統(tǒng)別是銀行系統(tǒng),AI在過去幾十年信息化、IT化的基礎上提供了新的發(fā)展機會,并可能帶來較大邊際變化。
周小川指出,從金融的角度看,AI是在信息處理、IT和自動化基礎上又一次新的邊際變化?!斑@是一個很大的邊際變化”他表示,AI在銀行業(yè)支付、定價、風險管理和市場推廣方面發(fā)揮著重要作用。從銀行主要業(yè)務看,支付業(yè)務基本都是數(shù)據(jù)處理;存款、貸款都依賴大數(shù)據(jù)分析和模型來定價;風險主要基于數(shù)據(jù)處理和模型計算;市場營銷也很大程度上依賴數(shù)據(jù)。
周小川指出,AI應用于金融系統(tǒng)有良好基礎。過去銀行系統(tǒng)、金融系統(tǒng)積累了海量數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)可用于機器學習、深度學習,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?;谶@一特點,銀行未來結(jié)構(gòu)會進一步向這個方向發(fā)展,并由此帶來一個現(xiàn)象——銀行從業(yè)人員規(guī)模會顯著受到影響和減少。
據(jù)周小川介紹,國際清算銀行(BIS)曾專門討論過AI相關模型是否對貨幣政策產(chǎn)生影響,最終結(jié)論是影響尚不明顯。一方面,AI可以在物價和微觀行為的數(shù)據(jù)收集、處理、模式識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)濟周期或經(jīng)濟變化而調(diào)整。
“貨幣政策不可能對每天的蔬菜價格變化做出響應,而且響應太快也可能引發(fā)不必要波動?!敝苄〈ū硎?,對于慢變量需要慢處理。
在周小川看來,通過機器學習或深度學習金融穩(wěn)定數(shù)據(jù)、金融機構(gòu)健康性的歷史變化,推理預知金融不穩(wěn)定風險的出現(xiàn),是一個重要探索方向。分析歷史事件、泡沫積累、“明斯基時刻”的出現(xiàn)、事后處理及對錯評估等需要更廣泛運用AI處理非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)、多模態(tài)信息,甚至考慮社會情緒。
周小川指出,從監(jiān)管部門的角度,希望各類金融機構(gòu)和活動在運用AI時應提供透明、可解釋的模型。但實際上隨著AI發(fā)展,機器學習、深度學習必然帶來模型的黑箱特性。未來監(jiān)管可能需要面對黑箱模型所產(chǎn)生的結(jié)果和行動,來調(diào)節(jié)或監(jiān)管金融市場。
周小川還指出,如果AI模型大量運用短期高頻數(shù)據(jù),學習結(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面、長遠穩(wěn)定性的要求不一致。