从金融街到外滩：AI金融治理，规则与责任如何同步到位

出品｜WEMONEY研究室

10月19日至22日，2026金融街论坛年会在北京金融街举行。同期，2026外滩年会在上海黄浦举行。

一北一南，两场会议性质不同，但人工智能与金融的关系，在两场会议上都是高频议题。金融街论坛经国务院批复，由北京市人民政府与中国人民银行、国家金融监督管理总局、中国证监会、新华通讯社、国家外汇管理局共同主办，是国家级金融政策发布平台；外滩年会由中国金融四十人论坛（CF40）与清华大学联合主办，是民间智库的国际对话平台。

两场会议给出同一信号：AI进入金融已不是"要不要用"的问题，而是"谁负责、怎么管、监管工具是否跟得上"。

金融街论坛：监管部门给AI金融"立规矩"

2026金融街论坛年会由北京市人民政府联合中国人民银行、国家金融监督管理总局、中国证监会、新华通讯社、国家外汇管理局共同主办，主题为“开放·合作·包容——共筑全球金融发展新生态”。论坛创立于2012年，2020年升格为国家级论坛，本届为第十五届，全球40多个国家和地区的400余位重要嘉宾出席。

10月19日下午的开幕式上，中国人民银行行长潘功胜、金融监管总局局长丁向群、中国证监会主席吴清等作主题演讲。

潘功胜表示，从国际组织和各国中央银行的讨论看，有三个问题值得关注：一是人工智能产生的需求和供给效应可能存在时差，短期会改变微观效率、拉动投资、推升通胀，中长期可以提升整体生产率、降低通胀水平；二是对不同国家和地区、不同行业影响不均衡，虽然对就业总量还没有造成明显冲击，但已经开始影响就业结构；三是人工智能热潮已成为全球股市上涨的主要动力之一，全球金融市场呈现高关联性和高波动性。

他同时明确人民银行下一步的三方面工作：密切跟踪研判人工智能发展的宏观影响；做好金融支持人工智能产业发展工作；稳妥推进人工智能在金融领域的应用。潘功胜透露，前期人民银行已会同有关部门制定出台"人工智能+金融"的有关政策文件，未来将继续探索AI在辅助开展货币政策形势分析、金融风险识别、支付、征信、反洗钱监管服务等领域的应用，同时指导金融机构防范数据安全、模型应用等风险。

金融监管总局局长丁向群在演讲中表示，要前瞻应对人工智能等新技术带来的新课题，推动完善数字金融等新兴领域监管标准和规则。

证监会主席吴清表示，为全面落实"五大监管"，近期将推出四项举措：筹建基金业运行监测中心；发布实施人工智能在证券期货业安全合规应用的意见，健全业务发展、数据安全等监管规范，促进在风控、投研等重点场景安全高效应用，引导科技向善；完善违规减持处罚规则；制定发布证券市场先行赔付指导意见。

中国人民银行副行长、国家外汇管理局局长朱鹤新表示，"十五五"时期要抢抓人工智能发展历史性机遇，以金融数字化、智能化转型为主线，积极稳妥深化"人工智能+"，安全有序推进"数据要素×"，重点做好四方面工作：坚持智能驱动，推动人工智能与金融双向赋能；坚持数据筑基，加快金融数据要素价值释放；坚持风险可控，筑牢新技术应用安全防火墙；坚持标准引领，提升金融科技守正创新水平。

金融监管总局副局长肖远企指出，"人工智能+金融"不是简单的技术叠加，而是一场战略、业务、商业模式、组织流程、文化的系统性变革，需要金融机构加强自主研发，夯实数据、模型、工程三大基础能力。他同时提出四项要求：健全治理框架、坚持人在环路、确保智能向善、保障数据网络安全和业务连续，并同步推进监管数字化智能化转型，把人工智能治理纳入全周期管理体系。

中国证监会副主席刘浩凌表示，人工智能赋能资本市场高质量发展，要统筹好发展与安全，既不能因技术红利漠视风险，也不能因风险止步不前。要完善综合治理体系，建立健全准入评估、动态监测、应急处置等全生命周期管理；要积极探索符合我国资本市场实际的人工智能治理路径，科学划定高价值应用场景的边界和风险容忍尺度，探索建立符合业务实际需求的可信度评估体系。

北京市副市长孙硕则从地方落地角度给出路径：北京将重点从三方面发力——以科技赋能实体经济，推动大模型、隐私计算等规模化场景落地；以数字提升普惠养老服务水平；以制度守牢安全发展底线，拓展监管沙盒试点，强化算法治理和数据全生命周期安全管理，实现金融创新和风险防控动态平衡。

中国人民银行原副行长李东荣以《智能金融的"智"与"治"》为题发表主旨演讲，把风险拆解得更细。他指出，模型层面存在幻觉现象、解释性不足与算法偏见等可信问题；数据层面存在数据孤岛与安全合规压力；算力层面token消耗激增带来成本快速攀升；生态层面"马太效应"使大小机构差距加速；智能体层面AI从"会话"走向"执行"，对权限管理提出更高要求。

对此他提出六点主张：智能向善、风控筑底、分级施策、人机共治、产融共振、共建共享。其中"分级施策"指向一条可操作的监管思路——区别不同场景实施分级分类监管，高风险场景严管，一般场景包容审慎；"人机共治"则要求清晰划定智能金融应用边界，建立健全人工复核、分级审批的风险监督与管控机制。

外滩年会：责任归属成了绕不开的难题

2026外滩年会主题为"科技、地缘与全球经济"，本届年会设19场外滩圆桌，议题覆盖全球货币与财政政策、贸易与投资、人工智能、科技金融、资产管理、绿色金融、人民币国际化等。

首日最受关注的，是名为"金融领域AI治理：关键议题与可行路径"的圆桌。世界银行常务副行长兼首席行政官张文才、中国工商银行行长刘珺、香港金融管理局副总裁阮国恒、欧洲50集团主席洛伦佐·比尼·斯马吉（Lorenzo Bini Smaghi）围绕责任归属、监管能力、普惠和跨境合作展开讨论，国际货币基金组织驻华首席代表马歇尔·米尔斯主持。

四人讨论的核心是一个问题：机器做了决定，人还担不担责。

张文才给出的数据最能说明问题。世界银行调查显示，仅11%的新兴市场金融监管机构在使用AI监管工具，约一半机构表示没有足够的人员和工具进行有效监管。他形容这是"两个不同的速度"：走得快的已用AI预防和侦查欺诈，走得慢的几乎没有工具。而两边共同面对的，则是对少数几家云服务商和模型提供商的过度依赖。世行调查中，还有59%的新兴市场金融监管机构把欺诈和诈骗列为消费者面临的高风险。

他提出三点主张：一是夯实基础，借鉴而非重新发明，能力有限的国家可借鉴国际现有做法和指引，把数字身份纳入数据保护和支付体系，将有限资源投向风险最高的领域；二是帮助监管者运用AI监管AI，需要更加互联的数据，也需要员工懂得使用；三是金融机构即使技术来自他处，仍须对AI决策负责，网络安全与数据保护等机构应"坐在同一个房间"协调，并跨境分享监管工具、测试结果和早期预警。

张文才还提醒不要把"可得"与"普惠"混为一谈：有人拿到了数字贷款，处境却依然不如从前；如果模型有偏见、规则不清晰，或用户无法质疑决策，这些群体就会吃亏。

刘珺把问题推向更前一层。在他看来，治理的第一道关口不是技术标准，而是身份认定——人工智能究竟会成为与人类地位平等的法律主体，还是仅仅作为一种辅助人类的技术工具？他列出四重错配：监管要求充分披露，算法参数却难以披露；数据须本地存储，数据与算法却没有国界；各国都不愿把控制权交给他国，于是催生了"主权人工智能"；银行业以信用立身，却难以对闭源、开源等模型给出信用评分。

他提出的解法是：把AI视为"类人的准法律主体"，与现有市场参与者治理体系并轨，把AI产生的数据轨迹纳入同一体系，实现从源头到终点的全流程覆盖。他透露，工行已部署数百个模型，按业务线细分哪些节点必须由人处理；涉及定价管理且敞口巨大的业务，"人必须从一开始就参与其中"。

阮国恒带来的是监管者的实操经验。他指出，AI应用从助理到生成式再到代理式，"走得越前，面对的挑战越大"。70%的银行向金管局表示，人工智能、代币化、分布式分类账技术和云端等相关部署已进入董事局层面的讨论。责任分配上他主张共担，但要有框架：以深度伪造诈骗为例，银行发现可疑而未行动应由银行担责，客户不保持警觉而受损应由客户负责，"但在两者中间，通常在90%的情况下，需要每个案例逐一分析和判断"。他强调监管者应多发挥支持、协助作用，给银行留出快速试错的空间。

值得注意的是，就在外滩年会开幕前四天，10月15日，香港金管局公布了"ART"框架——可问责（Accountability）、具韧性（Resilience）、可信赖（Trust），支持银行业负责任地应用AI。具体措施包括发出最新的《负责任应用人工智能的监管指引》、与数码港及香港大学合作建设AI训练数据共享平台、透过GenAI沙盒++进一步测试代理式AI应用。阮国恒当时表示，AI由生成式走向代理式，是银行业创新的一个重要新阶段。

比尼·斯马吉提供了欧洲视角。被问及欧洲是否对AI监管过度时，他转述了对欧洲最大AI企业Mistral的访谈：对方认为欧洲现行监管可以改进，但不是最大问题；真正的难题是规模——如何在留在欧洲的同时获得足够资本，以及如何进入包括公共采购在内的客户市场。企业要的不是放松监管，而是对等的市场准入。

他同时描绘了更难的一层：当金融机构与客户都由智能体代为决策，市场调整可能更快、更具破坏性。他以"抢椅子"作比——若智能体都足够聪明，都想抢在他人之前判断音乐何时停止，就会一起扑向同一把椅子。他说，人们知道如何为人类设计薪酬与问责激励，却不清楚如何为比人更聪明的智能体设计激励，使其重视多年前的危机经验。对此他坦言没有答案，"或许要等下一次危机才知道"。