本报纸（chinatimes.net.cn）的记者为黄海婷, 还有胡梦然, 是在深圳进行摄影而作出的报道。
7月1日, 2026·CBRC金融强国论坛闭幕, 过去了三天。论坛散场之后, 深圳的热度没有消退, 学者们抛出的观点, 被反复地去咀嚼, 金融从业者在私下交流里, 继续追问着同一个问题: 当AI从工具变成同事, 我的岗位还在吗?
把时间回拨到6月27日清晨七点半, 地点在中国人民大学深圳研究院宝安院区四楼, 签到台的前面排起了长长的队伍。有一位从广州赶来的城商行中层, 在排队之际对《华夏时报》记者讲, 他留意AI对支行业务流程的改造已经有两年时间了 , “然而这次的论坛有所不同, 大家所探讨的并非是‘怎样运用AI来降低成本并提高效率’, 而是‘在有了AI之后, 人还能够去做些什么’。”。
此论坛乃是由台岛金融教育协会AFMA委员会、中国银行业研究中心（CBRC）、台岛大学金融研究中心、北京大学中国信用研究中心联合进行主办的, 其主题被定调为“‘十五五’规划下AI应用、金融科技与金融强国高级人才培养”。自议程设置方面而言, 在两天的时间当中, 安排了两场主旨演讲, 还安排了四场主题报告, 另安排了两场圆桌研讨以及一场综合座谈会。然而, 切实致使参会者体会到“与众不同”之感的, 乃是自始至终贯穿的一个核心命题, 2026年在业内被称作“金融智能体元年”, 当AI从单点工具演变为可以独立处置复杂业务的“自主智能体”时, 金融行业的人才底座是否已然出现松动呢?
AI进场开云真人app官网登录app世界杯直播观看，从内部试错开始
台岛东吴大学财务工程与精算数学系的副教授李宜熹, 作为台岛政治大学金融科技研究中心的首席副执行长, 观察发现, 金融机构对于 AI 的应用状况并非呈现出一哄而上的态势, 而是遵循着一条“由内而外”的稳健路径发展。
“AI在金融界的运用世界杯直播平台，当下依旧存在着高度的风险。”李宜熹直接表明观点。他所提及的“由内而外”, 意思便是先从银行内部的运营效率增进着手动起, 在可控制的范畴内试验AI, 等技术达到一定的稳妥程度之后, 再朝着对外营销拓展延伸。“内部的效率增进是个可控制的范畴, 借助于可控制范畴的AI应用, 再具体地延展到外部, 将会是比较稳当的举措。”。
这种审慎, 显得尤为必要, 在另一个更前沿的概念面前, 这个概念是智能体支付, 中国人民大学财政金融学院教授邱志刚, 同时也是中国人民大学深圳金融高等研究院副院长。
描述了这样一个场景, 家中的智能终端, 记录着消费品的使用状况, 比如说, 有1 0箱水, 每三天就会消耗一箱, 到了最后一箱的时候, 智能体自行进行判断, 该补货了, 依据消费习惯以及价格信息, 直接下单。“扫码支付是我们自己做出的决策, 智能体支付就如同代替你做出决策一样。”然而, 邱志刚紧接着泼了一盆冷水, “具体到这一步, 距离还比较远。”。
远处在何方? 有一个容易被那些秉持技术乐 观主义的人给忽略掉的障碍存在着, 那就是, 当智能体替代人去做出支付方面的决策之时, 它没办法读懂“情绪价值”。“我们人类去购买物品, 很多情况下不全是基于需求的, 有时候是为了满足情绪价值才予以购买的。智能体可不可以满足情绪价值? 这是个问题所在。”邱志刚更进一步地指出, 要是卖家掌握了消费者的习惯数据, 特意去设计营销策略从而诱导智能体自动进行下单, “这些可都是有发生可能性的风险啊”。茶歇之际, 一家大型股份制银行的参会代表, 朝着本报记者这般讲道: “智能体支付情形之下, 倘若果真正要加以推开的话, 银行内部所具备的风控模型, 必须得重新撰写一遍——往昔之时, 用以防范风险针对的对象是人, 然而今后就不同了, 用以防范风险针对的对象将会变为机器。”。
兰州大学经济学院的教授, 同时也是专业学位教育工作高级主管的陈南旭, 其判断更为直接, 他说, “从金融领域来讲”, “不管是金融信息”, “还是信用”, “亦或是风险”, “以及客户关系”, “甚至运营流程”, “其实全都在被AI重塑”。但他紧接着强调了一个关键限定, “大量简单的、重复性的工作已经交给人工智能了”, “剩下的更多是复杂问题”。“我们需要的并不是让它替代我们”, “而是高质量的人机协同”。
当“人机协同”由概念转化为现实, 一个新的追问就跟着浮现出来, 这个追问是, 协同的前提是什么, 是人的能力还能够贡献些什么。
能力模型改写，高校最先感受到震动
在两场圆桌研讨里, 被追问次数最多的问题是什么。当人工智能从仅仅作为“工具”, 转变成为能够独自去完成像风控、营销以及运营等等这类任务的“数字员工”之时, 对于金融从业者而言, 其核心竞争力还有什么留存着?
陈南旭给出了一个四维框架, 首先要明白业务所具备的基础架构逻辑, 要清楚人工智能所涵盖的基本知识点, 要有关于金融领域的道德伦理修养, 还要拥有跨越不同领域进行整合的能力, 只有几个维度都拥有了, 才是一位具备高素质的金融方面人才。他格外着重强调了对于AI工具运用观念的转变, 不能够单纯地将其视作一种工具来加以运用, 它并非简单的用于搜索信息的引擎, 而是一种开展工作的具体形式, 一种思维的呈现方式, 我们要学会怎样去和人工智能一同创造出价值。
然而, 观念要转变, 虽说知道道理, 实际做到难。邱志刚在跟记者交谈时直率说出教学当中的实际困难局面, 他讲: “一旦布置作业, 相当多学生都是借助AI来完成的。”可是他并非倡导杜绝AI使用, 而是倡导重新确定使用的方法, 他说: “搞清楚题目的背景, 借助AI开展学习, 做出来自己的判断, 最后形成自身的文章, 调用它去润色。就如同当年我们运用Word那样, 来源依旧是你自己, 并非全部通过它生成。”。
视线向着职场转移, 中国台岛的金融业针对人才的态度并非单纯意义上简简单单轻而易举的“替代”了, 而是那种经过考量细致谋划的“调整”以及独具特色赋予能力的“赋能”。李宜熹把台岛的相关做法进行了分享: “在台岛, 可不是直接就把你解雇掉, 而是在存在有可能被AI给替换掉的这样一种具体情境之下, 首先会让你去进行职务方面的调整。以往的时候金融业实行的是‘双人工’模式, 你拥有A职务可是必须具备B技能。如今对应面向未来的发展形势, 你或许得拥有第三技能、第四技能, 然后持续不断地去进行演进。”。
有来自银行一线的声音, 它提供了另一个观察的维度。徽商银行深圳分行副行长肖刚, 在研讨当中表示 , 当下AI更多的是嵌入特定业务场景, 去做辅助决策 , 距离全面替代还有相当的距离。北京银行深圳分行行长助理孔令涛, 也表达了类似的判断 , 即银行对AI的态度是“赋能而非取代” , 关键不在于用机器去换人 , 而在于重新定义岗位职责。
一旦AI于业务层面加快渗透, 制度层面的治理架构怎样同步跟上来呢? 这些源自产业一线的判定, 和学者们的剖析构成了交叉印证。
制度堵漏，从数据共享到防止泡沫
“十五五”规划当中提出了“全面实施‘人工智能+’行动”, 那么金融业要怎样积极稳妥地、安全有序地去推进AI应用呢? 对于此, 学者们从数据这个维度、算法这个维度、标准这个维度、风险控制这个维度等好几个维度给出了制度性思考。
陈南旭提出了三个层面的关注点, 首先是金融数据的质量和共享共建, 这个行业里的数据都有凭证, 都是高质量的, 然而可能会存在重复建设的可能性, 故而更需要关注金融数据的分割以及共享共建, 第二是算法标准, 要是能够有统一的行业标准, 人工智能在金融业的发展又能大幅跃升一回, 第三是AI智能体需要有广泛的应用群体, 有了应用群体才会有持续动态的更新。在风险控制这一层面, 他专门提及了AI的“幻觉”问题, 即使用人工智能体有可能会出现幻觉, 进而存在风险。那么, 怎样合规地去实施风险控制, 这是值得予以关注的内容。要是风险能够被控制在一个合理的区间之内, 那么这个金融人工智能体便是一个相对比较令人满意的智能体。
邱志刚发出了警示, 这警示是从更宏观的视角发出的。他进行了提醒, 提醒的内容是, 从金融的角度来看, “一定要防止AI泡沫的出现。金融资源大量流向AI赛道, 催生泡沫是肯定会出现的。并不是所有的东西都是好东西。”他以互联网泡沫为借鉴——“当年互联网泡沫破灭的企业, 不是说所有企业都是好企业。到最热的时候, 公司不管做什么, 只要后面加个.com, 股票价格就比其他高50%。这些是我们需要防范的, 不能过度AI, 不能过度神话AI。”。
至于AI在金融投资里的具体应用, 比如说用大模型预测股价涨跌, 邱志刚分享了一个来自其学生的研究发现, 也就是用大模型检测其是否存在行为偏差, 答案是会, 因为喂进去的数据是交易数据, 而交易数据都是人的交易数据, 人是会犯错的, 既然人会犯错, 数据就有错, 生成的东西当然有错误, 你不可能百分之百相信它。
从“线上化”迈向“智能体”, 金融业现阶段所历经的, 并非单纯的一回技术层次的提升阶段, 切实是一类针对“人机关系”层面的深度的重新构建过程。论坛举办的第二天上午时分, 一场围绕“高级金融管理师（AFMA）证书推进以及储备主管（MA）人才培育”主题的综合性座谈会议, 着手尝试给这场研讨活动画上一个具备阶段性特征的终止句号。从证书所设定的标准范畴起始, 一直延伸至人才的评价体系方面, 再从高校的人才培育环节, 一直到企业的用人实际状况, 一种全面覆盖“选、育、用、留”整个链条形式的金融专业人才全新生态环境正在被再度进行定义。
一个在论坛讨论里反复出现的共识是这样: AI 不会把人全然替代, 然而不懂 AI 的人会被懂 AI 的人给替代。在这场重构当中, 怎样去守住金融的伦理底线 , 怎样去保障消费者权益 , 怎样去建立可追溯的治理框架 , 这将会是“金融智能体元年”之后更长一段时期的核心命题。
标签： AI金融科技 人才重构 智能体支付 人机协同 风险控制
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