人工智能对金融稳定的影响——执行摘要

金融机构日益广泛地使用人工智能（AI），主要受供给侧因素（如大型语言模型、深度学习技术进步、非结构化数据源访问和计算能力提升）和需求侧因素（如降本增效和保持竞争力）驱动。金融稳定委员会（FSB）2024年11月发布的《人工智能对金融稳定的启示》报告指出，AI应用场景主要集中在提升内部运营效率和合规管理，但创收应用场景有限，生成式AI应用尚在试验阶段。

报告采用基于活动的框架，将AI应用场景按行业和监管/官方部门分类，主要涉及金融服务业中AI的更广泛集成，包括监督分析、市场相关性压力测试、信用评估、市场营销、保险、风险管理、交易和投资组合管理、合规性检测等。AI应用可能放大金融风险，关键风险包括：

1. 依赖少数主导第三方：金融机构对少数AI硬件和云服务提供商依赖度高，供应商集中。
2. 数据质量和治理：非结构化和不透明的训练数据源，使数据质量评估和模型验证复杂。
3. 科技突破带来的新风险：大型语言模型和生成式AI的突破虽推动新应用，但也带来新的风险，如AI生成内容促进欺诈（深度伪造、合成身份等）、网络犯罪分子利用AI实施复杂攻击等。

金融机构评估AI对金融稳定影响面临两大挑战：快速创新带来的不确定性及AI应用数据有限。FSB建议采取以下措施应对潜在风险：

• 加强监测：通过定期调查、监管报告改进AI采用监测，关闭数据差距。
• 完善监管框架：评估现有监管指南，审查框架有效性，应对AI应用场景带来的金融稳定风险。
• 促进国际合作：推动行业信息共享和良好实践，利用AI工具增强监管和监督职能。

报告核心观点是，AI在金融领域的应用虽提升效率，但需警惕潜在风险，通过加强监测、完善监管和国际合作确保金融稳定。