蓝鲸新闻10月23日讯（记者 严沁雯）“从金融的角度来看，我认为AI是在历史上信息处理、IT和自动化基础上的又一次新的边际变化——但这个边际变化是一个很大的变化。”在由中国金融四十人论坛（CF40）与清华大学（THU）联合主办的2025外滩年会上，中国人民银行原行长周小川表示。

在周小川看来，过去银行系统、金融系统积累了海量数据，这些数据可用于机器学习、深度学习，使传统模型转向智能推理模型。银行与其他行业有所不同：人工智能前几年兴起时，大家非常关注生成式模型，后来重视多模态处理；而银行相对简单，较少使用多模态或生成式技术，主要依赖大数据分析和推理模型，因此有其自身特点。

“基于这一特点，银行未来结构会进一步向这个方向发展。由此带来一个现象，银行的从业人员规模会显著受到影响和减少。”周小川称。

同时，周小川表示，客户行为也在发生深刻变化。“人工智能在银行业的支付、定价、风险管理和市场推广方面发挥着重要作用，这是一个很大的边际变化。”

此外，周小川指出，监管也会发生很大变化。他举例称，反洗钱、反恐融资系统是最典型可运用大量数据分析发现线索、识别洗钱和恐怖融资活动的领域。利用已破获案件数据进行机器学习、深度学习，模型会逐渐提升，从中找出规律，这对监管有巨大作用。这方面现在已取得很大进展。

人工智能对金融业带来的影响不言而喻，而对于未来货币政策等的制定和实施，人工智能会否带来新的变化？

对此周小川坦言，可能还需要更长时间的观察和研究。他回忆称，在其担任央行行长期间，国际清算银行（BIS）曾在一次会议上专门讨论过AI相关模型是否对货币政策产生影响。那次讨论的结论是：尽管IT行业、新涌现的AI和机器学习有助于更准确判断形势，使宏观调控更精准响应，但似乎并不是那么重要。

周小川进一步指出，一方面，AI可以在物价和微观行为的数据收集、处理、模式识别和推理方面影响货币政策决定。但另一方面，大家也觉得货币政策基本上是慢变量，它随经济周期或经济变化而调整，而这个变化不会太快。

“是否可以从历史上金融稳定数据、金融机构健康性变化中，通过机器学习和深度学习，推理预知金融不稳定的出现，我觉得这是一个很重要的方向。”周小川补充道。

值得注意的是，监管往往希望各类金融机构和活动在运用AI时提供透明、可解释的模型，但实际操作中可能有所不同。周小川指出，AI发展，特别是机器学习、深度学习，必然带来模型的黑箱性，很难解释。可能未来监管需要面对黑箱模型产生的结果和行动，来调节或监管金融市场。

周小川同时强调，如果AI模型大量运用短期高频数据，学习结果很可能也是高频、短期、技术性的，可能与金融稳健和宏观调控所需要的面向基础面、长远稳定性的要求不一致。“这个问题确实需要认真对待和解决。”周小川说。