中国人民银行原行长周小川10月23日在“2025外滩年会”的“金融领域的AI治理与国际合作”圆桌讨论中表示，从金融的角度来看，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。

“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。”周小川表示。

在他看来，客户行为也在发生深刻变化。过去客户与银行打交道时，许多人习惯与人沟通，不习惯与机器互动。但近十多年的变化显示，越来越多人习惯与机器打交道，不太愿意或认为没有必要人工介入。这个变化也非常深刻。因此，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。

“因此，人工智能对各行各业的冲击可能不同。在金融系统，特别是在银行系统，它建立在过去几十年信息化、IT化的基础上，提供了新的发展机会，并可能带来比较大的边际变化。”周小川表示。

在被问及人工智能是否会对中央银行的主要业务带来新改变，周小川坦言，这个问题可能还需要更长时间的观察和研究。

周小川回忆称，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。当时讨论的结论是，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。

“分析历史事件、泡沫积累、明斯基时刻的出现、事后处理及对错评估，这些需要更广泛运用人工智能处理非结构性数据、多模态信息，甚至考虑社会情绪——这些情绪可能传染、蔓延。因此人工智能也开辟了很多新领域，但距离真正应用还有相当距离。”他表示。

周小川表示，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。可能未来监管就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。

“另一个问题也很重要：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。”周小川提醒。

在周小川看来，目前所说的很多国际合作与AI关系不大。他表示，对于AI，我们还在认识和探讨当中。有一点是可以开展国际合作的：如何更好地加强AI基础设施，包括金融行业特别是金融市场方面的AI基础设施的加强和联通，这将为未来具体的国际合作想法打下基础。