AI对金融业的基本定位 - AI是信息处理、IT和自动化基础上的又一次重大边际变化 [1] 银行业性质的演变 - 银行业已从传统银行转变为数据处理行业 [3] - 支付、存贷款定价、风险管理及市场营销均高度依赖数据处理和模型计算 [3] - 人机关系从人主导机器辅助演变为人主要作为机器与客户之间的界面 [3] AI带来的具体边际变化 - 银行系统积累的海量数据可用于机器学习使传统模型转向智能推理模型 [4] - 银行业主要依赖大数据分析和推理模型较少使用多模态或生成式技术 [4] - 客户行为深刻变化越来越多人习惯与机器打交道人工智能在支付、定价、风险管理和市场推广方面发挥重要作用 [4] AI对监管的影响 - 反洗钱、反恐融资系统可运用大量数据分析通过已破获案件数据进行机器学习升级模型对监管有巨大作用 [4] - AI发展带来模型的黑箱性未来监管需面对黑箱模型产生的结果来调节或监管金融市场 [6] - AI模型大量运用短期高频数据可能导致学习结果与金融稳健和宏观调控所需的面向基础面、长远稳定性要求不一致 [6] AI对货币政策与金融稳定的潜在影响 - AI对货币政策的影响尚不明显货币政策是慢变量需要慢处理 [5] - 重要方向是通过机器学习从历史金融稳定数据中推理预知金融不稳定的出现如明斯基时刻 [5] - 预知金融不稳定需要从历史经验中长期数据中学习并更广泛运用人工智能处理非结构性数据多模态信息甚至社会情绪 [5] 国际合作 - 可就加强AI基础设施展开国际合作包括金融行业尤其是金融市场方面的AI基础设施的加强和联通 [7]