随着《国务院关于深入实施"人工智能+"行动的意见》正式发布，上海打造全球金融科技中心的蓝图愈发清晰。这座城市正以开放姿态建设AI与金融融合的"试验田"，但技术创新的澎湃动能与监管体系的审慎稳健之间，如何找到动态平衡？9月10日，在"2025 Inclusion·外滩大会"期间，由上海交通大学上海高级金融学院主办的"AI落地金融之路"见解论坛上，业内专家齐聚探讨这一核心命题，为AI金融生态构建贡献"边界设计"与"导航系统"的智慧方案。

## 监管三重挑战：滞后性、协同难与技术鸿沟

华东政法大学国际金融法律学院教授徐明在圆桌讨论中直言，AI技术在金融领域的渗透正遭遇"问题新、风险大、监管难"的三重考验。其中监管困境尤为突出，形成三大梗阻点。

法律制度的滞后性首当其冲。"现有法律框架难以覆盖AI特有的行为模式和责任认定"，徐明指出，如何设计宽严相济的规则体系，在鼓励创新与防范风险间找到支点，成为立法者的首要课题。这一观点与近期金融监管总局发布的政策导向形成呼应，后者在《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》中明确提出要"加快建立适配人工智能发展形势的风险管理体系"。

跨部门协调的复杂性同样凸显。AI金融应用已渗透到支付、信贷、投顾等全领域，涉及金融监管、数据管理、消费者保护等多个部门。徐明强调："协调不仅存在流程障碍，更意味着巨大的行政成本，如何建立高效的协同机制考验治理智慧。"

最根本的挑战在于监管能力的代际差距。AI技术的快速迭代与专业壁垒，使得监管者面临"知识更新跟不上技术进化"的困境。《推动数字金融高质量发展行动方案》特别提到要"提高数字化监管能力"，正是对这一挑战的制度回应。

针对这些困境，徐明提出"法律-监管-技术"三位一体的应对框架：宏观层面加快人工智能立法进程，明确责任主体与边界；微观层面细化技术标准与安全规范，让监管要求可操作、可执行；同时强化跨部门协同，形成监管合力。

## 四大核心痛点：从数据歧视到问责困境

联和金融人工智能业务负责人、杭州海茵斯科技创始人聂金则从产业实践角度，梳理出AI金融应用的四大监管痛点，直指技术创新的风险暗礁。

数据隐含的歧视风险首当其冲。"AI决策的本质是数据驱动，如果训练数据中潜藏偏见，就可能放大社会不平等"，聂金举例说明，某银行的AI信贷模型曾因过度依赖历史数据，导致对新兴行业创业者的授信额度系统性偏低，这种"算法歧视"不仅损害公平性，更可能引发法律风险。

AI决策的"黑箱难题"成为合规障碍。2025年多国监管条例已明确要求，金融机构使用AI模型必须出具决策可解释性审计报告。这对深度学习等"难以逆向解析"的技术路线构成挑战，如何在模型复杂度与解释透明度间取得平衡，成为行业普遍难题。

数据隐私保护面临新考验。聂金指出，为提升模型性能而打破"数据孤岛"的过程中，用户信息的主体边界容易模糊。尤其在跨国金融场景中，数据跨境流动可能上升为安全问题，这与《银行保险机构数据安全管理办法》强调的"全流程数据安全管理"要求形成鲜明对照。

最根本的问责机制尚未健全。从模型训练、测试到实际应用的全链条中，当AI决策出现偏差时，责任该如何界定？是开发者、使用者还是模型本身的责任？这一问题在金融等高风险领域尤为关键。

面对这些挑战，聂金提出"底线思维+正向引导"的监管思路：既要通过刚性规则守住风险底线，也要通过政策引导为AI在金融领域的规模化体系化应用铺平道路，实现发展与规范的良性互动。

## 人机协同边界：最后的"人工兜底"防线

恒生电子首席科学家、研究院院长白硕则将目光投向AI落地的实操层面，聚焦人机协作的边界划分问题。

"AI可以比客户更了解自己，实现千人千面的精准服务，但最终决策必须有人工把关"，白硕的观点揭示了当前AI金融应用的现实选择。在信贷审批、投资建议等关键场景中，尽管AI模型能提供数据支持和初步判断，但最终决策权仍需人类掌控。这种"机器辅助、人类终审"的模式，构成了风险防控的最后一道防线。

白硕强调："这种人机边界在相当长一段时间内仍将存在。"这一判断与行业实践高度吻合——某大型券商的智能投顾系统虽能生成资产配置方案，但监管要求必须标注"模型建议仅供参考"，并保留投资顾问的最终调整权。这种模式既发挥了AI的数据处理优势，又通过人类智慧弥补了算法可能存在的局限。

## 动态平衡之道：构建三维治理框架

综合专家观点可见，AI金融监管正迈向"法律-技术-伦理"的三维治理新阶段。在法律层面，需加快人工智能立法进程，将《推动数字金融高质量发展行动方案》中"健全模型安全评估和合规审计体系"的要求转化为具体规则；在技术层面，推广监管科技应用，通过沙盒监管、穿透式监控等手段提升监管效能；在伦理层面，建立算法公平性审查机制，防范技术应用的社会风险。

金融监管总局在近期讲话中强调，要"促进金融领域人工智能应用朝着有益、安全、公平方向健康发展"。这一导向提示，未来的监管体系既要设置清晰的"红绿灯"，也要建设完善的"导航系统"——通过明确禁止性规定划定风险红线，借助标准指引、合规沙盒等工具引导创新方向。

在上海建设全球金融科技中心的进程中，这种动态平衡的监管智慧尤为重要。正如外滩大会传递的理念，AI与金融的融合不应是技术狂奔与监管围堵的零和博弈，而应通过制度创新实现"创新有边界、发展有导航"的良性循环，让技术真正成为金融高质量发展的赋能者而非风险源。