肖远企副局长在2025全球财富管理论坛上的讲话深刻阐述了人工智能对金融领域的根本性影响，强调AI将重塑金融供给、竞争格局、核心竞争力和资源配置效率，同时呼吁关注监管适应性。以下结合讲话内容与相关背景展开分析。

一、AI驱动金融供给的范式变革

人工智能通过降低金融产品的研发与生产成本，使服务小众需求和远端客户在经济上变得可行，从而激活“长尾市场”。传统金融受限于成本收益比，往往聚焦大众需求，而AI技术使得定制化、场景化的金融产品（如普惠金融、绿色金融）能够规模化落地。例如，通过算法分析用户行为数据，金融机构可精准设计覆盖农村地区或小微企业的信贷产品，实现供给的精准触达。这种变革不仅丰富了金融生态，更推动了数字金融与实体经济的深度融合。

二、金融集中化与中小机构突围路径

大型金融机构凭借数据积累、技术投入和客户规模优势，易形成“数据-模型-客户”的正反馈循环，加剧行业集中度。然而，肖远企指出，健康的金融结构需多元主体共存。中小机构可通过聚焦垂直领域（如区域性养老金融、科技保险）或与科技公司合作，构建差异化能力。例如，利用AI开发轻量级风控模型，降低对传统数据的依赖，从而在特定市场形成竞争力。这种调整有助于避免“马歇尔冲突”下的市场失衡，维护金融体系韧性。

三、核心竞争力要素的迭代与坚守

在AI时代，数据与算法重要性凸显，但核心竞争力仍需锚定于风控能力、公司治理等基础要素。金融机构需将“可用数据”转化为“可信数据”，例如通过区块链技术确保数据溯源，避免算法偏见导致的决策偏离。同时，“选择中性”原则要求机构在模型设计中平衡效率与公平，如保险精算需结合AI动态调整假设，降低预测偏差。这些能力叠加人文关怀（如客户隐私保护），方能形成可持续的竞争优势。

四、AI拓展金融生产可能性边界

人工智能通过优化资源配置，推动金融生产可能性曲线外移。一方面，AI提升资本配置效率，如智能投顾实现资产组合的实时优化；另一方面，AI催生新业态（如跨境支付区块链平台），扩大金融服务总量。历史表明，科技革命总伴随金融边界拓展——正如印刷术助推纸币普及，AI有望使资源更精准分布在生产可能性曲线上，实现帕累托改进。

五、监管与科技创新的动态平衡

金融监管需适应AI技术迭代，在鼓励创新与防范风险间寻求平衡。国际监管组织（如FSB）已倡导监管科技（RegTech）应用，例如利用AI监测系统性风险。肖远企强调，监管应聚焦数据安全、算法透明度，避免“一刀切”政策抑制中小机构创新。通过沙盒试点、动态评估等工具，可构建兼具韧性与包容性的监管框架。

综上，AI正推动金融业向更高效、普惠的方向演进，但需通过制度设计与技术治理化解潜在风险，方能实现可持续变革。